在 python 中使用 lmfit 中的 Voigt 配置文件擬合數據 - 巨大錯誤

[英]Fitting data with Voigt profile in lmfit in python - huge errors

我正在嘗試使用 Voigt 配置文件（Python 中的 lmfit）擬合一些 RIXS 數據，並且我已按以下方式定義了 Voigt 配置文件： 我在 Python 中使用了這個定義而不是流行的 Voigt 配置文件定義： 因為它讓我更清楚地了解峰的強度等。 現在，我有幾個具有 9-10 個峰的光譜 ...

如何通過更改 function 參數來最小化 function 的值？

[英]How to minimize a value of a function by changing function parameters?

我需要我的代碼通過更改 w1 和 w2 來最小化 func(w1,w2,x,f1,f2) 然后給我 w1 和 w2 值。 w1 + w2 應該等於 1。 ...

OpenCV::LMSolver 得到一個簡單的例子來運行

[英]OpenCV::LMSolver getting a simple example to run

問題：至少可以說，opencv.org 上cv::LMSolver的文檔非常薄。 在互聯網上找到一些有用的例子也是不可能的。 方法：所以，我確實寫了一些簡單的代碼： 問題： LMSolver::Callback::compute()的返回值向調用者報告什么？ 目前，它在 (-9e-07,4e-5) ...

當擬合 nls.lm() 速率常數未擬合時 - 沒有錯誤消息

[英]when fitting with nls.lm() rate constants are not fitted- no ERROR message

整個問題在這里： https : //github.com/joschwrzr/linDiffModel 我正在嘗試使用 R 中minpack.lm中的nls.lm()將一組線性微分方程擬合到一組測量數據中。我將這篇博文作為草稿。 但在這種情況下，只測量了一個系統儲層：C 但是，當使用nls.l ...

R 中的優化：Levenberg-Marquardt 在 minpack.lm 中使用 nls.lm：將 `maxiter' 重置為 1024

[英]Optimization in R: Levenberg-Marquardt using nls.lm in minpack.lm: resetting `maxiter' to 1024

我想學習如何與工作nls.lm在R庫minpack.lm使用Rosenbrock函數，看是否算法收斂到全局最小值在f（X，Y）=（1,1）。 無論有沒有解析雅可比行列式，我都是這樣做的。 在這兩種情況下，我都會收到一條警告，告訴我算法已決定將調用nls.lm指定的最大迭代次數恢復為 1024： ...

使用 Eigen 的 Levenberg-Marquardt 的參數邊界

[英]Parameter boundaries using Eigen's Levenberg-Marquardt

我正在使用 Eigen 的 Levenberg-Marquardt 實現，想知道如何為應該優化的參數設置一些界限。 當我將一些 GNU octave 程序遷移到 Eigen 時，我預計可能會有一些邊界可以很容易地作為模塊的參數提供。 我實現的布局與本示例中的幾乎相同。 我沒有提供 df() 實現，而 ...

無法安裝tensorflow顯卡

[英]Unable to install tensorflow graphics

我正在嘗試使用 tfg.math.optimizer.levenberg_marquardt.minimize 來使用 Levenberg 優化器。 我正在按照https://www.tensorflow.org/graphics/install的安裝說明使用：pip install --upgra ...

如何用最小二乘法計算“平方和的相對誤差”和“近似解的相對誤差”？

[英]How to calculate “relative error in the sum of squares” and “relative error in the approximate solution” from least squares method?

我已經使用scipy.optimize.leastsq實現了 3D 高斯擬合，現在我想調整 arguments ftol和xtol以優化性能。 但是，我不了解這兩個參數的“單位”以便做出正確的選擇。 是否可以從結果中計算出這兩個參數？ 這將使我了解如何選擇它們。 我的數據是 np.uint8 的 ...

將罰分 function 應用於非線性最小二乘估計收斂與 R - package minpack.lm

[英]Apply penalty function to non-linear least square estimation convergence with bounds in R - package minpack.lm

我想使用 package nlsLM中的 function minpack.lm執行非線性最小二乘估計。 我想對估計施加上限和下限，以強制算法在特定支持下找到解決方案。 這些方面的東西： 我的問題是： 是否可以對 nlsLM 應用懲罰nlsLM ，以避免算法返回角點解決方案？ 例如，在我的示例中， ...

