在數(shù)學(xué)計(jì)算中，負(fù)指數(shù)擬合指的是使用指數(shù)函數(shù)來擬合具有向下彎曲趨勢(shì)的數(shù)據(jù)集。這種類型的數(shù)據(jù)通常被用在生物、物理學(xué)等領(lǐng)域，應(yīng)用廣泛。在Python中，可以使用SciPy模塊的curve_fit函數(shù)來實(shí)現(xiàn)負(fù)指數(shù)擬合。

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
# 物理量：時(shí)間
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 物理量：溫度
y = np.array([98.6, 96.9, 95.1, 93.3, 91.7, 90.3, 89.2, 88.3, 87.8, 87.5])
# 指數(shù)函數(shù)的形式
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
# 進(jìn)行負(fù)指數(shù)擬合 
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
# 輸出結(jié)果：進(jìn)一步優(yōu)化此結(jié)果，可以更精確定義a,b,c
print(popt)
# 輸出結(jié)果：確信性檢驗(yàn)
print(pcov)

以上代碼中，首先生成了x和y數(shù)據(jù)集，然后定義了一個(gè)指數(shù)函數(shù)，最后使用curve_fit函數(shù)進(jìn)行擬合并輸出結(jié)果。負(fù)指數(shù)擬合是解決具有向下趨勢(shì)的數(shù)據(jù)集擬合問題的好方法，它在科學(xué)研究和商業(yè)分析等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。