如何将数据点拟合到 y = c.A^n.exp(x) 形式的曲线答案

【问题标题】：How to fit data points to a curve of the form y = c.A^n.exp(x)如何将数据点拟合到 y = c.A^n.exp(x) 形式的曲线
【发布时间】：2015-04-28 15:03:30
【问题描述】：

我有一组由实心标记显示的数据点，如图所示，我想拟合以下形式的曲线：

这意味着对于每一行我需要以下形式的方程：

已知值为y1、y2、y3和x，未知参数为c、A1、A2、A3、n。这如何在 Python 中完成？

【问题讨论】：

Fitting an exponent in Python 的可能重复项
请指定输入和输出。给出了哪些值（例如 x、y、n）？您的拟合参数是哪些（例如 c、A）？
@BerndGit 已知值为y1、y2、y3和x，未知参数为c、A1、A2、A3、n。
这个问题看起来很奇怪：根据你最后的陈述，你可以计算：'cA1^n = y1 / exp(x)'，或者如果你选择 c 和 n：'A1 = log( y1 / (cexp(x)) ) / log (n)´

【解决方案1】：

您的系统在写入时已超定。对于每个i = 1, 2, 3，拟合y_i / exp(x) 独立地给出系数c A_i^n 的估计值。

您的变量之间可能存在一些额外的关系。

【讨论】：