第74章 第一层考验(求收藏求追读求月票) (7 / 10)
importnumpyasnp
fromscipy.fftpackimportfft,ifft
fromscipy.optimizeimportleast_squares
“他好像想明白什么了……”
刘伟敏锐地捕捉到了这一点,“看他的气质都不一样了,好像胸有成竹似的。”
大导演并没说错,此时林允宁的思路清晰无比:
第一步,先对包含噪声的实验数据进行傅里叶变换。
第二步,利用K-K关系(希尔伯特变换)构建物理响应的复数模型。
第三步,将理论模型卷积上仪器响应函数。
第四步,在频域中,将理论结果与实验数据进行比对,计算它们的加权“卡方残差”。
第五步,通过加权最小二乘法,不断优化理论模型的初始参数,直到缩减卡方(χ2/自由度)≈1为止。
这是一个完美的闭环。
他定义了一个目标函数,其输入是待求解的模型参数,输出是理论模型与实验数据之间的残差。
在这个目标函数内部,K-K约束被作为模型的固有属性嵌入其中。
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fromscipy.fftpackimportfft,ifft
fromscipy.optimizeimportleast_squares
“他好像想明白什么了……”
刘伟敏锐地捕捉到了这一点,“看他的气质都不一样了,好像胸有成竹似的。”
大导演并没说错,此时林允宁的思路清晰无比:
第一步,先对包含噪声的实验数据进行傅里叶变换。
第二步,利用K-K关系(希尔伯特变换)构建物理响应的复数模型。
第三步,将理论模型卷积上仪器响应函数。
第四步,在频域中,将理论结果与实验数据进行比对,计算它们的加权“卡方残差”。
第五步,通过加权最小二乘法,不断优化理论模型的初始参数,直到缩减卡方(χ2/自由度)≈1为止。
这是一个完美的闭环。
他定义了一个目标函数,其输入是待求解的模型参数,输出是理论模型与实验数据之间的残差。
在这个目标函数内部,K-K约束被作为模型的固有属性嵌入其中。
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