多变量曲线拟合

Question

我对一个小化合物的单个原子有一系列指数衰减。这些是随时间测量的，代表信号衰减。这些都是以自由形式测量的，不含Rаu，当与一个更大的分子（蛋白质）混合时，Rаu混合，一部分与之结合

指数衰减都符合Aexp（-Bx）的形式，我可以提取自由态和混合态，自由态和混合态的速率

混合态对其他速率常数和结合常数的依赖性更为复杂：

自由形式有四个指数衰变，束缚形式有四个指数衰变（来自化合物中的不同原子）。在混合态中，每个原子的p\u界是相同的，即R\u mixed的值，然而，R\u界在每种情况下是不同的。在python中，有没有一种好的方法来对这些数据进行全局拟合，以同时拟合p\u-bound和R\u-bound

基本上我有一系列的方程式：

既然我知道C\n和R\n，有没有一种好的方法可以使用python的曲线拟合选项（Scipy模块）来提取x和y\n