我很抱歉，但是我不确定如何问这个问题。我有一些在工作中使用过的归一化曲线，我想进一步了解它们，所以我会聪明地谈论它们。它们具有类似于S形函数的s形状，但是其通用公式如下：
常量^（常量^观察索引为100）
首先，索引从0到100的变量，其最高观察值等于100，然后将其插入下面等式中以获取具有不同斜率的曲线。
s1 = 0.0000000001 ^（0.97 ^索引）
s2 = 0.0000000002 ^（0.962 ^索引）
s3 = 0.0000000003 ^（0.953 ^索引）
依此类推，直到s10。结果值压缩在0到1之间。s10的斜率最陡，其值向1倾斜，而s1的斜率最浅，其值向0倾斜。]]
我认为它们非常聪明，并且可以很好地达到我们的目的，但是我什至不知道该如何称呼它们。谁能指出我正确的方向？再次，对于含糊不清以及如果标记不当而表示歉意。
我很抱歉，但是我不确定如何问这个问题。我有一些在工作中使用过的归一化曲线，我想进一步了解它们，所以我会聪明地谈论它们。 ...
您描述的功能是Gompertz functions的特例； Gompertz函数具有S形形状，并且在不同领域中都有许多应用。例如，在生物学中，Gompertz函数用于模拟细菌和肿瘤细胞的生长。