Кривая подгонка радиуса лазерного луча w (z) в зависимости от расстояния распространения z z ⇐ Python

[Anonymous]

Я принимаю 5 измерений радиуса лазерного луча на различных расстояниях между 1-200 см. Не зная, где находится балка, я пытаюсь использовать функцию curve_fit (), чтобы найти значение OPT WO и ZO. Вывод, который я получаю, кажется неверным. Фокус, который он находит, составляет 0,75 мм при z = 0,1 см. Однако мои измерения показывают точку, где радиус достиг 0,595 мм ( < /p>
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

def BeamRadius(z, Wo, Zo):
return Wo * np.sqrt(1 + (((4.03225 * 10**-13) / (np.pi**2)) * ((z-Zo) / Wo)**2))

def difdiv(l, Wo):
return 2*(l/(np.pi*Wo))

def main():
# z : distance from laser, zo: where the waist/ laser focus is
z1 = 10*10
z2= 20*10 # *10 to get mm
z3= 30*10
z4= 50*10
z5= 70*10
z6= 100*10
z7 = 110*10
z8= 140*10
z9= 150*10
z10= 155*10
z11= 160*10
z12= 165*10
z13= 170*10
z14= 180*10
# Beam Radius in mm at z cm from the laser
wz1 = 1.02
wz2= 1.0035 # mm
wz3= 0.9695
wz4= 0.9385
wz5= 0.885
wz6= 0.7465
wz7 = 0.715
wz8= 0.625
wz9= 0.613775
wz10= 0.60936
wz11= 0.595
wz12= 0.605
wz13= 0.61815
wz14= 0.6465
z_array = np.array([z1, z2, z3, z4, z5, z6, z7, z8, z9, z10, z11, z12, z13, z14])
wz_array = np.array([wz1, wz2, wz3, wz4, wz5, wz6, wz7, wz8, wz9,wz10,wz11,wz12,wz13,wz14])
print(z_array, "and ", wz_array)
p_opt, p_cov = curve_fit(BeamRadius, z_array, wz_array)
BeamFit = BeamRadius(z_array, p_opt[0], p_opt[1])
< /code>
Я не уверен, что curve_fit верен или должен ли я использовать Fitpredict. Я не нашел много на Fitpredict и не знаю, как его использовать. Я думал о попытках контролируемого обучения, но не достиг никакого прогресса. Я ценю любые идеи/отзывы, которые вы можете дать.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/755 ... distance-z