Changes in / [ed82794:190fc2b] in sasmodels


Ignore:
Location:
sasmodels/models
Files:
10 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • sasmodels/models/be_polyelectrolyte.py

    r168052c r841753c  
    4444J F Joanny, L Leibler, *Journal de Physique*, 51 (1990) 545 
    4545 
    46 A Moussaid, F Schosseler, J P Munch, S Candau, 
    47 *J. Journal de Physique II France*, 3 (1993) 573 
     46A Moussaid, F Schosseler, J P Munch, S Candau, *J. Journal de Physique II France*, 3 (1993) 573 
    4847 
    4948E Raphael, J F Joanny, *Europhysics Letters*, 11 (1990) 179 
    … …  
    5655title = "Polyelectrolyte with the RPA expression derived by Borue and Erukhimovich" 
    5756description = """ 
    58             Evaluate 
    59             F(x) = K 1/(4 pi Lb (alpha)^(2)) (q^(2)+k2)/(1+(r02)^(2)) 
    60                  (q^(2)+k2) (q^(2)-(12 h C/b^(2))) 
     57    Evaluate 
     58    F(x) = K 1/(4 pi Lb (alpha)^(2)) (q^(2)+k2)/(1+(r02)^(2)) 
     59         (q^(2)+k2) (q^(2)-(12 h C/b^(2))) 
    6160 
    62             has 3 internal parameters : 
    63                    The inverse Debye Length: K2 = 4 pi Lb (2 Cs+alpha C) 
    64                    r02 =1/alpha/Ca^(0.5) (B/(48 pi Lb)^(0.5)) 
    65                    Ca = 6.022136e-4 C 
    66             """ 
     61    has 3 internal parameters : 
     62           The inverse Debye Length: K2 = 4 pi Lb (2 Cs+alpha C) 
     63           r02 =1/alpha/Ca^(0.5) (B/(48 pi Lb)^(0.5)) 
     64           Ca = 6.022136e-4 C 
     65    """ 
    6766category = "shape-independent" 
    6867 
    69 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    70 #   ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
     68# pylint: disable=bad-whitespace,line-too-long 
     69#   ["name",                  "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    7170parameters = [ 
    72     ["contrast_factor",       "barns",   10.0,  [-inf, inf], "", "Contrast factor of the polymer"], 
    73     ["bjerrum_length",        "Ang",      7.1,  [0, inf],    "", "Bjerrum length"], 
    74     ["virial_param",          "1/Ang^2", 12.0,  [-inf, inf], "", "Virial parameter"], 
    75     ["monomer_length",        "Ang",     10.0,  [0, inf],    "", "Monomer length"], 
    76     ["salt_concentration",    "mol/L",    0.0,  [-inf, inf], "", "Concentration of monovalent salt"], 
    77     ["ionization_degree",     "",         0.05, [0, inf],    "", "Degree of ionization"], 
    78     ["polymer_concentration", "mol/L",    0.7,  [0, inf],    "", "Polymer molar concentration"], 
     71    ["contrast_factor",       "barns",    10.0,  [-inf, inf], "", "Contrast factor of the polymer"], 
     72    ["bjerrum_length",        "Ang",       7.1,  [0, inf],    "", "Bjerrum length"], 
     73    ["virial_param",          "1/Ang^2",  12.0,  [-inf, inf], "", "Virial parameter"], 
     74    ["monomer_length",        "Ang",      10.0,  [0, inf],    "", "Monomer length"], 
     75    ["salt_concentration",    "mol/L",     0.0,  [-inf, inf], "", "Concentration of monovalent salt"], 
     76    ["ionization_degree",     "",          0.05, [0, inf],    "", "Degree of ionization"], 
     77    ["polymer_concentration", "mol/L",     0.7,  [0, inf],    "", "Polymer molar concentration"], 
    7978    ] 
    80 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     79# pylint: enable=bad-whitespace,line-too-long 
    8180 
    8281 
    8382def Iq(q, 
    84        contrast_factor=10.0, 
    85        bjerrum_length=7.1, 
    86        virial_param=12.0, 
    87        monomer_length=10.0, 
    88        salt_concentration=0.0, 
    89        ionization_degree=0.05, 
    90        polymer_concentration=0.7): 
    91     """ 
    92     :param q:                     Input q-value 
    93     :param contrast_factor:       Contrast factor of the polymer 
    94     :param bjerrum_length:        Bjerrum length 
    95     :param virial_param:          Virial parameter 
    96     :param monomer_length:        Monomer length 
