Символическая модель для экспоненциального интеграла, expi(x) ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь выполнить глобальную аппроксимацию общих параметров, используя целевые функции, содержащие экспоненциальные интегралы. Если бы я использовал Curve_fit, я бы просто включил строку:

Код: Выделить всё

from scipy.special import expi

Мне не удалось заставить работать эквивалентную символьную функцию в Symfit, «symfit.Ei».

Код: Выделить всё

import numpy as np
import scipy.optimize
from scipy.special import expi
import numpy as np
import symfit as sf

y1 = np.array(data1)

y3 = np.array(ydata3)

x1 = np.array(xdata1)

x3 = np.array(xdata3)

t1 = 50     # AOM 1st OFF Time
t2 = 100    # AOM 2nd ON Time
t3 = 150    # AOM 2nd OFF Time
t4 = 450

def mod1(data, a_decay, b_decay, constant, on1_a_amplitude, on1_b_amplitude, ARE_A, ARE_B):
first_term_a =  sf.Ei(-data/a_decay)
second_term_a = sf.Ei(-data*(1+ARE_A*a_decay)/a_decay))
first_term_b =  sf.Ei(-data/b_decay))
second_term_b = (sf.Ei(-data*(1+ARE_B*b_decay)/b_decay))
return constant+on1_a_amplitude*(first_term_a-second_term_a+sf.log(1+ARE_A*a_decay)) + on1_b_amplitude*(first_term_b-second_term_b+sf.log(1+ARE_B*b_decay))

def mod2(data, a_decay, b_decay, constant, on2_a_amplitude, on2_b_amplitude, ARE_A, ARE_B): # not all parameters are used here
first_term_a =  (sf.Ei((t2-t1-data)/a_decay)) - (sf.Ei((t2-data)/a_decay))
second_term_a = (sf.Ei((t2-data)*(1+ARE_A*a_decay)/a_decay)) - (sf.Ei((t2-t1-data)*(1+ARE_A*a_decay)/a_decay))
third_term_a = (sf.Ei((t2-data)/a_decay)) -(sf.Ei((t2-data)*(1+ARE_A*a_decay)/a_decay)) + sf.log(ARE_A*a_decay)

first_term_b =  (sf.Ei((t2-t1-data)/b_decay)) - (sf.Ei((t2-data)/b_decay))
second_term_b = (sf.Ei((t2-data)*(1+ARE_B*b_decay)/b_decay)) - (sf.Ei((t2-t1-data)*(1+ARE_B*b_decay)/a_decay))
third_term_b = (sf.Ei((t2-data)/b_decay)) - (sf.Ei((t2-data)*(1+ARE_B*b_decay)/b_decay)) + sf.log(ARE_B*b_decay)

return constant+on2_a_amplitude*(sf.exp((t1-t2)/a_decay)*(first_term_a+second_term_a)+third_term_a)+on2_b_amplitude*(sf.exp((t1-t2)/b_decay)*(first_term_b+second_term_b)+third_term_b)

x_1, x_3, y_1, y_3 = sf.variables('x_1, x_3, y_1, y_3')

a_dec = sf.Parameter(value=64.32, min=0.0, max=100)
b_dec = sf.Parameter(value=53.88, min=0.0, max=100)
con = sf.Parameter(value=2.911E-4, min=0.0, max=1)
off1_a_amp = sf.Parameter(value=0.015, min=0.0, max=1)
off1_b_amp = sf.Parameter(value=0.015, min=0.0, max=1)
off2_a_amp = sf.Parameter(value=0.015, min=0.0, max=1)
off2_b_amp = sf.Parameter(value=0.015, min=0.0, max=1)
AR_A = sf.Parameter(value=0.032, min=0.0, max=1)
AR_B = sf.Parameter(value=0.1, min=0.0, max=1)

model = sf.Model({
y_1: mod1(x_1, a_dec, b_dec, con, off1_a_amp, off1_b_amp, AR_A, AR_B),
y_3: mod2(x_3, a_dec, b_dec, con, off2_a_amp, off2_b_amp, AR_A, AR_B ),
})

fit = sf.Fit(model, x_1=x1, x_3=x3, y_1=y1, y_3=y3)
fit_result = fit.execute()
print(fit_result)

По какой-то причине 'sf.Ei' выдает ошибку имени. т. е. «Ошибка имени: имя «Ei» не определено.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/763 ... gral-expix