Подгонка кривых в Python. Основы работы с библиотекой lmfit (190,00 руб.)

Стр.2

Стр.3

УДК 004.42(075) БКК 32.97я7 Т45 Печатается по решению редакционно-издательского совета Казанского национального исследовательского технологического университета Рецензенты: канд. экон. наук, доц. Ш. М. Газетдинов канд. экон. наук, доц. О. С. Семичева Т45 Титов А. Н. Подгонка кривых в Python. Основы работы с библиотекой lmfit : учебнометодическое пособие / А. Н. Титов; Минобрнауки России, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. – Казань : Изд-во КНИТУ, 2025. – 92 с. ISBN 978-5-7882-3586-8 Рассмотрены возможности библиотеки lmfit для решения задач аппроксимации с использованием нелинейных моделей. Приведены примеры решения задач как с помощью встроенных в библиотеку моделей разного типа, так и с помощью моделей пользователя. Показано, как можно решить задачу приближения функций с помощью композиции функций, имеющихся в модуле. На большом количестве примеров показано, как можно получить разнообразную статистику результатов решения задачи. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии» и 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», изучающих дисциплину «Вычислительная математика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики. УДК 004.42(075) БКК 32.97я7 ISBN 978-5-7882-3586-8 © Титов А. Н., 2025 © Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2025

Стр.2

С О Д Е Р Ж А Н И Е ВВЕДЕНИЕ ........................................................................................................................................ 4 1. LMFIT — БИБЛИОТЕКА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МИНИМИЗАЦИИ И ПОДГОНКИ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ ................................................ 6 2. ОБЪЕКТЫ PARAMETER И PARAMETERS БИБЛИОТЕКИ LMFIT ............................. 10 2.1. Объект класса Parameter ........................................................................................ 10 2.2. Объект класса Parameters ...................................................................................... 12 3. ФУНКЦИЯ MINIMIZE() И КЛАСС MINIMIZER ................................................................ 21 4. РАБОТА С КЛАССОМ MODEL. ФУНКЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ И ВСТРОЕННЫЕ МОДЕЛИ ........................................................................................................ 34 4.1. Работа с функциями пользователя .................................................................... 34 4.2. Результаты подгонки. Класс ModelResult ....................................................... 42 4.3. Атрибуты класса ModelResult ............................................................................... 55 4.4. Встроенные модели .................................................................................................. 61 4.4.1. Пикообразные модели ............................................................................... 61 4.4.2. Линейные и полиномиальные модели ................................................ 71 4.4.3. Периодические, ступенчатые, степенные, экспоненциальные модели и модели пользователя ................................. 75 4.4.4. Составные модели........................................................................................ 83 ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ............................................................... 87 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ............................................................................................................................... 91 ЛИТЕРАТУРА.................................................................................................................................. 92

Стр.3