NAGライブラリを使った積分フィット

内容

1 サマリー
2 学習する項目
3 サンプルとステップ

サマリー

Originで、積分を求めるOrigin Cフィット関数を定義することができます。NAG関数を呼び出し、積分を実行するようにフィット関数を定義します。積分を実行する組込のOrigin C関数があります。ここでのサンプルでは、NAG関数を使用する方法をお薦めします。組込の積分のアルゴリズムに比べ、パフォーマンスが優れているためです。ここでは有限NAG統合が使用されています。

必要なOriginのバージョン:8.0 SR6

学習する項目

このチュートリアルでは、以下の項目について説明します。

フィット関数オーガナイザでフィット関数を作成する
NAGの積分ルーチンを使って、定積分でのフィット関数を作成する
フィット関数の初期化コードをセットアップする

サンプルとステップ

次のモデルをフィットします。

$y=y_0+\int_{-\infty}^{x} \frac{A}{w\sqrt{\frac{\pi}{2}}} e^{-2\frac{(t-x_c)^2}{w^2}} dt$

ここで $y_0$ $A$ , $xc$ および $w$ は、データフィットから取得したいモデルのパラメータです。フィットの手順は、次のステップに沿って行います。

関数を定義する

F9 を押し、フィット関数オーガナイザを開き、 FittingWithIntegralという名前の新しいカテゴリーを作成します。このカテゴリーに、新しいフィット関数 nag_integration_fitting を以下のように定義します。

関数名：	nag_integration_fitting
実現方式：	ユーザ定義
独立変数：	x
従属変数：	y
パラメータの名前：	y0, A, xc, w
定義形式：	Origin C
関数：

関数ボックスの近くにあるボタンをクリックしてコードビルダを開き、次のように操作します。

スクロールして次の行まで移動します。
```
//add the header file for the NAG functions here.
        
```
そして、以下のコードをこの行の下に貼り付けます。
```
#include <oc_nag8.h>
        
```

次の行まで行きます。

// and access in your fitting function.

そして、以下のコードをこの行の下に貼り付けます。

struct user   // 被積分関数のパラメータ
{
        double amp, center, width;
 
};
// ユーザによって定義された関数は、与えられたxで被積分関数の値を返します。
static double NAG_CALL f_callback(double x, Nag_User *comm) 
{
        struct user *sp = (struct user *)(comm->p);
 
        double amp, center, width;    // Nag_User構造体でのパラメータを受け付ける一時的な変数
        amp = sp->amp;
        center = sp->center;
        width = sp->width;
 
        return amp * exp( -2*(x - center)*(x - center)/width/width ) / (width*sqrt(PI/2));
}

次の行まで行きます。

// Beginning of editable part.

そして、以下のコードをこの行の下に貼り付けます。

// epsabsは絶対精度、epsrelおよびmax_num_subintは相対精度であり、
 
        // 必要な積分の精度を制御できます。 
        // epsrelが負にセットされている場合、絶対精度が使われます。
        // 同様に、epsabs を負にセットすることで、相対精度のみを制御することもできます。
        double epsabs = 0.0, epsrel = 0.0001;
        // 積分で関数を評価するのに必要なsub-intervalsの最大数
        // より複雑な被積分関数にると、max_num_subintも大きくなります。
        // ほとんどの問題に対しては、200から500くらいが適切であり、お薦めです。
        Integer max_num_subint = 200;
 
        // 結果はアルゴリズムによって返される適切な積分値を持ちます。
        //  abserrは、|I - result|に対する上側境界であるエラーの推測です。
        // ここで、Iは整数値です。
        double result, abserr;
 
        // Nag_QuadProgressの構造体
        // これには、max_num_subint 要素への内部的なメモリアロケーションへのポインタが含まれます。
        Nag_QuadProgress qp;
 
        // NAG エラーパラメータ(構造体)
        static NagError fail;
 
        // Nag_User構造体によって、パラメータが被積分関数に渡されます。
                Nag_User comm;       
        struct user s;
                s.amp = A;
                s.center = xc;
                s.width = w;
                comm.p = (Pointer)&s;
 
