Степенной закон подгонки дает прямую линию - PullRequest
Новая
       11

Степенной закон подгонки дает прямую линию

2 голосов
/ 03 апреля 2019

Я в основном пытаюсь сделать степенной закон, подходящий для следующих массивов расстояния и ускорения. Тем не менее, степенной закон в основном дает мне прямую линию. Буду признателен за любую помощь в том, как я могу получить истинные отношения силового права. 

Dis= [0.2065 0.2661 0.2026 0.22   0.2065 0.2661 0.264  0.2173 0.2615 0.2682
 0.407  0.4085 0.409  0.4045 0.405  0.3985 0.5235 0.5846 0.5171 0.5385
 0.6415 0.7661 0.699  0.6523 0.7745 0.7332 0.842  0.9085 0.909  0.8445
 0.84   0.8635]

Acc= [-43.3  -3.  -86.8 -10.5 -56.2  -2.5  -7.2 -12.2  -4.6  -9.  -21.3  -2.
  -3.2  -2.7  -5.8  -6.8 -15.5  -1.8 -22.1  -0.5  -8.7  -0.8   0.   -3.3
  -0.8  -0.8 -12.5  -0.5  -0.7   0.3  -1.   -1.2] 

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
def f(r, c0, m, c):
    return c0 + r**m * c
data= pd.read_table('/Users/Hrihaan/Desktop/File.txt', dtype=float, header=None, sep='\s+').values
dis=r=data[:,0]
acc=data[:,1]
dis_min=np.min(dis)
dis_max=np.max(dis)
popt, pcov= curve_fit(f, dis, acc, p0 = np.asarray([-1, 10**5, 0]))
rr = np.linspace(dis_min, dis_max, len(dis))
aa = f(rr, *popt)
plt.xlabel('Distance (km)', fontsize=30)
plt.ylabel(' Acceleration (m/s-2)', fontsize=30)
plt.scatter(r, a, c='burlywood', s=10**2)
plt.plot(rr, aa, linewidth=3, label='Power law fit')
plt.show()

1 Ответ

2 голосов
/ 03 апреля 2019

Эта комбинация данных и уравнения, кажется, очень чувствительна к начальным значениям параметра для нелинейного решателя, используемого в curve_fit (). У меня есть то, что кажется подходящим с установленными значениями: 

c = -2.2896848166160833E-21
c0 = -5.0760537033961146E+00
m = -3.2529524073781118E+01

дает R-квадрат = 0,899 и RMSE = 5,83.

plot

...