関数名と関数形式ページ

• 陽関数

  関数式は明白で、定義としてはy=f(x)となります。

• 陰関数

  関数式は明白に定義できず、f(x,y)=定数 という形で表されます。推定値は0で、Originではfで表されます。

• LabTalk算術式

  このオプションは1つの従属変数だけを持つ単純なフィット関数です。関数の本体は、1つの式に限られ、式の右側だけを記述します。このオプションはOrigin Cより速く実行します。以下はこの種類の関数のサンプルです。

  a + b * exp( -x^c / d );

• Python関数 (scalar)

  スカラー関数は、呼び出し中に独立変数ごとに1つの値を受け取り、従属変数ごとに1つの値を返します。このオプションは、ベクトルベースのフィッティングよりも低速のため、小さいデータセットで使用するのが最適です。速度の理由から、ベクトルPythonフィット関数の使用がお勧めです。以下はこの種類の関数のサンプルです。関数を作成するとき、関数名の前に"py." を追加する必要があります。

  y = py.pyline(x, a, b);

• Python関数 (Vector)

  ベクトル関数は、呼び出し中に各独立変数の独立値の配列（リストの形式）を受け取り、各従属変数の配列（リストの形式）を返します。このため、スカラー関数よりもはるかに高速です。このオプションの場合、LabTalk処理を使用しません。以下はこの種類の関数のサンプルです。

  y=pyGaussVectorEq(x,y0,xc,A,w);

• LabTalk方程式

  このオプションは、複数行必要な場合や1つ以上の従属変数がある場合に使用します。このオプションは、loopやif-elseステートメントのような制御構造はサポートしません。しかし、三項演算子は使うことができます。このオプションはOrigin Cより速く実行します。以下はこの種類の関数のサンプルです。

  temp = 10;

  y1 = A + exp( (x1 - xc) / temp^2 );

  y2 = A + temp / (x2 - xc)^2;

• Origin C

  このオプションは算術式より遅くなります。フィット関数が三項演算子では表せないloopや制御構造を必要とする場合、このオプションを選択します。厳密なC言語のシンタックスに従う必要があります。パラメータは大文字小文字を区別し、int型の除算とdouble型の除算は異なるものとして認識します。以下はこの種類の関数のサンプルです。

  if ( x < -PI )

  y = y0 + exp( -x-a*PI );

  else if ( x > PI )

  y = y0 + exp( x-a*PI );

  else

  y = cos(x);

• LabTalkスクリプト

  このオプションは方程式やOrigin Cより遅くなります。制御構造が必要で、C言語に不慣れな場合、このオプションを選択してください。以下はこの種類の関数のサンプルです。

  range rr = %C;

  int b = %(rr[P1]$);

  y = b + a*x;

• 外部DLL関数

  このオプションは、外部DLLを使ってフィット関数を定義します。外部DLLを使うと、フィット時間を向上させることができます。この関数形式についての詳細は、外部DLLを使うを参照してください。

フィット中に積分を実行

このオプションを選択して、積分を定義し、フィット関数内にそれを含めます。これは、関数形式がLabTalk算術式、LabTalk方程式、LabTalkスクリプトのときのみ利用できます。関数モデルは陽関数または陰関数です。