        // 積分実行
        // Nag無限積分器で使うことができる無限の境界は3種類あります。
        // Nag_LowerSemiInfinite, Nag_UpperSemiInfinite, Nag_Infinite
        d01smc(f_callback, Nag_LowerSemiInfinite, x, epsabs, epsrel, max_num_subint, &result, &abserr, &qp, &comm, &fail);
 
                // エラーメッセージを出力することで、エラーを調査するには、以下の行のコメントを解除します。
        // if (fail.code != NE_NOERROR)
                // printf("%s\n", fail.message);
 
        // 次の3つのエラー以外は、入力パラメータが不正であるか 
        // アロケーションエラーに当たります。 NE_INT_ARG_LT  NE_BAD_PARAM   NE_ALLOC_FAIL
        // メモリーリークを避けるため、積分ルーチンを呼ぶ前にメモリのアロケーションを解放する必要があります。
        if (fail.code != NE_INT_ARG_LT && fail.code != NE_BAD_PARAM && fail.code != NE_ALLOC_FAIL)
        {
                NAG_FREE(qp.sub_int_beg_pts);
                NAG_FREE(qp.sub_int_end_pts);
                NAG_FREE(qp.sub_int_result);
                NAG_FREE(qp.sub_int_error);
        }
 
        // フィット値の計算
        y = y0 + result;

コンパイルボタンをクリックしてファイルをコンパイルします。

上記のコードでは、フィット関数 _nlsfnag_integration_fittingの本体の外側で、最初に被積分関数をコールバック関数 f_callback として定義しています。被積分関数を変数 amp、center、width でパラメータ化し、それらを Nag_User 構造体を使ってコールバック関数に渡します。フィット関数の内部で、NAG積分器d01smcを使って積分を実行します。

NAG関数を呼び出すのは、自分でルーチンを書き出すよりも効率的になるはずです。類似手法を使う事で、有限、無限、一次元、複数次元をフィット関数内で使用できるようになりました。NAG 直交ページを読んで詳しく知りたいルーチンを選択してください。

パラメータの初期値または初期化コードを設定する

ユーザ定義のフィット関数なので、パラメータの初期値を指定する必要があります。非線形曲線フィットダイアログのパラメータタブで手動でセットすることができます。

関数をシミュレーションする

関数本体のコードを入力したら、コードビルダの「コンパイル」ボタンをクリックして、シンタックスにエラーがないかチェックすることができます。そして、「ダイアログに戻る」ボタンをクリックして、フィット関数オーガナイザダイアログボックスに戻ります。「保存」ボタンをクリックして、FDFファイル(関数定義ファイル)を生成します。

FDFファイルがあれば、「シミュレート」ボタンをクリックして、曲線のシミュレーションを行うことができ、これは初期値を求めるのに役立ちます。「simcurve」ダイアログで、適切なパラメータ値やX範囲を入力すると、「プレビュー」パネルに曲線がどのように表示されるのかが表示されます。

曲線をフィットする

曲線フィットを行う前に、関数のシミュレーションを行うことは大変役立ちます。積分の実行には、ある程度の時間がかかりますが、誤りがあると「フィット」ボタンをクリックした後、Originが反応しなくなる場合があります。そのため、フィット関数オーガナイザダイアログで、定義した関数を選択し、「シミュレート」ボタンをクリックします。すると、「simcurve」Xファンクションダイアログが開きます。推定される値を入力し、「適用」ボタンをクリックします。シミュレーションした曲線が、元のデータと近くなったら、フィットを行うことができます。

フィット関数をテストするには、

OriginにSamples\Curve Fitting\Replicate Response Data.dat をインポートします。
次に、列Aのデータの対数スケールを使用します。そのために、列AのF(x) = 列ラベルに、列式Col(A) = log(Col(A)) を入力してEnterを押してデータを変換します。
列AとBを選択し、散布図を作成すると、形状はシグモイド型になっていることがわかります。
NLFitダイアログを開くために、メニューから解析：フィット：非線形曲線フィットを選択します。
上述のセクションで定義したフィット関数を選択し、パラメータタブを開いて、すべてのパラメータを1で初期化し、フィットボタンをクリックします。
以下のような結果を得ることができます。

	値	標準誤差
y0	-0.00806	0.18319
A	3.16479	0.39624
xc	-0.19393	0.10108
w	1.77252	0.33878

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