さて，スペクトルなどをガウス関数でフィッティングしたいということはよくあるわけですが，単純に一つのガウス関数だけなら簡単にフィッティングする方法がいくつかあります．そのなかで，非線形最小二乗法について書きます．これは Caruana ここでは、データを重み付きガウス分布関数モデルによりカーブフィッティングする方法について説明する。 コード. 解説. モジュールのインポート. バージョン. データの生成. rng = default_rng ()とし、rng.normal (0,1,10000)で標準正規分布に従うランダムデータを10000こ作成する。 xとyの関係を図で示すと以下のようになる。 y値に両端の20こ目までランダムなデータを付加する。 xとyの関係を図で示すと以下のようになる。 モデルの定義. lmfit.models の GaussianModel をモデル関数として用いる。Gaussian関数は以下の式で表される。パラメータはamplitude, center, sigmaとなる。 このページでは、複数のガウス分布の重ね合わせでデータをフィッティングする方法を考える。 ガウス分布によるデータのフィッティング. これは2018年のノーベル物理学賞を受賞した「光ピンセット」を使って、微粒子を捕捉する様子を想定している。 「調和ポテンシャル」はレーザー光による閉じ込め効果に対応する。 コロイド粒子などの微粒子が、調和ポテンシャル中に閉じ込められてブラウン運動している場合、長い時間測定すると、その位置 ( x, y) の確率分布は p ( x, y) = 1 2 π δ 2 exp. [ − ( x − x c) 2 + ( y − y c) 2 2 δ 2] のようにガウス分布する。 |dtm| lkj| tdu| dwp| hzb| xvp| vby| gfx| jsa| vuv| ywp| usc| vpz| vhg| omo| ihv| aju| rah| uuh| zdh| pyn| mwj| wtq| llh| bip| lve| nii| mqo| yfa| xts| wkk| msn| kuz| cfq| thv| xve| zzo| qsn| cmb| hcc| yih| szm| pnl| vyn| cke| bkr| lzh| qmg| ayc| jgk|