source: sasview/sansmodels/src/sans/models/c_models/ellipsoid.cpp @ 885857e

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 885857e was c451be9, checked in by Jae Cho <jhjcho@…>, 15 years ago

corrections on the definition of polydispersity as suggested by steve K: should be normalized by average volume

  • Property mode set to 100644
File size: 7.0 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        contrast   = Parameter(3.e-6);
42        background = Parameter(0.0);
43        axis_theta  = Parameter(1.57, true);
44        axis_phi    = Parameter(0.0, true);
45}
46
47/**
48 * Function to evaluate 1D scattering function
49 * The NIST IGOR library is used for the actual calculation.
50 * @param q: q-value
51 * @return: function value
52 */
53double EllipsoidModel :: operator()(double q) {
54        double dp[5];
55
56        // Fill parameter array for IGOR library
57        // Add the background after averaging
58        dp[0] = scale();
59        dp[1] = radius_a();
60        dp[2] = radius_b();
61        dp[3] = contrast();
62        dp[4] = 0.0;
63
64        // Get the dispersion points for the radius_a
65        vector<WeightPoint> weights_rad_a;
66        radius_a.get_weights(weights_rad_a);
67
68        // Get the dispersion points for the radius_b
69        vector<WeightPoint> weights_rad_b;
70        radius_b.get_weights(weights_rad_b);
71
72        // Perform the computation, with all weight points
73        double sum = 0.0;
74        double norm = 0.0;
75        double vol = 0.0;
76
77        // Loop over radius_a weight points
78        for(int i=0; i<weights_rad_a.size(); i++) {
79                dp[1] = weights_rad_a[i].value;
80
81                // Loop over radius_b weight points
82                for(int j=0; j<weights_rad_b.size(); j++) {
83                        dp[2] = weights_rad_b[j].value;
84                        //Un-normalize  by volume
85                        sum += weights_rad_a[i].weight
86                                * weights_rad_b[j].weight * EllipsoidForm(dp, q)
87                                * pow(weights_rad_b[j].value,2) * weights_rad_a[i].value;
88
89                        //Find average volume
90                        vol += weights_rad_a[i].weight
91                                * weights_rad_b[j].weight
92                                * pow(weights_rad_b[j].value,2)
93                                * weights_rad_a[i].value;
94                        norm += weights_rad_a[i].weight
95                                * weights_rad_b[j].weight;
96                }
97        }
98
99        if (vol != 0.0 && norm != 0.0) {
100                //Re-normalize by avg volume
101                sum = sum/(vol/norm);}
102
103        return sum/norm + background();
104}
105
106/**
107 * Function to evaluate 2D scattering function
108 * @param q_x: value of Q along x
109 * @param q_y: value of Q along y
110 * @return: function value
111 */
112double EllipsoidModel :: operator()(double qx, double qy) {
113        EllipsoidParameters dp;
114        // Fill parameter array
115        dp.scale      = scale();
116        dp.radius_a   = radius_a();
117        dp.radius_b   = radius_b();
118        dp.contrast   = contrast();
119        dp.background = 0.0;
120        dp.axis_theta = axis_theta();
121        dp.axis_phi   = axis_phi();
122
123        // Get the dispersion points for the radius_a
124        vector<WeightPoint> weights_rad_a;
125        radius_a.get_weights(weights_rad_a);
126
127        // Get the dispersion points for the radius_b
128        vector<WeightPoint> weights_rad_b;
129        radius_b.get_weights(weights_rad_b);
130
131        // Get angular averaging for theta
132        vector<WeightPoint> weights_theta;
133        axis_theta.get_weights(weights_theta);
134
135        // Get angular averaging for phi
136        vector<WeightPoint> weights_phi;
137        axis_phi.get_weights(weights_phi);
138
139        // Perform the computation, with all weight points
140        double sum = 0.0;
141        double norm = 0.0;
142        double norm_vol = 0.0;
143        double vol = 0.0;
144
145        // Loop over radius weight points
146        for(int i=0; i<weights_rad_a.size(); i++) {
147                dp.radius_a = weights_rad_a[i].value;
148
149
150                // Loop over length weight points
151                for(int j=0; j<weights_rad_b.size(); j++) {
152                        dp.radius_b = weights_rad_b[j].value;
153
154                        // Average over theta distribution
155                        for(int k=0; k<weights_theta.size(); k++) {
