piecewise

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    현재 실제 생산 데이터에 대한 감소 곡선을 맞추고 있습니다. 쌍곡선을 만들고 행운을 내며 scipy.optimize에서 curve_fit을 사용했습니다. 현재 사용중인 함수 : def hyp_func(x,qi,b,di): return qi*(1.0-b*di*x)**(-1.0/b) 내가 지금하고 싶은 것은 기하 급수적 인 기능으로의 전환 속도가

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    3 개의 부분으로 구성된 piecewise linear 함수에 맞게 원하는 데이터가 있습니다. 불행하게도, 나는 다음과 같은 코드를 사용할 때, 나는 정확한 데이터를 얻을하지 않습니다, 대신이 다음과 같습니다 그래서 두 개의 변곡점 이런 일이 있다면 누구나 잘못된 것이 있습니까? 감사! def piecewise_linear2(x, x0, y0, k1, k2

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    와 NumPy와 구분을 할 수없는 I는 Y 데이터 x = np.array([-1.280199006, -1.136209343, -1.048070216, -0.9616764178, -0.8752826199, -0.7871434926, -0.6981317008, -0.6108652382, -0.5235987756, -0.4372049776, -0.3490658

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    세그먼트 회귀를 사용하여 예측을하려고했는데 오류가 발생했습니다. "오류 (eval (expr, envir, enclos) : 'U1.Sepal.Width'개체를 찾을 수 없음 '오류). 내가 도대체 ​​뭘 잘못하고있는 겁니까? library("segmented") data("iris") breaks <- list(Sepal.Width =

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    CPLEX 및 최적화를 사용하는 (거의) 초보자입니다. CPLEX (12.7.1)의 새로 추가 된 기능을 사용하여 MATLAB에서 최적화 문제를 설정하려고합니다. 조각 별 선형 (PWL) 제약 조건을 정의 할 수 있습니다. 그러나 Matlab에서 어떻게하는지 명확하지 않습니다. 이것에 관한 문서는 아주 드물다. IBM은 piecewise linear con

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    나는이 : h(t):=piecewise(0<=t<2,2-t,2<=t<=3,2t-4) 은 그럼 내가 사용 plot(h(t),t=0..6,y=-1..3,scaling=constrained) 내 의도는 더 큰 간격을함으로써이 기간을 만드는 것이 었습니다. 이것은 내 문제를 해결하지 못했습니다. 플롯에서 두 개의 마침표를 만들 수있는 방법은 무엇입니까?

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    xt의 구분 점 선형 회귀를 적용하여 x < xt에 대해 우리는 이차 다항식을 가지며 x >= xt에 대해 우리는 직선 . 두 조각은 부드럽게 결합해야하며 1 차 미분까지 연속성은 xt입니다. 나는 나의 구분 회귀 기능 변수화가 : a, b, c 및 xt이 매개 변수입니다 추정 될 여기 같이 보일 수 있습니다 무엇의 사진입니다. 이 모델을 조정 R- 제곱의

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    파이썬에서 문제를 발견하는 데 문제가 있음 (현재 시차 코드에 대한 책임이 있음). 배열이 있는데, x라고 부릅니다. y 축이 일반적인 값, x 축 인 X의 줄거리는, 배열의 인덱스 같습니다 내가 (다음 그림 참조 초기 범프 후 평면 부분을 분리되고 싶지 내가)에 관심이 있음 : 내가 최고의 평면 라인을 무시하고 범프, 나는 같은 뭔가를하도록 두 번째 이미

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    I는 R (Lefcheck - https://cran.r-project.org/web/packages/piecewiseSEM/vignettes/piecewiseSEM.html)에 piecewiseSEM 패키지를 사용하여 구분 구조적 수학 모델을 구축하고있어 이미 모델 세트 만들어 I 모델을 평가할 수있다 적합하므로 모델 자체가 작동합니다. 또한 데이터는 모

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    sympy를 사용하여 ITE을 piecewise으로 어떻게 변환합니까? ITE 클래스에는 _eval_rewrite_as_Piecewise(self, *args)이 있지만 어떻게 사용하는지 알아낼 수 없습니다. 내가 시도 : ITE(x,y,y)._eval_rewrite_as_Piecewise(x,y) 하지만 실제로 오류를 올렸다. 그렇다면 어떻게 사용하고