在 Observable 筆記本中，無法使用 npm 庫中的 function，可能是因為無法從庫的依賴項中導入 function

[英]In an Observable notebook, unable to use a function from an npm library, perhaps because unable to import a function from the library's dependency

我想在 Observable 筆記本中重現此 npm 庫中的示例。 我在一個單元格和一個塊中運行以下命令： 我收到錯誤消息TypeError: isArray is not a function ，我懷疑這是 function未能從庫的依賴項中導入。 我正在按照 本指南導入庫。 ...

如何改進 Levenberg-Marquardt 的多項式曲線擬合方法？

[英]How to improve Levenberg-Marquardt's method for polynomial curve fitting?

幾周前，我開始在 Matlab 中從頭開始編寫 Levenberg-Marquardt 算法。 我對數據的多項式擬合很感興趣，但我無法達到我想要的准確度。 在我嘗試了其他多項式之后，我使用了五階多項式，這似乎是最好的選擇。 無論我嘗試實施何種改進，該算法始終收斂到相同的 function 最小化。 ...

使用leastsq方法為levenberg marquardt查找參數

[英]Finding params using leastsq method for levenberg marquardt

我正在嘗試為我的 leastsq 模型和方程繪制數據，因為我不斷收到形狀錯誤。 我只是想猜測適合數據的參數，但如果看不到圖表，我就無法做到這一點。 這是我到目前為止所擁有的： ...

具有 GPU 支持的 Levenberg-Marquardt 算法

[英]Levenberg-Marquardt algorithm with GPU support

對於淺層神經網絡，LM 算法做得非常好。 然而，只有 MatLab 和 pyrenn（Python 包）似乎有一個健壯的實現。 這兩種實現的一個問題是它們沒有 GPU 支持。 我也嘗試過 neupy（一個 python 包），但是當你嘗試訓練更長的 epoch 或大數據集時，它並不健壯並且失敗。 ...

反向傳播 vs Levenberg Marquardt

[英]Back propagation vs Levenberg Marquardt

有誰知道神經網絡訓練中的反向傳播和 Levenberg-Marquardt 之間的區別？ 有時我看到 LM 被認為是一種 BP 算法，有時我看到相反。 您的幫助將不勝感激。 謝謝你。 ...

在帶有附加參數的numpy數組上使用scipy.optimize.root

[英]Use scipy.optimize.root on a numpy array with additional arguments

給定如下所示的優化問題（1），其中為i=0,...,6889給出了p_i ， p'_i和w_ji ，我想使用Levenberg-Marquardt方法為R_j和v_j找到最優解scipy.optimize.root （我願意接受其他建議）。 但是，我不知道如何設置需要傳遞給root的可調 ...

替代Levenberg-Marquardt算法

[英]Alternative to Levenberg-Marquardt algorithm

我收到了一些舊代碼，它使用函數fmincon和算法LevenbergMarquardt來優化我的參數。 但是，此算法不再提供此算法。 由於我是Matlab的新手，我不確定最好的選擇是什么。 我試圖簡單地將功能更改為與LevenbergMarquardt兼容的功能，但這似乎不起作用。 ...

tensorflow中levenberg marquardt優化的實現

[英]Implementation of levenberg marquardt optimization in tensorflow

我想檢查 Levenberg Marquardt 優化是否已在 TensorFlow 中實現。我過去通常使用 Adam 優化器，但我讀到 Levenberg Marquardt 優化對於非線性數據集效果更好。 有人知道這在 Tensorflow 中是否可用嗎？ ...

制定Levenberg-Marquart的殘差

[英]Formulate residual for Levenberg-Marquart

我想用表格最小化成本函數， 使用帶有scipy.optimize.least_squares函數的Levenberg-Marquart方法。 但是我看不到如何根據殘差來表述它，因此我可以使用這種方法。 否則，我將收到錯誤消息“當殘差數小於變量數時，方法'lm'不起作用。” ...

Levenberg Marquardt在OpenCV校准中

[英]Levenberg Marquardt in calibration opencv

我試圖了解OpenCv攝像機校准中的Levenberg-Marquardt算法實現。 在W.Burger的論文中-> 這里 我在第24頁中看到了此矩陣。 那么這個矩陣的每個單元格在理論上意味着什么呢？ 以及如何在openCv代碼中實現。 ...

keras將Levenberg-Marquardt優化算法實現為自定義優化器

[英]keras implementation of Levenberg-Marquardt optimization algorithm as a custom optimizer

我試圖將Levenberg-Marquardt算法實現為Keras優化器，如此處所述，但我有幾個問題，最大的一個就是這個錯誤 快速搜索之后，我發現這與tensorflow如何運行帶有圖形的程序有關，我不詳細了解。我發現這個答案對於SO有用，但它關於損失函數，而不是優化器。 所以說到 ...