没有基础模型的盲曲线拟合是危险的事情。
您需要了解数据背后的物理模型才能创建成功的拟合。原因是,如果r
是距离,而最佳拟合曲线使用r^0.4072
,则该尺寸升至十进制幂没有任何意义,并且隐藏了任何潜在的假设。模型,而只有dimensionless数量l
才有意义升至十进制幂。
从功能分析的角度来看>>
这些曲线不是任何标准数学函数的结果。
我对贝塞尔函数,伽玛函数和勒让德多项式并不熟悉。但是,您在科学计算器中找到的所有标准功能都不会在这里跳出来。如果假设(r/l)
是无量纲的,那么当r
和r -> 0
时,您尝试匹配渐近行为。这将是基线曲线。对我来说,它看起来不是双曲线的,而是接近r -> ∞
。
因此更改变量,使1/LN(1+r)
相对于g=1/LN(1+r)
绘制f(r)
,然后查看其外观。然后尝试在新曲线中进行另一轮曲线拟合……等等。
没人能回答这个问题
[除了您之外,没有其他人可以有效地回答这个问题,因为a)您拥有数据,并且b)您需要对哪个区域重要或不重要以及可接受的偏差做出假设。