Tengo problemas para traducir mi código MATLAB a Python a través de Scipy & Numpy. Estoy atascado en cómo encontrar valores de parámetros óptimos (k0 y k1) para que mi sistema de ODE se ajuste a mis diez puntos de datos observados. Actualmente tengo una conjetura inicial para k0 y k1. En MATLAB, puedo usar algo llamado 'fminsearch' que es una función que toma el sistema de ODEs, los puntos de datos observados y los valores iniciales del sistema de ODEs. Luego calculará un nuevo par de parámetros k0 y k1 que se ajustarán a los datos observados. He incluido mi código para ver si puede ayudarme a implementar algún tipo de 'fminsearch' para encontrar los valores de parámetros óptimos k0 y k1 que se ajusten a mis datos. Quiero agregar cualquier código para hacer esto a mi archivo lsqtest.py.Ajuste de datos al sistema de ODE utilizando Python a través de Scipy & Numpy
Tengo tres archivos .py - ode.py, lsq.py y lsqtest.py
ode.py:
def f(y, t, k):
return (-k[0]*y[0],
k[0]*y[0]-k[1]*y[1],
k[1]*y[1])
lsq.py:
import pylab as py
import numpy as np
from scipy import integrate
from scipy import optimize
import ode
def lsq(teta,y0,data):
#INPUT teta, the unknowns k0,k1
# data, observed
# y0 initial values needed by the ODE
#OUTPUT lsq value
t = np.linspace(0,9,10)
y_obs = data #data points
k = [0,0]
k[0] = teta[0]
k[1] = teta[1]
#call the ODE solver to get the states:
r = integrate.odeint(ode.f,y0,t,args=(k,))
#the ODE system in ode.py
#at each row (time point), y_cal has
#the values of the components [A,B,C]
y_cal = r[:,1] #separate the measured B
#compute the expression to be minimized:
return sum((y_obs-y_cal)**2)
lsqtest .py:
import pylab as py
import numpy as np
from scipy import integrate
from scipy import optimize
import lsq
if __name__ == '__main__':
teta = [0.2,0.3] #guess for parameter values k0 and k1
y0 = [1,0,0] #initial conditions for system
y = [0.000,0.416,0.489,0.595,0.506,0.493,0.458,0.394,0.335,0.309] #observed data points
data = y
resid = lsq.lsq(teta,y0,data)
print resid
¿Es esto lo que estás buscando? [scipy fmin] (http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.fmin.html) – Dhara
Como en una nota no relacionada, no necesita _necesitar el estilo matlab de una función- con los mismos nombres en Python. – tacaswell