破損強力法1 D

class astropy.modeling.powerlaws.BrokenPowerLaw1D(amplitude=1, x_break=1, alpha_1=1, alpha_2=1, **kwargs)

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

1次元のベキ律モデルを持っています

パラメータ

amplitude浮いている.

切断点におけるモデル振幅。

x_break浮いている.

断れ。

alpha_1浮いている.

X<x_Breakのべき乗指数。

alpha_2浮いている.

X>x_Breakのべき乗指数。

参考

PowerLaw1D, ExponentialCutoffPowerLaw1D, LogParabola1D

注意事項

模型式(帯 \(A\) 上の amplitude そして \(\alpha_1\) 上の alpha_1 そして \(\alpha_2\) 上の alpha_2 )：

\[\begin{split}F(X)=\Left\{0} \Begin{array}{ll} A(x/x_{Break})^-\alpha_1}&：x<x_{Break}\\ A(x/x_{Break})^-\alpha_2}&：x>x_{Break}\\ \end{配列} \そうです。\end{split}\]

属性要約

alpha_1 \
alpha_2 \
amplitude \
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_break \

方法要約

evaluate \(X，振幅，x_中断，α1，α2)	1次元破欠べき乗モデル関数
fit_deriv \(X，振幅，x_Break，Alpha1，...)	1次元パラメータの破れべき乗導関数について

属性文書

alpha_1 = Parameter('alpha_1', value=1.0)

alpha_2 = Parameter('alpha_2', value=1.0)

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

input_units

param_names = ('amplitude', 'x_break', 'alpha_1', 'alpha_2')

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_break = Parameter('x_break', value=1.0)

方法文書

static evaluate(x, amplitude, x_break, alpha_1, alpha_2)

1次元破欠べき乗モデル関数

static fit_deriv(x, amplitude, x_break, alpha_1, alpha_2)

1次元パラメータの破れべき乗導関数について