Igor Pro 自定义拟合目标函数的收敛行为特征

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Igor Pro 的非线性拟合模块依靠迭代寻优，不断调整参数使得拟合曲线与实验数据之间残差小，迭代能否顺利收敛，很大程度取决于初值选取、噪声水平以及目标函数本身的形态。如果给定的参数初值距离全局优解较远，迭代过程很容易落入局部极小值，输出一组看似拟合贴近，但物理意义并不成立的参数。当模型本身参数存在较强耦合，多个参数改变可以带来相近的曲线变化，参数的置信区间会显著拓宽，即便视觉上拟合效果良好，得到的参数不确定性依旧很高。对于带有分段条件、积分嵌套的自定义目标函数，每一轮迭代计算开销大幅上升，迭代速度变慢，还可能出现震荡无法终止的情况，进而影响整套数据解析流程。

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