156                                dp.axis_theta = weights_theta[k].value;
157
158                                // Average over phi distribution
159                                for(int l=0; l<weights_phi.size(); l++) {
160                                        dp.axis_phi = weights_phi[l].value;
161                                        //Un-normalize by volume
162                                        double _ptvalue = weights_rad_a[i].weight
163                                                * weights_rad_b[j].weight
164                                                * weights_theta[k].weight
165                                                * weights_phi[l].weight
166                                                * ellipsoid_analytical_2DXY(&dp, qx, qy)
167                                                * pow(weights_rad_b[j].value,2) * weights_rad_a[i].value;
168                                        if (weights_theta.size()>1) {
169                                                _ptvalue *= sin(weights_theta[k].value);
170                                        }
171                                        sum += _ptvalue;
172                                        //Find average volume
173                                        vol += weights_rad_a[i].weight
174                                                * weights_rad_b[j].weight
175                                                * pow(weights_rad_b[j].value,2) * weights_rad_a[i].value;
176                                        //Find norm for volume
177                                        norm_vol += weights_rad_a[i].weight
178                                                * weights_rad_b[j].weight;
179
180                                        norm += weights_rad_a[i].weight
181                                                * weights_rad_b[j].weight
182                                                * weights_theta[k].weight
183                                                * weights_phi[l].weight;
184
185                                }
186                        }
187                }
188        }
189        // Averaging in theta needs an extra normalization
190        // factor to account for the sin(theta) term in the
191        // integration (see documentation).
192        if (weights_theta.size()>1) norm = norm / asin(1.0);
193
194        if (vol != 0.0 && norm_vol != 0.0) {
195                //Re-normalize by avg volume
196                sum = sum/(vol/norm_vol);}
197
198        return sum/norm + background();
199}
200
201/**
202 * Function to evaluate 2D scattering function
203 * @param pars: parameters of the cylinder
204 * @param q: q-value
205 * @param phi: angle phi
206 * @return: function value
207 */
208double EllipsoidModel :: evaluate_rphi(double q, double phi) {
209        double qx = q*cos(phi);
210        double qy = q*sin(phi);
211        return (*this).operator()(qx, qy);
212}
213
214/**
215 * Function to calculate effective radius
216 * @return: effective radius value
217 */
218double EllipsoidModel :: calculate_ER() {
219        EllipsoidParameters dp;
220
221        dp.radius_a = radius_a();
222        dp.radius_b = radius_b();
223
224        double rad_out = 0.0;
225
226        // Perform the computation, with all weight points
227        double sum = 0.0;
228        double norm = 0.0;
229
230        // Get the dispersion points for the major shell
231        vector<WeightPoint> weights_radius_a;
232        radius_a.get_weights(weights_radius_a);
233
234        // Get the dispersion points for the minor shell
235        vector<WeightPoint> weights_radius_b;
236        radius_b.get_weights(weights_radius_b);
237
238        // Loop over major shell weight points
239        for(int i=0; i< (int)weights_radius_b.size(); i++) {
240                dp.radius_b = weights_radius_b[i].value;
241                for(int k=0; k< (int)weights_radius_a.size(); k++) {
242                        dp.radius_a = weights_radius_a[k].value;
243                        sum +=weights_radius_b[i].weight
244                                * weights_radius_a[k].weight*DiamEllip(dp.radius_a,dp.radius_b)/2.0;
245                        norm += weights_radius_b[i].weight* weights_radius_a[k].weight;
246                }
247        }
248        if (norm != 0){
249                //return the averaged value
250                rad_out =  sum/norm;}
251        else{
252                //return normal value
253                rad_out = DiamEllip(dp.radius_a,dp.radius_b)/2.0;}
254
255        return rad_out;
256}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.