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私は、与えられた距離（d）における信号受信パワー（p）の測定値と未知の係数n1およびn2を持つモデルを持っています。私がしなければならないのは、n1とn2の値がRMSエラーを最小限に抑えることです。私はlsqnonlinを使って解決策を見てきましたが、区分的に定義された関数では解決しませんでした。私はmatlabで本当のnoobだと私は多くのトラブルを抱えている、助けてください！これまでのところ、

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MATLABのCPLEX APIの区分線形制約

私は（ほぼ）CPLEXと最適化の初心者です。私はMatlabのCPLEX（12.7.1）の新しく追加された機能を使って最適化問題を設定しようとしています。これは区分線形（PWL）制約の定義を可能にします。しかし、Matlabでどのように行うのかはわかりません。これに関する文書はかなり疎です。 IBMには、線形等量とタイプ2のSOSの組み合わせとして区分線形制約を定義する1つの例（transpor

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繰り返しメープル区分プロット

私が持っている： h(t):=piecewise(0<=t<2,2-t,2<=t<=3,2t-4) その後、私が使用します。 plot(h(t),t=0..6,y=-1..3,scaling=constrained) 私の意図は、より大きな間隔を作ることによって2の期間を作成することでした。これは私の問題を解決しませんでした。プロットで2つのピリオドを作成するにはどうすればよいですか？

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Tesnorflow：入力引数にtf.caseを使用できません

現在のstepに基づいて定義（および値）を変更する変数epsilon_nを作成する必要があります。 2つ以上のケースがあるので、tf.condを使用できないようです。私は次のことを試してみました TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'step' ： epsilon_n = tf.case( pre

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複数の関数とデータポイントを一緒にプロットする際の問題点

ggplot2パッケージを使用して、5つの関数と5つのデータポイントを同じプロットにプロットしようとしています。このコードは関数をプロットするときに機能しますが、データポイントを追加するとすぐに処理に非常に時間がかかります。私が1点だけを追加すると、プロットするのに約10分かかることがあり、3点以上を追加するとただちにフリーズします。再現可能な例は、（長いコードのため申し訳ありませんが、私の場合

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Matlabで区分的に定義された関数から関数を抽出するにはどうすればよいですか？

Symbol Math Toolbox R2016bに導入された新しいMatlab piecewise関数（https://www.mathworks.com/help/symbolic/piecewise.html）を使用して関数を定義していますが、関数を抽出しようとしています。私は条件なしでyからわずか3*x^2を抽出できるようにしたいと思い syms x; y = piecewise(x>

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区分線形関数を当てはめる際の曲線適合最適化エラー

私はいくつかのデータを2つの配列に持っています。私はコードがscipyでpiecewiseを使ってどこにブレークがあるのか把握したい。ここで私が持っているものです。 from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline x = np.array(

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sympyを使ってITEをピース単位に変換する

sympyを使ってITEをpiecewiseに変換するにはどうすればよいですか？ ITEクラスは_eval_rewrite_as_Piecewise(self, *args)ですが、どのように使用すればよいかわかりません。は、私が試した： ITE(x,y,y)._eval_rewrite_as_Piecewise(x,y) が、それは実際にエラーが発生しました。だから私はそれをどのように使用

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n個のブレークポイントによるピース線形近似

質問How to apply piecewise linear fit in Python?にあるコードを使用して、1つのブレークポイントでセグメント化された線形近似を実行しました。次のようにコードは次のとおりです。 from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotl

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curve_fitで使用できる一定の勾配で方程式を変更する関数を作成する

現実世界の生産データへのフィッティングカーブを調整中です。双曲線を作成し、scipy.optimizeからcurve_fitを使用して幸運を得ました。現在使用している関数：私が今したいことは、一定の衰退率で、指数関数に移行しています。どのように私はこれについて行って、まだcurve_fit（私は以下の作品を考える）で使用できるようになるだろうか？私は下のコードを試している、これを行う方法ですか？