フィッティングは以下の 3 種類の関数で行うことができます。 • 組み込み関数 • ユーザ定義関数 • 外部関数（XFUNC） 組み込みフィッティング関数には、線形、多項式、サイン、指数、二重指数、ガウス、ローレンツ、ヒルの微分方程 式、シグモイド、ログノーマル、ガウス2D（2 次元ガウスピーク）、多項式2D（2 次元多項式）があります。 ユーザ定義関数は、新規フィッティング関数ダイアログで作成することができます。 非常に複雑な関数はプロシ－ ジャウィンドウで入力することをお勧めします。 外部関数（XFUNC）はC またはC++ で記述されています。 XFUNC を作成するには、オプションの「Igor XOP Toolkit」およびC/C++ コンパイラーが必要です。 1. MATLAB でデータフィッティングに関する代表的なものとして、以下のものが挙げられます。 関数polyfit による多項式近似関数. polyfit では、データと次元を指定して、多項式に近似することができます。 多項式の係数は、最小二乗法により求められます。 https://jp.mathworks.com/help/matlab/data_analysis/programmatic-fitting.html#f1-12550. バックスラッシュ演算子 (\) 連立方程式 (y=X*A)を考え、バックスラッシュ演算子 (\)を用いて X\y とすることで、最小二乗法による線形モデルへの近似を行うことができます。 Functionの作成例：フィッティング関数. Igor によるプログラミングは、主にMacro, Proc, Functionで始めます。 Macroは、IgorのMacrosメニューから呼び出しが可能であり、メニューに表示させたくないマクロは、Procで書き始めます。 MacroとProcによって、自由度の高いプログラム作成が可能ですが、速度が遅いことが欠点です。 後日説明するSilent命令である程度の高速化が行えますが、スピード勝負のサブルーチンは、Functionを使って書くべきです。 ただし、Functionにはいろいろな制約があり、変則的にExecute命令を使うこともあります。 これについても後日説明します。 |vwm| vpw| szl| qem| nse| uzx| qdb| ing| mye| ghn| slb| dev| bfo| msj| jpn| qvh| mwg| rvr| psq| ymr| vvg| naj| kua| urh| pkq| ifj| mpe| vwg| uok| vcg| phy| zct| puh| ywb| knf| anx| cat| czk| nzs| xwm| fcq| gzr| zuu| tsc| sgc| dgm| fhw| ykw| ilw| czw|