    97     :param salt_concentration:    Concentration of monovalent salt 
    98     :param ionization_degree:     Degree of ionization 
    99     :param polymer_concentration: Polymer molar concentration 
    100     :return:                      1-D intensity 
    101     """ 
     83       contrast_factor, 
     84       bjerrum_length, 
     85       virial_param, 
     86       monomer_length, 
     87       salt_concentration, 
     88       ionization_degree, 
     89       polymer_concentration): 
    10290 
    10391    concentration = polymer_concentration * 6.022136e-4 
    10492 
    10593    k_square = 4.0 * pi * bjerrum_length * (2*salt_concentration + 
    106                                             ionization_degree * concentration) 
     94            ionization_degree * concentration) 
    10795 
    10896    r0_square = 1.0/ionization_degree/sqrt(concentration) * \ 
    109                 (monomer_length/sqrt((48.0*pi*bjerrum_length))) 
     97            (monomer_length/sqrt((48.0*pi*bjerrum_length))) 
    11098 
    11199    term1 = contrast_factor/(4.0 * pi * bjerrum_length * 
    112                              ionization_degree**2) * (q**2 + k_square) 
     100        ionization_degree**2) * (q**2 + k_square) 
    113101 
    114102    term2 = 1.0 + r0_square**2 * (q**2 + k_square) * \ 
    … …  
    121109 
    122110def Iqxy(qx, qy, *args): 
    123     """ 
    124     :param qx:   Input q_x-value 
    125     :param qy:   Input q_y-value 
    126     :param args: Remaining arguments 
    127     :return:     2D-Intensity 
    128     """ 
    129     iq = Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
    130     return iq 
     111    return Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
    131112 
    132113Iqxy.vectorized = True  # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    153134               polymer_concentration='c') 
    154135 
     136# pylint: disable=bad-whitespace 
    155137tests = [ 
    156  
    157138    # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    158139    [{'contrast_factor':       10.0, 
    … …  
    195176     }, 200., 1.80664667511e-06], 
    196177    ] 
     178# pylint: enable=bad-whitespace 

  • sasmodels/models/flexible_cylinder.py

    r168052c rf94d8a2  
    11r""" 
    2 This model provides the form factor, $P(q)$, for a flexible cylinder 
    3 where the form factor is normalized by the volume of the cylinder. 
     2This model provides the form factor, $P(q)$, for a flexible cylinder where the form factor 
     3is normalized by the volume of the cylinder. 
    44**Inter-cylinder interactions are NOT provided for.** 
    55 
    … …  
    88    P(q) = \text{scale} \left<F^2\right>/V + \text{background} 
    99 
    10 where the averaging $\left<\ldots\right>$ is applied only for the 1D 
    11 calculation 
     10where the averaging $\left<\ldots\right>$ is applied only for the 1D calculation 
    1211 
    13 The 2D scattering intensity is the same as 1D, regardless of the orientation of 
    14 the q vector which is defined as 
     12The 2D scattering intensity is the same as 1D, regardless of the orientation of the q vector which is defined as 
    1513 
    1614.. math:: 
    … …  
    2422 
    2523 
    26 The chain of contour length, $L$, (the total length) can be described as a 
    27 chain of some number of locally stiff segments of length $l_p$, the persistence 
    28 length (the length along the cylinder over which the flexible cylinder can be 
    29 considered a rigid rod). 
     24The chain of contour length, $L$, (the total length) can be described as a chain of some number of 
     25locally stiff segments of length $l_p$, the persistence length (the length along the cylinder over 
     26which the flexible cylinder can be considered a rigid rod). 
    3027The Kuhn length $(b = 2*l_p)$ is also used to describe the stiffness of a chain. 
    3128 
    3229The returned value is in units of $cm^-1$, on absolute scale. 
