source: sasview/sansmodels/src/sans/models/c_models/ellipsoid.cpp @ 0438933

ESS_GUIESS_GUI_DocsESS_GUI_batch_fittingESS_GUI_bumps_abstractionESS_GUI_iss1116ESS_GUI_iss879ESS_GUI_iss959ESS_GUI_openclESS_GUI_orderingESS_GUI_sync_sascalccostrafo411magnetic_scattrelease-4.1.1release-4.1.2release-4.2.2release_4.0.1ticket-1009ticket-1094-headlessticket-1242-2d-resolutionticket-1243ticket-1249ticket885unittest-saveload
Last change on this file since 0438933 was 34c2649, checked in by Mathieu Doucet <doucetm@…>, 13 years ago

Re #4 Fixed warnings

  • Property mode set to 100644
File size: 7.2 KB
Line 
1/**
2        This software was developed by the University of Tennessee as part of the
3        Distributed Data Analysis of Neutron Scattering Experiments (DANSE)
4        project funded by the US National Science Foundation.
5
6        If you use DANSE applications to do scientific research that leads to
7        publication, we ask that you acknowledge the use of the software with the
8        following sentence:
9
10        "This work benefited from DANSE software developed under NSF award DMR-0520547."
11
12        copyright 2008, University of Tennessee
13 */
14
15/**
16 * Scattering model classes
17 * The classes use the IGOR library found in
18 *   sansmodels/src/libigor
19 *
20 *      TODO: refactor so that we pull in the old sansmodels.c_extensions
21 */
22
23#include <math.h>
24#include "models.hh"
25#include "parameters.hh"
26#include <stdio.h>
27using namespace std;
28
29extern "C" {
30        #include "libCylinder.h"
31        #include "libStructureFactor.h"
32        #include "ellipsoid.h"
33}
34
35EllipsoidModel :: EllipsoidModel() {
36        scale      = Parameter(1.0);
37        radius_a   = Parameter(20.0, true);
38        radius_a.set_min(0.0);
39        radius_b   = Parameter(400.0, true);
40        radius_b.set_min(0.0);
41        sldEll   = Parameter(4.e-6);
42        sldSolv   = Parameter(1.e-6);
43        background = Parameter(0.0);
44        axis_theta  = Parameter(57.325, true);
45        axis_phi    = Parameter(0.0, true);
46}
47
48/**
49 * Function to evaluate 1D scattering function
50 * The NIST IGOR library is used for the actual calculation.
51 * @param q: q-value
52 * @return: function value
53 */
54double EllipsoidModel :: operator()(double q) {
55        double dp[6];
56
57        // Fill parameter array for IGOR library
58        // Add the background after averaging
59        dp[0] = scale();
60        dp[1] = radius_a();
61        dp[2] = radius_b();
62        dp[3] = sldEll();
63        dp[4] = sldSolv();
64        dp[5] = 0.0;
65
66        // Get the dispersion points for the radius_a
67        vector<WeightPoint> weights_rad_a;
68        radius_a.get_weights(weights_rad_a);
69
70        // Get the dispersion points for the radius_b
71        vector<WeightPoint> weights_rad_b;
72        radius_b.get_weights(weights_rad_b);
73
74        // Perform the computation, with all weight points
75        double sum = 0.0;
76        double norm = 0.0;
77        double vol = 0.0;
78
79        // Loop over radius_a weight points
80        for(size_t i=0; i<weights_rad_a.size(); i++) {
81                dp[1] = weights_rad_a[i].value;
82
83                // Loop over radius_b weight points
84                for(size_t j=0; j<weights_rad_b.size(); j++) {
85                        dp[2] = weights_rad_b[j].value;
86                        //Un-normalize  by volume
87                        sum += weights_rad_a[i].weight
88                                * weights_rad_b[j].weight * EllipsoidForm(dp, q)
89                                * pow(weights_rad_b[j].value,2) * weights_rad_a[i].value;
90
91                        //Find average volume
92                        vol += weights_rad_a[i].weight
93                                * weights_rad_b[j].weight
94                                * pow(weights_rad_b[j].value,2)
95                                * weights_rad_a[i].value;
96                        norm += weights_rad_a[i].weight
97                                * weights_rad_b[j].weight;
98                }
99        }
100
101        if (vol != 0.0 && norm != 0.0) {
102                //Re-normalize by avg volume
103                sum = sum/(vol/norm);}
104
105        return sum/norm + background();
106}
107
108/**
109 * Function to evaluate 2D scattering function
110 * @param q_x: value of Q along x
111 * @param q_y: value of Q along y
112 * @return: function value
113 */
114double EllipsoidModel :: operator()(double qx, double qy) {
115        EllipsoidParameters dp;
116        // Fill parameter array
117        dp.scale      = scale();
118        dp.radius_a   = radius_a();
119        dp.radius_b   = radius_b();
120        dp.sldEll   = sldEll();
121        dp.sldSolv   = sldSolv();
122        dp.background = 0.0;
123        dp.axis_theta = axis_theta();
124        dp.axis_phi   = axis_phi();
125
126        // Get the dispersion points for the radius_a
127        vector<WeightPoint> weights_rad_a;
128        radius_a.get_weights(weights_rad_a);
129
130        // Get the dispersion points for the radius_b
131        vector<WeightPoint> weights_rad_b;
132        radius_b.get_weights(weights_rad_b);
133
134        // Get angular averaging for theta
135        vector<WeightPoint> weights_theta;
136        axis_theta.get_weights(weights_theta);
137
138        // Get angular averaging for phi
