RickerWvelet 2 D¶
- class astropy.modeling.functional_models.RickerWavelet2D(amplitude=1, x_0=0, y_0=0, sigma=1, **kwargs)[ソース]¶
ベースクラス:
astropy.modeling.core.Fittable2DModel2次元Rickerウェーブレットモデル(“メキシコ帽子”モデルと呼ばれることがある)。
注釈
このモデルのリネーミングに関する議論は，https：//github.com/astropy/avospy/ull/9445を参照されたい.
- パラメータ
- amplitude浮いている.
波幅.
- x_0浮いている.
ピークのX位置
- y_0浮いている.
ピークのY位置
- sigma浮いている.
Rickerウェーブレットの幅
- 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
注意事項
モデル式：
\[F(x，y)=A\Left(1-\frac{\Left(x-x_{0}\Right)^{2} +\Left(y-y_{0}\Right)^{2}{\sigma^{2}\Right) E^{\frac{-\Left(x-x_{0}\Right)^{2} -\Left(y-y_{0}\Right)^{2}{2\sigma^{2}}\]属性要約
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).このタイプモデルのパラメータ名を記述する.
sigma\x_0\y_0\方法要約
evaluate(x，y，振幅，x 0，y 0，σ)2次元Rickerウェーブレットモデル関数
属性文書
- amplitude = Parameter('amplitude', value=1.0)¶
- input_units¶
- param_names = ('amplitude', 'x_0', 'y_0', 'sigma')¶
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.
- sigma = Parameter('sigma', value=1.0)¶
- x_0 = Parameter('x_0', value=0.0)¶
- y_0 = Parameter('y_0', value=0.0)¶
方法文書