    3330 
    34 In the parameters, the sldCyl and sldSolv represent the SLD of the chain/cylinder 
    35 and solvent respectively. 
     31In the parameters, the sldCyl and sldSolv represent the SLD of the chain/cylinder and solvent respectively. 
    3632 
    3733 
    … …  
    4137 
    4238 
    43 Our model uses the form factor calculations implemented in a c-library provided 
    44 by the NIST Center for Neutron Research (Kline, 2006). 
     39Our model uses the form factor calculations implemented in a c-library provided by the NIST Center 
     40for Neutron Research (Kline, 2006). 
    4541 
    4642 
    … …  
    4945    'Method 3 With Excluded Volume' is used. 
    5046    The model is a parametrization of simulations of a discrete representation 
    51     of the worm-like chain model of Kratky and Porod applied in the 
    52     pseudocontinuous limit. 
     47    of the worm-like chain model of Kratky and Porod applied in the pseudocontinuous limit. 
    5348    See equations (13,26-27) in the original reference for the details. 
    5449 
    … …  
    5651---------- 
    5752 
    58 J S Pedersen and P Schurtenberger. *Scattering functions of semiflexible 
    59 polymers with and without excluded volume effects.* Macromolecules, 
    60 29 (1996) 7602-7612 
     53J S Pedersen and P Schurtenberger. *Scattering functions of semiflexible polymers with and 
     54without excluded volume effects.* Macromolecules, 29 (1996) 7602-7612 
    6155 
    6256Correction of the formula can be found in 
    6357 
    64 W R Chen, P D Butler and L J Magid, *Incorporating Intermicellar Interactions 
    65 in the Fitting of SANS Data from Cationic Wormlike Micelles.* Langmuir, 
    66 22(15) 2006 6539-6548 
     58W R Chen, P D Butler and L J Magid, *Incorporating Intermicellar Interactions in the Fitting of 
     59SANS Data from Cationic Wormlike Micelles.* Langmuir, 22(15) 2006 6539-6548 
    6760""" 
    6861from numpy import inf 
    6962 
    7063name = "flexible_cylinder" 
    71 title = "Flexible cylinder where the form factor is normalized by the volume" \ 
    72         "of the cylinder." 
    73 description = """Note : scale and contrast=sld-solvent_sld are both 
    74                 multiplicative factors in the model and are perfectly 
    75                 correlated. One or both of these parameters must be held fixed 
     64title = "Flexible cylinder where the form factor is normalized by the volume of the cylinder." 
     65description = """Note : scale and contrast=sld-solvent_sld are both multiplicative factors in the 
     66                model and are perfectly correlated. One or 
     67                both of these parameters must be held fixed 
    7668                during model fitting. 
    7769              """ 
    … …  
    7971category = "shape:cylinder" 
    8072 
    81 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    8273#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    8374parameters = [ 
    84     ["length",      "Ang",       1000.0, [0, inf],    "volume", "Length of the flexible cylinder"], 
    85     ["kuhn_length", "Ang",        100.0, [0, inf],    "volume", "Kuhn length of the flexible cylinder"], 
    86     ["radius",      "Ang",         20.0, [0, inf],    "volume", "Radius of the flexible cylinder"], 
    87     ["sld",         "1e-6/Ang^2",   1.0, [-inf, inf], "",       "Cylinder scattering length density"], 
    88     ["solvent_sld", "1e-6/Ang^2",   6.3, [-inf, inf], "",       "Solvent scattering length density"], 
    89     ] 
    90 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     75              ["length",      "Ang",       1000.0, [0, inf],    "volume", "Length of the flexible cylinder"], 
     76              ["kuhn_length", "Ang",        100.0, [0, inf],    "volume", "Kuhn length of the flexible cylinder"], 
     77              ["radius",      "Ang",         20.0, [0, inf],    "volume", "Radius of the flexible cylinder"], 
     78              ["sld",         "1e-6/Ang^2",   1.0, [-inf, inf], "",       "Cylinder scattering length density"], 
     79              ["solvent_sld", "1e-6/Ang^2",   6.3, [-inf, inf], "",       "Solvent scattering length density"], 
