熱的シミュレーションのパラメータをプログラムで調整して測定データに合わせる

For a university lab I’m required to estimate the thermodynamic constants of a metal by running a series of experiments and adjusting the parameters of a finite difference model to fit the measured data. The experiment consists of an aluminum rod heated at one end, with 5 temperature sensors equally spaced along the length of the rod. I have a simulation of the same setup written in Python that models the temperature of each sensor over time. I also have a large set of experimental data for the temperature of each sensor over time as the rod heats up and cools down. Here’s an example output with the data plotted in black and the simulation plotted in colors: 私はその後、移動平均を使って実験データを整理しました。私の質問は、私のシミュレーションで5つの熱力学的係数を変化させるという課題に、研究室からのデータによく一致するようにアプローチする方法です。私が現在実装している方法を知っている唯一の解決策は、パラメータのすべての組み合わせを順番に調べ、各組み合わせに対してどのような種類のエラー

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52週間の挑戦

52週間の挑戦はお金を節約する方法です。たとえば、1週目は$ 1.00を節約します。 2週目は$ 2.00を節約し、毎週の節約目標に1ドルを追加して年を通して継続します。 52週目までに52ドルを差し引くと、年間の総貯蓄額は1,378ドルになります!もちろん、貯蓄を開始する金額と、何週間を決定することができます。 1週目の金額とチャレンジが実行される週数を考慮して、チャレンジの終了時に保存された合計金額を返します。 第2週は第1週の2倍、第3週は第1週の3倍となります。 例 1 and 52 weeks: 1378 5 and 6 weeks: 105 .25 and 100 weeks: 1262.5 10 and 1 week: 10 7 and 0 weeks: 0 0 and 30 weeks: 0 0 and 0 weeks: 0 ベストアンサー J, 6 bytes *2!1+] 金額を左の引数として取り、週を右の引数として取&#x308A

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