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optimize_flexフレームワークについて

　optimize_flexは、最小化および最小二乗法によるフィッティングにおいて以下の機能を提供するフレームワークです。
以下の機能は、起動時引数の --mode=[mode]により起動されます。

その他機能

tkProgに含まれているoptimize_flexプログラム

　配布しているtkProgパッケージには、以下のoptimize_flexプログラムが含まれています。
以下で [tkprog_X_path]は、パッケージのプログラムルート (tkprog_base、tkprog_Linux, tkprog_COE、tkprog_MDXなど) に置き換えてください

optimize flexプログラムの構成

　optimize_flexプログラムは、[tkProg_Root]/tklib/python/tklib/tksci 下にあるoptimize_flexフレームワークを使って作られています。
以下に典型的な構成ファイルを示します。モジュールの関係は、上に子モジュール、右下に行くにしたがって親モジュールにさかのぼるように
記述しています。[tkProg_Root]は、tkProgをインストールした親ディレクトリに置き換えてください

optimize_flexフレームワーク: [tkProg_root]/tklib/python/tklib/tksci

+ tkoptimize_flex.py フレームワーク本体
+- tkFit_mx_flex.py 最適化メインライブラリ
+-- tkFit_lib.py tkFit_mx_flex.py補助ライブラリ
+-- tkFit_object.py tkFit_mx_flex.py ルートオブジェクトクラス
+- tkmlr.py 機械学習回帰ライブラリ
+- tkoptimize.py 最適化ライブラリ

optimize_flexプログラムの例 (optimize_peak1.py): [tkprog_X_path]/optimize/optimize_peakfit1/optimize/peakfit1.py

プログラムファイル 　 　
+ optimize_peakfit1py optimize_peakfit1 ブートアッププログラム 起動時引数に対応する関数の呼び出し、機能追加
+- optimize_peakfit1_mf.py optimize_peakfit1 補助ライブラリ 設定ファイルの読み書き設定
フィッティング条件の設定
+--- peak_model.py 最適化モデルファイル データファイルの読み込み
最小化あるいはフィッティングモデル関数の計算
optimize_peakfit1py, optimize_peakfit1_mfpyに読みこまれ、
omodelという変数で参照される
設定ファイル 　 　
optimize_peakfit1_arg_config.xlsx 引数設定ファイル 起動時引数を設定する。
カレントディレクトリのファイルを読みこむが、
存在しない場合はプログラムディレクトリから読み込む
optimize_peakfit1_fit_config.xlsx フィッティングパラメータ設定ファイル 最適化／フィッティング変数を設定する。
カレントディレクトリのファイルを読みこむが、
存在しない場合はプログラムディレクトリから読み込む
動作テストファイル 　 　
test/peaks.xlsx 入力データファイル 入力データファイル
test/peaks.in 設定ファイル
--mode=initで作成され、実行ごとに更新される		 起動時引数等に関する情報を保存する。
カレントディレクトリのファイルを読みこむ。
存在しない場合は optimize_peakfit1_arg_config.xlsx の設定を使う
test/peaks_parameters.csv フィッティングパラメータファイル
--mode=initで作成され、実行ごとに更新される		 最新の最適化／フィッティング変数を保存する。
カレントディレクトリのファイルを読みこむ。
存在しない場合は optimize_peakfit1_fit_config.xlsx の設定を使う
test/peaks-out.txt 実行時のコンソール出力のログファイル