モファト1 D

class astropy.modeling.functional_models.Moffat1D(amplitude=1, x_0=0, gamma=1, alpha=1, **kwargs)

ベースクラス: astropy.modeling.core.Fittable1DModel

一次元Moffatモデルです。

パラメータ

amplitude浮いている.

モデルの振幅。

x_0浮いている.

モファートモデルの最大値のX位置.

gamma浮いている.

モファートモデルのコア幅。

alpha浮いている.

モファートモデルのベキ指数です

その他のパラメータ

fixed辞書、オプション

1冊の辞書. {{parameter_name: boolean}} パラメータの大きさはフィッティング過程では変化できない.Trueはパラメータが一定に保たれていることを表す.あるいは、 fixed パラメータの属性を用いることができる.

tiedDICT、オプション

1冊の辞書. {{parameter_name: callable}} ある他のパラメータのパラメータにリンクする.辞書値は，リンク関係を提供する呼び出し可能なオブジェクトである.あるいは、 tied パラメータの属性を用いることができる.

boundsDICT、オプション

1冊の辞書. {{parameter_name: value}} パラメータの上下境界。キーはパラメータ名である.値は長さ2のリストまたはタプルであり，パラメータに必要な範囲を与える.あるいは、 min そして max パラメータの属性を用いることができる.

eqconsリスト、オプション

長さ関数リスト n そのためには eqcons[j](x0,*args) == 0.0 最適化に成功した問題の中で。

ineqconsリスト、オプション

長さ関数リスト n そのためには ieqcons[j](x0,*args) >= 0.0 最適化に成功した問題です

参考

Gaussian1D, Box1D

注意事項

モデル式：

\[F(X)=A\Left(1+\frac{\Left(x-x_{0}\Right)^{2}{\Gamma^{2}\Right)^{-\Alpha}\]

実例.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from astropy.modeling.models import Moffat1D

plt.figure()
s1 = Moffat1D()
r = np.arange(-5, 5, .01)

for factor in range(1, 4):
    s1.amplitude = factor
    s1.width = factor
    plt.plot(r, s1(r), color=str(0.25 * factor), lw=2)

plt.axis([-5, 5, -1, 4])
plt.show()

(png, svg, pdf)

属性要約

alpha \
amplitude \
fwhm \	モファトの全幅は最大値の半分である.
gamma \
input_units \	この属性は、Evaluateメソッドがどの単位または単位セットを必要とするかを示し、入力を単位にマッピングする(または)ことを返すために使用される None 任意の単位が受け入れられていれば).
param_names \	このタイプモデルのパラメータ名を記述する.
x_0 \

方法要約

evaluate \(X，振幅，x 0，γ，α)	1次元Moffatモデル関数
fit_deriv \(X，振幅，x 0，γ，α)	1次元Moffatモデルのパラメータに対する導関数

属性文書

alpha = Parameter('alpha', value=1.0)

amplitude = Parameter('amplitude', value=1.0)

fwhm

モファトの全幅は最大値の半分である.公式の導出は this notebook by Yoonsoo Bach それがそうです。

gamma = Parameter('gamma', value=1.0)

input_units

param_names = ('amplitude', 'x_0', 'gamma', 'alpha')

このタイプモデルのパラメータ名を記述する.

このタプル内のパラメータの順序は、特定のタイプのモデルを初期化する際に入力されるべき順序と同じである。いくつかのタイプのモデル(例えば、多項式モデル)は、次数のようなモデルのいくつかの他の属性に依存する異なる数のパラメータを有する。

モデルクラスを定義する際には，その属性の値は Parameter クラス主体で定義された属性.

x_0 = Parameter('x_0', value=0.0)

方法文書

static evaluate(x, amplitude, x_0, gamma, alpha)

1次元Moffatモデル関数

static fit_deriv(x, amplitude, x_0, gamma, alpha)

1次元Moffatモデルのパラメータに対する導関数