piecewise

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    我试图让包括3个指数函数的复合函数: rm(list=ls()) library(mosaic) library(ggplot2) # 3 functions NVent=makeFun(161*exp(-x/51028)~x) # from x [0;259200[ Vent3_4=makeFun(1262*exp(-x/48398)~x) # from x [0;345600[

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    我已经使用How to apply piecewise linear fit in Python?这个问题中发现的一些代码来执行具有单个断点的分段线性近似。 的代码如下: from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline x = np.array

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    我目前正与拟合曲线下降到实际生产数据的功能。我有好运气与创建一个双曲线,并使用curve_fit从scipy.optimize。目前的功能我用: def hyp_func(x,qi,b,di): return qi*(1.0-b*di*x)**(-1.0/b) 我想现在要做的,是在下降一定幅度,转变为一个指数函数。我将如何去做这件事,仍然可以在curve_fit中使用(我认为下面的作

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    我跟着this example运行分段混合模型使用lmer,它工作得很好。然而,我很难将模型翻译成lme,因为我需要处理异方差,并且lmer没有这种能力。 重现此问题的代码是here。如果您认为有必要回答这个问题,我会在代码中包含有关实验设计的详细信息。 这里是没有断点的模型: linear <- lmer(mass ~ lat + (1 | pop/line), data = df) 这里是

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    不起作用 我试图做Solr的部分searchs,具有以下字段类型: <fieldType name="partial_search" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100"> <analyzer type="index"> <tokenizer class="solr.KeywordTokenizerFactory"/>

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    我是CPLEX和优化的(几乎)初学者。我尝试在Matlab中使用CPLEX(12.7.1)的新增功能来设置优化问题,该功能可以定义分段线性(PWL)约束。 但是,我不清楚如何在Matlab中做到这一点。这方面的文档相当稀少。 IBM仅有一个示例(transport.m),它将分段线性约束定义为线性均衡和类型2的SOS的组合。但是,这并不真正使用新增功能来直接指定分段线性函数。随着变量数量和分段约束

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    我: h(t):=piecewise(0<=t<2,2-t,2<=t<=3,2t-4) 然后我用: plot(h(t),t=0..6,y=-1..3,scaling=constrained) 我的目的是通过使间隔较大创建期为2。这并没有解决我的问题。 我该如何在剧情中创建两个时期?

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    我需要创建一个变量epsilon_n,该变量基于当前的step更改定义(和值)。由于我有两个以上的情况,似乎我不能使用tf.cond。我试图用tf.case如下: import tensorflow as tf #### EPSILON_DELTA_PHASE1 = 33e-4 EPSILON_DELTA_PHASE2 = 2.5 #### step = tf.placeholder(

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    我试图在使用ggplot2软件包的同一图上绘制5个函数和5个数据点。当我只是绘制函数时,代码就可以工作,但只要添加数据点,处理就需要很长时间。如果我只添加一点, - 大概需要10分钟左右的绘图,并且一旦我添加超过3点,就会冻结。 重复的例子如下所示(抱歉冗长的代码,但对我来说,我需要整合分段函数,和我预期可能是为什么需要这么久的原因之一): rm(list=ls()) library(ggplo

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    我正在使用符号数学工具箱R2016b中引入的新Matlab分段函数(https://www.mathworks.com/help/symbolic/piecewise.html)来定义函数,并试图提取该函数。特别是我的代码看起来是这样的: syms x; y = piecewise(x>1,3*x^2,0); 我希望能够从y只是3*x^2提取没有条件。 任何想法如何做到这一点?