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전산물리학:선형_회귀_분석_linear_regression_analysis [2022/01/16 17:16] – jonghoon | 전산물리학:선형_회귀_분석_linear_regression_analysis [2022/01/17 16:12] – jonghoon | ||
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Line 9: | Line 9: | ||
$$ \chi^2 = \sum_{i=1}^{N}\left(\frac{y_i - f(x_i)}{\sigma_i}\right)^2$$ | $$ \chi^2 = \sum_{i=1}^{N}\left(\frac{y_i - f(x_i)}{\sigma_i}\right)^2$$ | ||
- | Python의 경우 scipy의 curve_fitting 함수를 사용할 수 있고, C/C++의 경우 gsl(gnu scientific library)의 gsl_fit_linear 혹은 gsl_fit_wlinear를 사용할 수 있다. 데이터에 표준오차가 포함되어 있는 경우에는 wlinear를 포함되지 않은 경우에는 linear를 사용한다. | + | Python의 경우 scipy의 curve_fitting 함수를 사용할 수 있고, C/C++의 경우 gsl(gnu scientific library)의 gsl_fit_linear 혹은 gsl_fit_wlinear를 사용할 수 있다. 데이터에 표준오차가 포함되어 있는 경우에는 wlinear를, 포함되지 않은 경우에는 linear를 사용한다. |
+ | $$\chi^2 = w(y-f(x))^2; | ||
+ | 으로 계산하기 때문이다. | ||
+ | scipy를 쓸 때는 표준오차가 포함되어 있는 경우에는 absolute_sigma 옵션을 True로 줘야 한다. | ||
+ | ====== 실습 ======= | ||
다음의 데이터를 예로 각 언어로 적합(fitting)해보자. | 다음의 데이터를 예로 각 언어로 적합(fitting)해보자. | ||
Line 35: | Line 39: | ||
| 4.75 | 10.519384785632700 | 0.47616567472190800 | | | 4.75 | 10.519384785632700 | 0.47616567472190800 | | ||
+ | ===== Python ===== | ||
먼저 Python 코드는 아래와 같다. | 먼저 Python 코드는 아래와 같다. | ||
- | <Code:Python> | + | <code: |
import numpy as np | import numpy as np | ||
from scipy.optimize import curve_fit | from scipy.optimize import curve_fit | ||
Line 60: | Line 65: | ||
print(" | print(" | ||
- | </Code> | + | </code> |
+ | ===== C++ ===== | ||
다음은 C++에서 gsl을 이용한 코드이다. | 다음은 C++에서 gsl을 이용한 코드이다. | ||
- | <Code:C++> | + | <code:C++ | curve_fit.cpp> |
+ | #include < | ||
+ | #include < | ||
+ | #include < | ||
+ | |||
+ | using std:: | ||
+ | using std::pow; | ||
+ | using std:: | ||
// #include < | // #include < | ||
// #include < | // #include < | ||
// #include < | // #include < | ||
// #include < | // #include < | ||
- | // #include < | ||
- | #include < | ||
//using std:: | //using std:: | ||
Line 76: | Line 88: | ||
//using std:: | //using std:: | ||
//using std::stod; | //using std::stod; | ||
- | //using std::deque; | + | //using std::copy; |
int main() | int main() | ||
Line 90: | Line 102: | ||
fin.open(" | fin.open(" | ||
| | ||
- | vector< | + | vector< |
- | vector< | + | vector< |
- | vector< | + | vector< |
vector< | vector< | ||
+ | string sbf; | ||
| | ||
while(!fin.eof()) | while(!fin.eof()) | ||
Line 100: | Line 113: | ||
if(tmp == "" | if(tmp == "" | ||
istringstream ss(tmp); | istringstream ss(tmp); | ||
- | string sbf; | ||
while(getline(ss, | while(getline(ss, | ||
{ | { | ||
sv.emplace_bacK(); | sv.emplace_bacK(); | ||
- | sv. | ||
} | } | ||
+ | sv.shrink_to_fit(); | ||
+ | | ||
+ | xv.emplace_back(stod(sv[0])); | ||
+ | yv.emplace_back(stod(sv[1])); | ||
+ | sigv.emplace_back(stod(sv[2])); | ||
+ | | ||
+ | sv.clear(); | ||
+ | sv.shrink_to_fit(); | ||
} | } | ||
+ | xv.shrink_to_fit(); | ||
+ | yv.shrink_to_fit(); | ||
+ | sigv.shrink_to_fit(); | ||
+ | | ||
+ | double x[xv.capacity()]; | ||
+ | double y[yv.capacity()]; | ||
+ | double sig[sig.capacity()]; | ||
+ | | ||
+ | copy(xv.begin(), | ||
+ | copy(yv.begin(), | ||
+ | copy(sigv.begin(), | ||
*/ | */ | ||
+ | |||
+ | for(int i = 0; i < sizeof(sig)/ | ||
+ | { | ||
+ | sig[i] = 1/sig[i]; | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | double a, b, cov00, cov01, cov11, chisq; | ||
+ | gsl_fit_wlinear(x, | ||
+ | cout << "y = " << a << "x + "<< | ||
} | } | ||
+ | </ | ||
- | </ | + | ===== 결과 ===== |
+ | 각각의 결과는 다음과 같다 | ||
+ | $$\text{Python: | ||
+ | $$\text{C++: | ||
+ | 유효숫자는 c++ cout의 기본 자릿수인 6자리에 맞췄다. |