맞춤 곡선에서 매개변수 경계 지원맞춤 곡선의 매개변수 경계(클래식 비선형에서 추정할 수 있는 매개변수 경계와 유사)
mjoner
Re: 곡선 맞춤의 매개변수 경계 지원 - 상태가 다음으로 변경됨: 지금은 계획되지 않음안녕, @mjoner 다음은 비선형에서 이에 대한 해결 방법입니다.개발에서는 해결 방법이 있으므로 이것이 우선 순위가 아닌 것 같습니다.
After fitting a model in Fit Curve, you can choose "Save Parametric Prediction
Formula". This saves the prediction formula in a way that can be easily used by
the classic Nonlinear platform. So if you relaunch Nonlinear and use the new
parametric prediction formula, you can use the classic nonlinear platform to do
fine-tuning like setting parameter bounds, convergence criteria, and so on.
Re: Fit Curve의 매개변수 경계 지원 - 상태가 다음으로 변경됨: 투표를 위해 열림Re: Fit Curve에서 매개변수 경계 지원<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />이것은 유용한 해결 방법입니다. 나는 그것을 생각했어야 했다. 감사.
Re: Fit Curve에서 매개변수 경계 지원우리 개발자 중 한 사람의 의견:
이것은 확실히 우리가 미래에 추가하는 것을 고려해야 합니다. 하지만 그동안 일부 사용자에게 도움이 될 수 있는 해결 방법이 있습니다...
Fit Curve에서 모델을 피팅한 후 "Save Parametric Prediction"을 선택할 수 있습니다. 공식". 이것은 쉽게 사용할 수 있는 방식으로 예측 공식을 저장합니다. 고전적인 비선형 플랫폼. 따라서 Nonlinear를 다시 시작하고 새로운 매개변수 예측 공식을 사용하면 고전적인 비선형 플랫폼을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 매개변수 경계 설정, 수렴 기준 등과 같은 미세 조정.
확실히 이상적인 솔루션은 아니지만 우리가 할 수 있을 때까지 도움이 될 수 있습니다. Fit Curve를 변경합니다.
참조: mjoner
