Существует несколько способов анализа кривых для выявления тех, которые не удовлетворяют определенному виду. Некоторые из них включают в себя следующие методы:

Кластерный анализ: этот метод позволяет разделить кривые на группы на основе их сходства или различий. Например, можно использовать алгоритм кластеризации, такой как k-means, чтобы выделить кривые, которые принадлежат к разным категориям.

Машинное обучение: можно попробовать использовать различные алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов или нейронные сети, для выявления аномалий среди кривых.

Визуальный анализ: иногда достаточно просто внимательно изучить графики и найти те, которые не соответствуют остальным по форме или тенденции.

Статистический анализ: можно использовать различные статистические тесты, такие как тест на нормальность распределения или тест на выбросы, для определения кривых, которые не соответствуют заданному виду.

Для более подробной информации о методах анализа кривых и выявления аномалий вы можете обратиться к специализированной литературе по анализу данных, машинному обучению и статистике. Также можно поискать информацию в открытых источниках, таких как научные статьи, книги и онлайн-курсы.