我在Python中使用lmfit来拟合一些数据，其中包括拟合变量a，b和c。我需要确保a <b <c。我发现http://cars9.uchicago.edu/software/python/lmfit_MinimizerResult/constraints.html谈到需要定义为不等式和设置虚拟变量的约束。例如，如果我想要a + b <= 10，我可以这样做：
pars.add('a', value = 5, vary=True)
pars.add('delta', value = 5, max=10, vary=True)
pars.add('b', expr='delta-a')
这将确保a + b <= 10。
我想我需要c-b> 0和b-a> 0（或者a-b <0和b-c <0），但是我不确定如何编写。
参考方案
根据您链接到的文档的提示，x > y的不等式约束应转换为x = y + something，其中something的下限为0。
因此，两次应用该方法，我认为这应该做您想要的：
from lmfit import Parameters
params = Parameters()
params.add('a', value=5, vary=True)
params.add('b_minus_a', value=1, vary=True, min=0)
params.add('c_minus_b', value=1, vary=True, min=0)
params.add('b', expr='a + b_minus_a')
params.add('c', expr='b + c_minus_b')
它仍然使用三个变量（a，b_minus_a和c_minus_b）并施加不等式约束，但需要注意的是，差异实际上可能为0。对于浮点数，通常就足够了，但是取决于比例变量，您可以将0更改为1.e-12。
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