为什么我的非线性模型在mathematica中拟合不能提供小数字？

在mathematica中，非线性模型拟合可能无法提供小数字的原因可能有以下几个方面：

1. 数据范围问题：非线性模型的拟合结果受到数据范围的影响。如果数据中包含非常小的数字，可能会导致数值计算时的精度问题，从而影响模型的拟合结果。
2. 初始参数选择问题：非线性模型的拟合通常需要提供初始参数值。如果初始参数值选择不当，可能会导致模型无法收敛或者收敛到不合理的结果。特别是对于包含小数字的模型，初始参数值的选择更加重要。
3. 模型选择问题：非线性模型的选择也会影响拟合结果。不同的非线性模型对于小数字的拟合能力可能有所差异。在选择模型时，需要考虑模型的适用范围和对小数字的拟合能力。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 数据预处理：对于包含小数字的数据，可以尝试进行数据预处理，例如进行归一化或者对数变换，将数据范围映射到更合适的区间。
2. 参数调整：尝试不同的初始参数值，通过调整参数来改善模型的拟合效果。可以使用mathematica中的FindFit函数或者NonlinearModelFit函数来进行参数拟合，并通过试验不同的初始参数值来找到最佳的拟合结果。
3. 模型选择：如果当前的非线性模型无法提供小数字的拟合结果，可以尝试其他类型的非线性模型，例如多项式模型、指数模型、对数模型等。根据实际情况选择合适的模型。

总之，在mathematica中拟合非线性模型时，需要注意数据范围、初始参数选择和模型选择等因素，以获得更好的拟合结果。