Lawson 1995について

海洋生態系モデルでデータ同化を試みた論文。

自分もやってみようと思いpythonでコードを書いてやってみた。

いくつか注意点が ↓

1. シミュレーションは１５日間。タイムステップは0.001d（毎日1000ステップ）。
2. 同化するデータ（あるパラメーターで走らせたモデルの解）は 最初の５００ステップ（半日）の一つ飛ばし→２５０データポイント。

 これをpythonのoptimize.leastsqを使ってやってみようとするんだが初めに予測するパラメーターが解と程遠く離れている場合以下のようなエラーが発生する：

  lsoda--  warning..internal t (=r1) and h (=r2) are
       such that in the machine, t + h = t on the next step
       (h = step size). solver will continue anyway
      In above,  R1 =   .1482457577093E+06   R2 =   .1149053549906E-10
 lsoda--  at current t (=r1), mxstep (=i1) steps 
       taken on this call before reaching tout   
      In above message,  I1 =       500
      In above message,  R1 =   .1482457577093E+06
Excess work done on this call (perhaps wrong Dfun type).
Run with full_output = 1 to get quantitative information.

 leastsqの限界なのか 。。。

↑例えば以下のパラメーターの場合：
p_data = [1.,1.,4./spd,-2./spd,-4./spd,-6./spd,2./spd,4./spd]
p_model = [1.,1.,4/spd,-2./spd,-4./spd,-6./spd,2./spd,4./spd]


 三番目の4/spdというパラメーターの初期のguessを0.1までは下げることはできたが0またはそれ以下にするとさっきのエラー文が発生する。同様に、６番目の-6/spdは-5は大丈夫だが-4にするとダメ。

よくわからん。。。