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http://hdl.handle.net/10662/20088
Title: | A new algorithm to fit exponential decays without initial guess |
Authors: | Fernández Torvisco, Juan Antonio Rodríguez-Arias Fernández, Mariano Cabello Sánchez, Javier |
Keywords: | Decaimiento exponencial;Exponential decay;Ajuste por exponenciales;Exponential fitting;Ley de Newton del enfriamiento;Newton’s law of cooling;Funciones cuasiconvexas;Quasiconvex functions |
Issue Date: | 2018 |
Publisher: | University of Nis |
Abstract: | This paper deals with some nonlinear problems which exponential and biexponential decays are involved in. A proof of the quasiconvexity of the error function in some of these problems of optimization is presented. This proof is restricted to fitting observations by means of exponentials having the form f (t) = a·exp(kt) + b . Based on this quasiconvexity, we propose an algorithm to estimate the best approximation to each of these decays. Besides, the robustness of this algorithm allows us to avoid initial guess. En este trabajo se abordan algunos problemas no lineales en los que intervienen las desaceleraciones exponenciales y biexponenciales. Se presenta una prueba de la cuasiconvexidad de la función de error en algunos de estos problemas de optimización. Esta prueba se limita a observaciones de ajuste por medio de exponenciales que tienen la forma f (t) = a·exp(kt) + b . Con base en esta cuasiconvexidad, se propone un algoritmo para estimar la mejor aproximación a cada una de estas desintegraciones. Además, la robustez de este algoritmo nos permite evitar conjeturas iniciales. |
URI: | http://hdl.handle.net/10662/20088 |
ISSN: | 0354-5180 |
DOI: | 10.2298/FIL1812233T |
Appears in Collections: | DMATE - Artículos |
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