非線形カーブフィットLMフォーミュラ文字列

初期パラメータは、最良フィットパラメータの初期推定値を指定します。初期パラメータの長さはモデル詳細のパラメータの長さと同じでなければなりません。

非線形曲線フィットの精度は、初期係数が最良フィットパラメータにどれだけ近似するかで決定されます。したがって、このVIを使用する前に利用可能なあらゆるリソースを使用して適切な解の初期予測パラメータを得ることが重要です。

Yは、従属値の配列または観測値を指定します。入力ポイント数は0より大きくなければなりません。

Xは、独立値の配列を指定します。入力ポイント数は0より大きくなければなりません。

加重は、観測 (Y) の加重配列です。加重が未配線の場合、このVIは加重のすべての要素を1に設定します。

加重の要素の数がYより少ない場合、VIによって加重の末尾がYと長さが同じになるように1でパディングされます。加重の要素の数がYより多い場合、加重の末尾の余分な要素は無視されます。加重要素が0より小さい場合、このVIは要素の絶対値を使用します。

モデル詳細は、非線形曲線フィットを適用するモデルのフォーミュラ文字列の説明を指定します。フォーミュラモードと数学VIのパーサーが異なる場合、このVIはパーサー構文を使用します。たとえば、べき乗に関しては、フォーミュラノードの構文ではなく、パーサー構文である^を使用します。

エラー入力は、このノードを実行する前に発生したエラーの状態を示します。この入力は、標準エラー入力として機能します。

停止は、フィットプロセスの停止条件を指定します。

最良非線形フィットは、Xの独立値に一致する近似モデルのy値を返します。

最良フィット係数は、最良非線形フィットとYの観測値の間の加重平均二乗誤差を最小化するパラメータの配列を返します。

共分散は、共分散の行列を返します。

C_jkは、a[j]とa[k]の間の共分散です。c[jj]はa[j]の分散です。このVIは、以下の式に従って 共分散 Cを生成する： C = (0.5D)^-1 ここで、 Dは パラメータに関する関数のヘシアンである。

エラー出力には、エラー情報が含まれます。この出力は、標準エラー出力として機能します。

残差は、最良非線形フィットとYの間の重み付き平均二乗誤差を返します。