Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:1210.5304

帮助 | 高级搜索

物理学 > 数据分析、统计与概率

arXiv:1210.5304 (physics)
[提交于 2012年10月19日 ]

标题: 基于蒙特卡洛方法从小角散射数据中获取尺寸分布的改进与考虑因素

标题: Improvements and considerations for size distribution retrieval from small-angle scattering data by Monte-Carlo methods

Authors:Brian Richard Pauw, Jan-Skov Pedersen, Samuel Tardif, Masaki Takata, Bo Brummersted Iversen
摘要: 蒙特卡罗(MC)方法,基于随机更新和试错原理,非常适合从稀释散射体溶液的小角散射图中检索粒子尺寸分布。 讨论了尺寸确定方法的尺寸灵敏度与数据覆盖的散射矢量范围之间的关系。 提出了对现有MC方法的改进,其中假设粒子形状已知。 讨论了MC方法中模糊收敛准则的问题,并提出了一种收敛准则,该准则还允许确定所确定尺寸分布的不确定性。
摘要: Monte-Carlo (MC) methods, based on random updates and the trial-and-error principle, are well suited to retrieve particle size distributions from small-angle scattering patterns of dilute solutions of scatterers. The size sensitivity of size determination methods in relation to the range of scattering vectors covered by the data is discussed. Improvements are presented to existing MC methods in which the particle shape is assumed to be known. A discussion of the problems with the ambiguous convergence criteria of the MC methods are given and a convergence criterion is proposed, which also allows the determination of uncertainties on the determined size distributions.
评论: 接受的作者手稿,7页,7图
主题: 数据分析、统计与概率 (physics.data-an) ; 材料科学 (cond-mat.mtrl-sci)
引用方式: arXiv:1210.5304 [physics.data-an]
  (或者 arXiv:1210.5304v1 [physics.data-an] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1210.5304
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: J. Appl. Cryst. 46 (2003), pp. 365-371
相关 DOI: https://doi.org/10.1107/S0021889813001295
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Brian Pauw [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2012 年 10 月 19 日 03:36:33 UTC (850 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.data-an
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2012-10
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.mtrl-sci
physics

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号