Question

我一直在尝试将一些参数拟合到曲线上，但是我需要在一个常数上施加约束，而且我不知道如何使我的代码承认约束并使用正确的值拟合值。我将尝试编写一个简单的示例代码来显示我的问题：

def chi(paras):
    mpi=paras[0:32]
    cf=paras[32]
    chif=0
    for i in range(32):
        chif+=((fpi-f(mpi,cf))/error)**2
    return chif
m=Minuit.from_array_func(chi,parin,parstep,name=parname,errordef=1)

fmin,param=m.migrad(ncall=10000)

print(m.values)

例如，我想要cf <= np.log（mpi ** 2）。例如，我尝试过：

if cf<=np.log(mpi**2):
    chif+=((fpi-f(mpi,cf))/error)**2

else:
    pass

但没有成功。反正有什么限制要在代码中放置？

Answer 1

对于这种类型的约束，总有简单的参数转换解决方案。在这种情况下，您可以定义：

def chi( paras ):
    mpi = paras[ 0 : 32 ]
    s = paras[ 32 ]
    a = np.log( np.sum( np.array( mpi )**2 ) )
    cf = a - np.exp( -s )
    chif = 0
    for i in range( 32 ):
        chif += ( ( fpi - f( mpi, cf ) ) / error )**2
    return chif

允许参数s从-np.inf到np.inf，而内部cf可以从-np.inf到a = np.log( sum ( mpi**2 ) )。要获取cf及其错误，请进行标准错误传播。

对iminuit中的拟合参数有约束吗？

1 个答案: