问题标签 [iminuit]

我正在尝试使用 python 多处理并行化任务，但结果是当我需要将对象附加到列表时（具体来说是来自 iminuit 库的一个 minuit 对象），它会给出错误“......无法转换为 Python酸洗对象”。我在这里展示了一个通常可以工作但不适用于这些对象的代码。

阅读多处理的文档我没有找到正确的方法。提前致谢。

pd：在非并行的情况下，很容易制作一个列表并附加这些对象，所以我不明白为什么通常你可以附加它但它在这里不起作用。

我在循环中使用 TMinuit 来扫描一些上限图，但我遇到了内存问题。唯一在循环中创建的是使用“TMinuit * minuit = new TMinuit(n_params);”的 TMinuit 对象。在循环结束时使用“delete minuit”将其删除。我使用了 valgrind，它说了一些关于 Minuit 的内容（这里只是一个片段），但老实说，我不明白那个输出。我的猜测是，“删除minuit”可以释放内存。显然，这还不是全部.. 一些建议？:-)

Valgrind 输出在这里：

我正在尝试拟合一个 5 参数（a、b、c、d、e）模型，其中一个参数受另一个参数的约束，比方说，

0< d < 1

e < |d|

我目前正在使用zfit，据我所知，使用iMinuit

我只创建zfit.Parameters并设置了限制，以便它们可以访问的范围是有效的，再一次，让我们说：

d = zfit.Parameter('d', value=0.5, lower_limit=0.3, upper_limit=1.0, step_size=0.01)

e = zfit.Parameter('e', value=0.1, lower_limit=0.0, upper_limit=0.3, step_size=0.01)

到目前为止它一直运作良好，但我认为这不是正确的方法。

所以我的问题是，处理这种约束的正确方法是什么？

干杯

我遇到了 iminuit 无法收敛于简单线性模型的这种奇怪的错误。然而，真正的问题是，如果我取消注释“#bins = np.linspace(0,4,25)”这行，程序的结果是不同的，它可以收敛。

如果“相同的输入”不产生“相同的输出”，则意味着存在未定义的行为或分段错误。有任何想法吗？

输出： 输出

测试输入

test.feather.zip

我尝试使用带有示例代码的iminuit设置参数限制：

我得到的是错误信息

这很奇怪，因为文档显示以这种方式包含限制。

我对具有 6 个或更多参数的更复杂函数的最小化特别感兴趣，指定其中 2 个参数的空间很重要。

我需要用似然法拟合一些实验数据，并生成一些随机数据来检查该技术。我对（v 2.7.0）有一些经验，iminuit看起来scipy.stats有许多应该有用的现有发行版，提供 pdf/cds 和随机变量（我使用 scipy 1.5.2）。通常，我需要现有分布的组合，例如平坦分布、指数分布和三个高斯分布，全部截断。到目前为止，我正在做的是：

• 创建truncFEGGG_gen，一个子类scipy.stats.rv_continuous（有 13 个参数，包括边缘，因为我觉得loc很scale混乱），覆盖_argcheck, _get_support, _pdf,_cdf和_rvs, 和truncFEGGG = truncFEGGG_gen

• 然后我定义我的开始参数：数据pars = {'nu': 6758, 'a': 0.1, 'b': 3.6, 'c': -87.5, ...}中的总计数在哪里nu，其他参数是 cdf 的那些

• 我定义了iminuit扩展分箱似然拟合的实例，并将分布的累积计数传递给它：

这最后一步是目前给我带来麻烦的一步；因为我需要使用几种不同的模型，所以我lambda每次都需要编写一个不同的函数（一个容易出错的过程），如果我可以scipy.stats一劳永逸地将累积计数添加到所有分布中，那就容易多了通过该功能：truncFEGGG.cntsCumul(x, nu, a, b, c, d...). 这似乎不可行（向 scipy.stats.rv_continuous 添加方法，rv_frozen 存在问题），所以我想知道其他人将如何解决这个问题。有什么建议么？

• 之后，我运行最小化器，使用开始参数，迭代直到事情收敛

这是我的代码，这是我的数据，这是代码的输出。我尝试在 x 轴上添加一个值，认为也许值这么少可以解释为零。我不知道 true_divide 可能是什么，我无法解释这个除以零错误，因为我的数据中没有一个零，检查了我所有的 2500 个数据点。希望你们中的一些人可以提供一些澄清。提前致谢。

输入

输出和数据示例

我正在尝试使用由直方图制作的 PDF 将 iminuit 用于 UnbinnedNLL（对于说 ROOT 的人，我正在尝试做与 RooHistPDF 等效的事情）。到目前为止，我想出了这个：

但是，我得到了糟糕的结果。根据我得到的起始值INVALID Minimum和ABOVE EDM threshold (goal x 10)/或非常接近起始数字的值。然而，收敛并不难，我的愚蠢循环检查最小化 NLL 的数字，我很快就得到了正确的值（4.458，离 4.3 不远）。

我不明白我做错了什么，理论上migrad应该给我与我的愚蠢循环相同的结果......我是否以错误的方式使用它？我也尝试了UnbinnedNLL和LeastSquares成本函数（使用 PDF 而不是 CDF），但同样的问题。

谢谢！

在 iminuit 中设置初始参数、错误和步长的正确方法是什么？在 PyRoot 中编写时，我使用来自 ROOT 框架的 mnparm 设置了限制，它是这样的：

以及我不在这里写的其他命令。我想在没有 ROOT 命令的情况下编写程序，但是在 iminuit 的引用中我找不到像 mnparm 这样的类似命令。我应该以字典形式编写初始参数吗？我想知道 minuit 如何获取参数和步长以便我正确编写它们。