多变量曲线拟合

Question

对于一个小化合物的单个原子，我有一系列指数衰减。这些随时间测量，代表信号衰减。它们以游离形式R_free进行测量，并与较大的分子（蛋白质）混合时R_mixed，其中一部分与之结合。

指数衰减都符合Aexp（-Bx）的形式，我可以针对自由状态和混合状态R_free和R_mixed提取这些速率。

混合状态对其他速率和结合常数的依赖性更复杂：

对于自由形式，我有四个指数衰减；对于结合形式，我有四个指数衰减（来自化合物中的不同原子）。在混合状态下，每个原子的p_bound相同，即R_mixed的值，但是，每种情况下R_bound都不同。有没有办法在python中对这些数据进行全局拟合以同时拟合p_bound和R_bound？

基本上，我有一系列形式如下的方程：

鉴于我知道C_n和R_n是否存在使用python的曲线拟合选项（Scipy模块）提取x和y_n的好方法？