Python-сообщество

doza_and · Май 10, 2011 13:33:03

Есть данные x_1,…x_n F_1,..F_n x_i вектора. Хочу для заданного набора функций f_1(x),f_m(x)
найти коэффициенты наилучшего среднеквадратичного приближения данных
G(x,k)=sum(k_i*f_i(x))
k:argmin_k(sum((G(x_i,k)-F_i)**2))
В scipy есть polyfit - аппроксимация полиномами.
есть scipy.optimize.leastsq - нелинейная аппроксимация любой функции.

А серединку никак не найду, хоть сам пиши. Не знаете как такая штука может называться?

doza_and · Май 10, 2011 14:40:27

Плюнул и написал велосипед.
Особенности велосипеда:

class Tfit(object):
    def insert(self,x,y,w=1):
        """"добавить одну пару x,y"""
        ....
    def Koeff(self):
        .....
    def add(self,x,y,w=None):
         """добавить много пар x,y"""
    def remove(self,x,y,w=1):
        if not self.Ok:
            self._koeff()
        y=self._func[0](x)*self.koeff[0]
        for f,k in zip(self._func,self.koeff)[1:]:
            y+=f(x)*k
        return y
def residual(self,x,y):
        """вычисляем y- sum k_i*f_i(x)"""
    def __call__(self,x):
        """получаем решение в заданной точке"""
    def clear(self):
       """ возвращаемся к состоянию -нет добавленных точек"""

Можно добавить данные - все или добавлять последовательно по мере поступления
Если точка надоела - можно ее убрать

Отредактировано (Май 10, 2011 14:44:43)

Python-сообщество

Уведомления

#1 Май 10, 2011 13:33:03

Есть ли Fit F_i=\sum (k_i*f_i(x))

#2 Май 10, 2011 14:40:27

Есть ли Fit F_i=\sum (k_i*f_i(x))

Board footer