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为了找到 FWHM，我需要找到对应于一组 (x,f(x)) 值的高斯 f。可用的拟合方法（我仅限于 C#）假设解决方案是 n 次多项式（或者这是我迄今为止能够找到的）。我想知道是否存在旨在寻找高斯的专门拟合方法/方案。还是有一种快速收敛的通用方法？我可以很好地猜测钟形曲线的中间及其高度，但仅此而已。

我正在尝试在 MATLAB 中实现 Gauss-Seidel 方法。但是我的代码中有两个主要错误，我无法修复它们：

1. 我的代码在小矩阵上收敛得很好，但它从不收敛在大矩阵上。

2. 该代码进行了冗余迭代。如何防止冗余迭代？

维基百科上的 Gauss-Seidel 方法。

在此处输入图像描述

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这是我的代码：

这是我的代码，计算结果相当正确。

我发现参数l是主要因素。例如坐标是(36.0,119.0),L = 119.0，我已经计算了L0 = 120.0，对吗？并计算l = L -L0，我应该转换l度数吗？

m0~m8是常数，是由WGS84参数计算出来的，我觉得是对的。a0~a8使用方法相同。

我的问题是：如何使用高斯公式？公式的参数，需要我转换哪种格式？</p>

我使用函数plot()和hist()来自pyplot（没有任何颜色定义）生成以下图形：

将包括更多的数据集。这就是为什么我想为拟合曲线和相关的直方图使用相同的颜色，以保持它有些可区分。

我找不到任何与之相关的东西。

在变分自编码器中，目标函数有两项，一项使输入和输出 x 相同，另一项是正则化，q(z) 和 p(z) 接近 KL 散度。我不明白的是为什么我们可以假设 p(z)~Normal Gaussian 具有 0 均值和 1 方差？

为什么不说..方差小于 1？以便在隐藏层中用更窄的高斯浓缩更多信息？

谢谢

如何更好地拟合双高斯？我关心小的 y 数据。我需要非常准确的结果。

高斯1

高斯2

高斯从远处看起来很棒，但是当我放大...

我想拟合高斯，但变量 cen 和 cen2 必须不断。

模型拟合高斯，但将中心设置为 f.ex。5.

我怎样才能做到这一点？

我编写了一个版本的高斯消除来验证一组二进制向量的线性独立性。它输入一个矩阵 (mxn) 来评估并返回：

• True（线性无关）：未找到零行。
• False（线性相关）：如果最后一行为零。

它似乎总是运行良好，或者至少几乎运行良好。我发现当矩阵在最后一行有两个重复向量时它不起作用：

该函数说矩阵是“线性独立的”，因为没有找到零行，而且结果中确实有任何零行。但是调试我发现在某些时候一行变成了零，但是在一些行操作之后它又恢复了“正常”。

我仔细检查了代码，使其工作的唯一方法是在流程结束之前找到“零行”时也返回“false” ，更准确地说，在行操作期间：

我想知道这是否正确，或者我只是在“修补”错误的代码。

谢谢！

下面是完整的代码：

我正在努力解决以下问题。简而言之：两个不同的软件包（Aptech 的 Gauss 和 R）在最大似然过程中产生完全不同的 Hessian 矩阵。我使用相同的程序（BFGS），完全相同的数据，相同的最大似然公式（它是一个非常简单的 logit 模型）具有完全相同的起始值，令人困惑的是，我得到了相同的参数和 log- 结果可能性。只有 Hessian 矩阵在两个程序中不同，因此标准误差和统计推断的估计不同。

在这个具体的例子中并没有出现太大的偏差，但是模型的每一个增加的复杂性都会增加差异，所以如果我尝试估计我的最终模型，两个程序都会产生完全错误的结果。

有谁知道，这两个程序在计算 Hessian 的方式以及可能获得相同结果的正确方法方面有何不同？

编辑：在 R (Gauss) 代码中，向量X ( alt ) 是自变量，由一个双列向量组成，第一列完全是 1，第二列是受试者的反应。向量y ( itn ) 是因变量，由包含受试者反应的一列组成。示例（R 代码和数据集）取自http://www.polsci.ucsb.edu/faculty/glasgow/ps206/ps206.html，仅作为重现和隔离问题的示例。

我附上了代码（高斯和 R 语法）和输出。

任何帮助将不胜感激。谢谢 ：）

高斯：

回复：

高斯输出：

高斯黑森：

输出：

R 黑森州：

超级新手编程，仍在学习如何调试。每次我运行这个程序进行高斯消除时，我都会得到

“第 16 行，在 GaussElim tmp=A[maxRow][k] IndexError: list index out of range”

我认为这意味着代码超出了索引的限制，但我不确定如何纠正它。任何建议将不胜感激，谢谢！