1つの指数関数的減衰グラフの2つの減衰率

Question

私のタイトルが理解できることを願っています。私は塩素（消毒目的のために）が海水中でどのように時間とともに減衰するかについての大学プロジェクトを行っています。急速な初期減衰があり、それが遅くなり、2つの減衰速度が生じるが、それは同じ全体的な指数関数的減衰から生じることが理解される。これまでに行われたことですが、私は特定の都市の海水の割合を計算しています。

私はpythonには新しく、このプロジェクトのためだけに学習を始めました。このサイトの指数関数的減衰に関する他の答えは、私が必要とする2つの代わりに1つの減衰率しか扱っていません。

私は値を持っており、グラフを作ったので、x値とy値があります。 回答が必要な書式は、 です。ここで、mとnはレートです。ここで、m（n）は、 、tは時間、cは初期濃度、aはちょうど比例定数である。 mレートは早い初期レートであり、nレートは遅い。最終的にc（t）の値はゼロに達するか、またはそれに非常に近くなります。

データは、ASCII/TXT形式である、またはそれは、一度にそれを行うことは不可能である場合、X = np.array ...

が、それは可能であるように私はちょうどそれを入力することができセクションを分割して2つの料金を別々に取得する場合は、すなわち、mレートに必要なデータのみを入力し、その後nレートについて計算する。

私は科学的な論文に必要な上記のフォームを見たことがありますが、私は彼らがどのようにそれをしたか分かりません。

は

Answer 1

あなたの質問は非常に明確ではないが、あなたが引用重指数関数に最適なパラメータを見つけようとしていると思われるのに役立ちます誰にも事前にありがとうございました。

これを行う簡単な方法は、scipy.optimize.curve_fit機能を使用することです。まず、あなたが

import numpy as np 
    import scipy.optimize 
    def my_exp(t,a,m,n): 
     return a*np.exp(-m*t) + (1-a)*np.exp(-n*t) 

にフィットし、curve_fit機能になど、あなたのデータと一緒にパラメータが何であるかについての初期推定を機能を渡したい関数を定義します。

parameters, their_covariance = scipy.optimize.curve_fit(my_exp, xdata, ydata) 

ヒント：関数はPythonシェルでhelp(scipy.optimize.curve_fit)を呼び出すことにより、詳細に何を読むことができます。