Igor Pro 拟合失败一般是什么原因

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在 Igor Pro 里，拟合失败通常不是软件“算不出来”，而是数据、初值或模型条件不合适，常见原因主要集中在下面这些方面：

初始参数给得太离谱，非线性拟合对初值很敏感，起点不合理时算法容易发散或直接报错。

拟合模型和数据不匹配，函数形式选错，比如用线性模型去套明显非线性的曲线，结果很容易失败。

参数强相关或不可辨识，多个参数在数学上耦合，数据本身又不足以区分它们，拟合会不稳定。

数据噪声过大或异常点太多，少量离群点就可能把拟合完全拉偏，甚至导致不收敛。

权重或误差设置不当，权重为零、数量级差太大，都会让算法无法正常迭代。

参数被锁死或限制不合理，上下限设得太紧，导致算法找不到可行解。

X 数据范围或顺序异常，比如 X 未排序、重复点过多，也会影响部分拟合算法。

拟合区间选错，包含了不该拟合的区域，模型无法同时满足全段数据。

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