#return (C*MicromotionSpectra(beta,det,gamma))*InverseDerivMicromotionSpectra(beta, det, gamma)
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@@ -1258,8 +1257,8 @@ def FinalTemp_fixedall(beta, det, D):
Temperatura vs beta con un ajuste exponencial
"""
popt_rho22_balance,pcov_rho22_balance=curve_fit(FinalTemp,list(np.arange(0,0.3,0.001))+list(Betas_vec[:9]),list(0.5e-3*np.ones(len(np.arange(0,0.3,0.001))))+[tfortinTemp_vec[:9]],p0=(-10e6,1,1e-27),bounds=((-30e6,0,0),(0e6,2,1e-25)))#esto ajusta muy bien
#popt_rho22_balance, pcov_rho22_balance = curve_fit(FinalTemp,list(Betas_vec[:9]), [t for t in Temp_vec[:9]],p0=(-11e6, 1,1e-28), bounds=((-30e6,0,1e-30),(0e6,2,1e-25))) #esto ajusta muy bien
#popt_rho22_balance, pcov_rho22_balance = curve_fit(FinalTemp,list(np.arange(0,0.3,0.001))+list(Betas_vec[:9]), list(0.5e-3*np.ones(len(np.arange(0,0.3,0.001))))+[t for t in Temp_vec[:9]],p0=(-10e6, 1,1e-27), bounds=((-30e6,0,0),(0e6,2,1e-25))) #esto ajusta muy bien
popt_rho22_balance,pcov_rho22_balance=curve_fit(FinalTemp,list(Betas_vec[:9]),[tfortinTemp_vec[:9]],p0=(-11e6,0.8,4e-28))#esto ajusta muy bien
#popt_rho22_balance, pcov_rho22_balance = curve_fit(FinalTemp_fixedall,list(Betas_vec[:9]), [t*1e3 for t in Temp_vec[:9]],p0=(-10,1e-20), bounds=((-30,0),(0,1e6))) #esto ajusta muy bien