139        vector<WeightPoint> weights_phi;
140        axis_phi.get_weights(weights_phi);
141
142        // Perform the computation, with all weight points
143        double sum = 0.0;
144        double norm = 0.0;
145        double norm_vol = 0.0;
146        double vol = 0.0;
147        double pi = 4.0*atan(1.0);
148        // Loop over radius weight points
149        for(size_t i=0; i<weights_rad_a.size(); i++) {
150                dp.radius_a = weights_rad_a[i].value;
151
152
153                // Loop over length weight points
154                for(size_t j=0; j<weights_rad_b.size(); j++) {
155                        dp.radius_b = weights_rad_b[j].value;
156
157                        // Average over theta distribution
158                        for(size_t k=0; k<weights_theta.size(); k++) {
159                                dp.axis_theta = weights_theta[k].value;
160
161                                // Average over phi distribution
162                                for(size_t l=0; l<weights_phi.size(); l++) {
163                                        dp.axis_phi = weights_phi[l].value;
164                                        //Un-normalize by volume
165                                        double _ptvalue = weights_rad_a[i].weight
166                                                * weights_rad_b[j].weight
167                                                * weights_theta[k].weight
168                                                * weights_phi[l].weight
169                                                * ellipsoid_analytical_2DXY(&dp, qx, qy)
170                                                * pow(weights_rad_b[j].value,2) * weights_rad_a[i].value;
171                                        if (weights_theta.size()>1) {
172                                                _ptvalue *= fabs(sin(weights_theta[k].value*pi/180.0));
173                                        }
174                                        sum += _ptvalue;
175                                        //Find average volume
176                                        vol += weights_rad_a[i].weight
177                                                * weights_rad_b[j].weight
178                                                * pow(weights_rad_b[j].value,2) * weights_rad_a[i].value;
179                                        //Find norm for volume
180                                        norm_vol += weights_rad_a[i].weight
181                                                * weights_rad_b[j].weight;
182
183                                        norm += weights_rad_a[i].weight
184                                                * weights_rad_b[j].weight
185                                                * weights_theta[k].weight
186                                                * weights_phi[l].weight;
187
188                                }
189                        }
190                }
191        }
192        // Averaging in theta needs an extra normalization
193        // factor to account for the sin(theta) term in the
194        // integration (see documentation).
195        if (weights_theta.size()>1) norm = norm / asin(1.0);
196
197        if (vol != 0.0 && norm_vol != 0.0) {
198                //Re-normalize by avg volume
199                sum = sum/(vol/norm_vol);}
200
201        return sum/norm + background();
202}
203
204/**
205 * Function to evaluate 2D scattering function
206 * @param pars: parameters of the cylinder
207 * @param q: q-value
208 * @param phi: angle phi
209 * @return: function value
210 */
211double EllipsoidModel :: evaluate_rphi(double q, double phi) {
212        double qx = q*cos(phi);
213        double qy = q*sin(phi);
214        return (*this).operator()(qx, qy);
215}
216
217/**
218 * Function to calculate effective radius
219 * @return: effective radius value
220 */
221double EllipsoidModel :: calculate_ER() {
222        EllipsoidParameters dp;
223
224        dp.radius_a = radius_a();
225        dp.radius_b = radius_b();
226
227        double rad_out = 0.0;
228
229        // Perform the computation, with all weight points
230        double sum = 0.0;
231        double norm = 0.0;
232
233        // Get the dispersion points for the major shell
234        vector<WeightPoint> weights_radius_a;
235        radius_a.get_weights(weights_radius_a);
236
237        // Get the dispersion points for the minor shell
238        vector<WeightPoint> weights_radius_b;
239        radius_b.get_weights(weights_radius_b);
240
241        // Loop over major shell weight points
242        for(int i=0; i< (int)weights_radius_b.size(); i++) {
243                dp.radius_b = weights_radius_b[i].value;
244                for(int k=0; k< (int)weights_radius_a.size(); k++) {
245                        dp.radius_a = weights_radius_a[k].value;
246                        sum +=weights_radius_b[i].weight
247                                * weights_radius_a[k].weight*DiamEllip(dp.radius_a,dp.radius_b)/2.0;
248                        norm += weights_radius_b[i].weight* weights_radius_a[k].weight;
249                }
250        }
251        if (norm != 0){
252                //return the averaged value
253                rad_out =  sum/norm;}
254        else{
255                //return normal value
256                rad_out = DiamEllip(dp.radius_a,dp.radius_b)/2.0;}
257
258        return rad_out;
259}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.