我的一大毛病就是实用主义。实用主义的好处是短期效率较高，而坏处是没有足够的灵活性，也容易出错。
      我的工作中的一个重要操作是拟合曲线，这在IDL中是比较容易的，按格式写好表达式，比如
expr='P[0]*exp(-((x-P[1])/P[2])^2/2.0)+P[3]'
然后再猜个初值
start=[max13co,center,0.3,0.0]
然后就可以对数据（下面的例子中z13co,spec13co分别是数据的横、纵坐标值，rerr是误差值）进行拟合了，
result=MPFITEXPR(expr,z13co,spec13co,rerr,start）
       通常这样就可以，不过，和其他迭代方法一样，这样的数据拟合也是依赖于初值的选取的，初值选得够好，计算速度就快，也能得到正确的结果。一般来说，随便选 个初值也能得出正确结果，只是慢一些。但是偶尔也会出现无论怎么选初值也无法得到正确结果的情况。这个时候就需要额外的处理了，那就是给拟合加一些限制， 对于MPFITEXPR函数来说，就是加一个参数PARINFO，如下
result=MPFITEXPR(expr,z13co,spec13co,rerr,start,PARINFO=pc)
其中
pc=replicate({fixed:0,limited:[0,0],limits:[0.D,0.D]},4)
是一个结构体，其中记录了对拟合参数的要求。一些例子如下
pc(0).fixed=1
表面固定第一个参数；
pc(1).limited(0)=1
表示对第二个参数加下限，
pc(1).limits(0)=center-0.1
表示对第二个参数的下限值；
pc(1).limited(1)=1
表示对第二个参数加上限，
pc(1).limits(1)=center+0.1
表示对第二个参数的下限值；
       加了足够好的对参数的限制之后，通常就能得到正确的拟合结果了。但是根据我的实践，仍然有例外，这个时候，除了手动干预，好像就没什么更好的办法了。

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