рассмотрим измерения
x = np.array([1,2,3,4,5,6])
y = np.array([10, 5.49, 0.89, -0.14, -1.07, 0.84])
и модель для прогнозирования дальнейших значений
def model(x, a):
return a[0] * np.exp(-x * a[1]) # y = model(x, a)
, где массив a содержит параметры модели. Я хочу вычислить третье значение, квадрат остатков S
def residual(x, y, a):
return model(x, a) - y
def S(x, y, a):
return 0.5 * sum(residual(x, y, a) ** 2)
для различных значений a0, a1 (они могут, например, варьироваться от -100, 100) и отобразить результаты S против a0, a1 в 3D-графике.
Я проверил учебник на matplotlib, но я не уверен, как применить meshgrid для моего случая. Если бы я создал массив значений для a1, a2 и использовал для них сетку сетки, то я не смог бы вычислить квадрат остатков, потому что измерения x, y имеют другую форму, чем a0, a1.
Как мне обойти это?