Titelangaben
Möglich, Andreas:
An Open-Source, Cross-Platform Resource for Nonlinear Least-Squares Curve Fitting.
In: Journal of Chemical Education.
Bd. 95
(2018)
Heft 12
.
- S. 2273-2278.
ISSN 1938-1328
DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.8b00649
Angaben zu Projekten
Projektfinanzierung: |
Alexander von Humboldt-Stiftung Deutsche Forschungsgemeinschaft |
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Abstract
The quantitative evaluation of experimental data and their graphical presentation are integral to teaching and research in chemistry and the life sciences. Data are commonly fitted to physical models, which in all but the simplest cases are expressed as nonlinear mathematical functions. To facilitate data evaluation in both teaching and research contexts, the Fit-o-mat program, implemented in Python, offers versatile nonlinear least-squares curve fitting through a graphical user interface. Fit-o-mat supports near-arbitrary fitting functions, including numerical and discontinuous ones, produces vectorized graphics, runs on different operating systems, and is free of charge, thus promoting the adoption of the program by students and instructors in the classroom and beyond. An embedded tutorial mode facilitates integration of Fit-o-mat into teaching curricula at the undergraduate and graduate levels.
Weitere Angaben
Publikationsform: | Artikel in einer Zeitschrift |
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Begutachteter Beitrag: | Ja |
Institutionen der Universität: | Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Lehrstuhl Biochemie > Lehrstuhl Biochemie II - Photobiochemie - Univ.-Prof. Dr. Andreas Möglich Fakultäten Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Lehrstuhl Biochemie |
Titel an der UBT entstanden: | Ja |
Themengebiete aus DDC: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften; Biologie |
Eingestellt am: | 10 Okt 2018 09:46 |
Letzte Änderung: | 30 Jun 2022 09:19 |
URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/46006 |