问题标签 [symfit]

我正在尝试使用symfit包执行全局拟合，遵循symfit 文档。

在这个例子中，我希望“globalmodel”中的“kg”参数被优化为 0.005。但是，“kg”的值约为 9.6e-3，与初始值（10.0e-3）太接近。我想我做了一些愚蠢的事情，但我无法弄清楚。

欢迎任何意见和建议！

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我添加了（一个非常丑陋的）while 循环以获得最佳匹配。我不确定为什么会这样，但它似乎有效。

我需要在一个参数中拟合三个值中的两个，比如说我有a,b,andc我知道a但我只想拟合band c。如果我尝试将 a 修复为负值，则会出现以下错误ValueError: SLSQP Error: lb > ub in bounds True, False, False.。但是，如果我通过在前面添加一个负号 (-) 来更改我的模型，a那么我的a参数是正的，它会解决，但它会返回所有 NaN。

这是返回错误的代码。如果可能的话，这就是我想要构建模型的方式。

我想知道如何提取状态变量的初始值。

基本上，初始值也被视为参数。

我提供了初始值，因为它们是集成所必需的。但是，这些值有时被视为附加参数（模型参数旁边），因此提供的初始值也被认为是初始猜测。事实上，在做生长实验时，我们有一些初始条件，但我们可能并不知道所有这些（取决于具体的实验条件和所研究的系统）。

考虑一个简单的微生物生长模型，其生长速率 mu 由著名的 Monod 动力学（参数 mumax 和 ks）和恒定的生物质底物产量（参数 yxs）和与生长相关的产物形成（参数 ypx）控制。请参阅下面的代码。

对于进一步的实现，我想计算随时间变化的一阶灵敏度、参数相关性等。

我试图通过两个模型函数来拟合两个数据集。我尝试使用symfit. 这里的代码：

但是，我收到以下错误：

如果我删除 cos 函数，那么我会得到其他类似的错误sqrt，sin等等。我无法弄清楚代码有什么问题！

PS：使用symfit.cos等后，我得到以下结果：

也

输出是：

添加标准偏差后，我得到：

我 pip'ed symfit，（https://pythonhosted.org/symfit/）它似乎已经安装，即：

但是当我尝试将它导入python程序时找不到它，并且

从驱动器的根目录找不到 symfit。

pip 将它放在哪里，我如何访问它？

我已经建立了一个模型来拟合一些数据与指数中的减法。它适用于拟合，但是当我明确评估模型时，我得到奇怪的结果和一个 AttributeError：'Mul' 对象没有属性 'exp'。

问题似乎源于 lambdify 的工作方式，并在评估包含非平凡函数（例如增效或幂运算）的模型时发生。

我希望要么使用参数的初始值，要么得到一个象征性的答案，但两者都得不到。

因此，对于第一个模型，结果既错误又不一致，我希望

或者

或者只是简单地

对于第二个模型，lambdify 似乎无法解析表达式。

使用 sf.sqrt() 或 sympy.exp() 时也是如此。我在 python 3.6.7 和 IPython 7.1.1 中工作，使用 Symfit 0.4.6 和 Sympy 1.1.1（因为 Symfit 不适用于根据 pip 的更高版本）。

我可以使用任一模型来拟合数据并使用最佳拟合参数评估模型，如此处的示例 ( https://pypi.org/project/symfit/ ) 所示。线

除非改为

我安装了 Anaconda3，需要安装 symfit。使用pip install symfit，程序返回错误：Cannot uninstall sympy。它distutils...."似乎是 symfit 需要sympy 1.1.1的，但我的 Anaconda 安装已经安装sympy 1.3并且symfit installer对象。我怎样才能解决这种不兼容问题？

谢谢。

我试过运行这段代码，但无论我如何简化它，我都会遇到同样的错误。

/home/runner/.site-packages/symfit/core/fit.py:1046：RuntimeWarning：在 true_divide W = 1/sigma**2/s_sq [:, np.newaxis] 中遇到除以零

/home/runner/.site-packages/symfit/core/fit.py:1783:> RuntimeWarning: double_scalars return 1 SS_res/SS_tot遇到无效值

帮助将不胜感激。

多个 symfit 模型实例共享同名的参数对象。我想了解这种行为来自哪里，它的意图是什么以及是否可以停用。

为了说明我的意思，一个最小的例子：

我想用不同的模型拟合多个数据流，但不同的固定参数值取决于数据流。重命名模型的每个实例中的参数是可行的，但考虑到参数代表相同的数量，这很难看。按顺序处理它们并修改它们之间的参数是可能的，但我担心步骤之间的意外交互。

PS：有足够声誉的人可以创建symfit标签吗

考虑这个简单的优化代码：

这给了我以下警告：

这是什么原因造成的？