ゼルニケフィッティングJMP Non-Linear Model LibraryにZernike Fittingについて質問するお客様がいます。私は多項式近似の方法に精通していません。JMPでこの方法やこの種の分析（または回避策）を行う能力に精通している人はいますか？ありがとう。
再：ゼルニケフィッティング私がWebで読んだことから判断すると、その背後にある数学はNonlinearで実装するのは難しいでしょう。2Dまたは3Dフィッティングの場合、Gaussian Processプラットフォームを調べます。ガウスランダム関数を使用してデータポイント間を内挿し、凹凸のある表面に適合する適切なジョブを実行します。クリギングに似ていると考えることができます。GPの欠点は、非常に大きな問題にうまく対応できないことです（数バージョン前に高速のGASPメソッドが追加されたため、はるかに良くなっています）最終的には、何をしたいかに依存します。
再：ゼルニケフィッティング私は二番目になりますしゅうガウス過程アプローチについてですが、ニューラルネットも提案しています。 これらは非常に柔軟性があり、さまざまなアクティベーション機能（Pro）を使用して、より良い予測モデルを構築できます。
再：ゼルニケフィッティング私は、光学系または目の健康状態でのみ、波面により良くフィットするために使用されることを聞いた。私が知っているMATLABにはいくつかのカスタム実装があります：
https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/408242-toolbox-for-zernike-polynomial-surface_fitting
また、それらがどのように実装されているかを確認できます。考えられるすべてのゼルニケ多項式をキャプチャするために、これはさまざまな設定、計算、および処理されるケースです。それから、JSLがすべての行列操作を手早く処理するのに非常に高速かどうかはわかりません。
ガウスとnnが良い代替物であるかどうかは、通常はゼルニケ多項式を使用するので、あなたが曲面を扱っているので、いい面があります。畳み込みnnを使用しているものもあり、それらを一般化して必要な直交性を維持しようとします。