     80             ] 
     81 
    9182source = ["lib/J1.c", "lib/wrc_cyl.c", "flexible_cylinder.c"] 
    9283 
    … …  
    10394 
    10495tests = [ 
    105     # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    106     # Currently fails in OCL 
    107     # [{'length':     1000.0, 
    108     #  'kuhn_length': 100.0, 
    109     #  'radius':       20.0, 
    110     #  'sld':           1.0, 
    111     #  'solvent_sld':   6.3, 
    112     #  'background':    0.0001, 
    113     #  }, 0.001, 3509.2187], 
     96         # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
     97         # Currently fails in OCL 
     98         # [{'length':     1000.0, 
     99         #  'kuhn_length': 100.0, 
     100         #  'radius':       20.0, 
     101         #  'sld':           1.0, 
     102         #  'solvent_sld':   6.3, 
     103         #  'background':    0.0001, 
     104         #  }, 0.001, 3509.2187], 
    114105 
    115     # Additional tests with larger range of parameters 
    116     [{'length':    1000.0, 
    117       'kuhn_length': 100.0, 
    118       'radius':       20.0, 
    119       'sld':           1.0, 
    120       'solvent_sld':   6.3, 
    121       'background':    0.0001, 
    122      }, 1.0, 0.000595345], 
    123     [{'length':        10.0, 
    124       'kuhn_length': 800.0, 
    125       'radius':        2.0, 
    126       'sld':           6.0, 
    127       'solvent_sld':  12.3, 
    128       'background':    0.001, 
    129      }, 0.1, 1.55228], 
    130     [{'length':        100.0, 
    131       'kuhn_length': 800.0, 
    132       'radius':       50.0, 
    133       'sld':           0.1, 
    134       'solvent_sld':   5.1, 
    135       'background':    0.0, 
    136      }, 1.0, 0.000938456] 
    137     ] 
     106         # Additional tests with larger range of parameters 
     107         [{'length':     1000.0, 
     108           'kuhn_length': 100.0, 
     109           'radius':       20.0, 
     110           'sld':           1.0, 
     111           'solvent_sld':   6.3, 
     112           'background':    0.0001, 
     113           }, 1.0, 0.000595345], 
     114        [{'length':        10.0, 
     115           'kuhn_length': 800.0, 
     116           'radius':        2.0, 
     117           'sld':           6.0, 
     118           'solvent_sld':  12.3, 
     119           'background':    0.001, 
     120           }, 0.1, 1.55228], 
     121       [{'length':        100.0, 
     122           'kuhn_length': 800.0, 
     123           'radius':       50.0, 
     124           'sld':           0.1, 
     125           'solvent_sld':   5.1, 
     126           'background':    0.0, 
     127           }, 1.0, 0.000938456] 
     128         ] 
    138129 

  • sasmodels/models/gauss_lorentz_gel.py

    r168052c r07a6700  
    4242---------- 
    4343 
    44 G Evmenenko, E Theunissen, K Mortensen, H Reynaers, *Polymer*, 
    45 42 (2001) 2907-2913 
     44G Evmenenko, E Theunissen, K Mortensen, H Reynaers, *Polymer*, 42 (2001) 2907-2913 
    4645 
    4746""" 
    4847 
    49 from numpy import inf, sqrt, exp 
     48from numpy import inf, pi, sqrt, exp 
    5049 
    5150name = "gauss_lorentz_gel" 
    … …  
    6463            """ 
    6564category = "shape-independent" 
    66 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
     65 
    6766#            ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    6867parameters = [["gauss_scale_factor",   "",    100.0,  [-inf, inf], "", "Gauss scale factor"], 
    … …  
    7069              ["lorentz_scale_factor", "",     50.0,  [-inf, inf], "", "Lorentzian scale factor"], 
    7170              ["dynamic_cor_length",   "Ang",  20.0,  [0, inf],    "", "Dynamic correlation length"], 
    72              ] 
    73 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     71              ] 
     72 
    7473 
    7574def Iq(q, 
    76        gauss_scale_factor=100.0, 
    77        static_cor_length=100.0, 
    78        lorentz_scale_factor=50.0, 
    79        dynamic_cor_length=20.0): 
    80     """ 
     75       gauss_scale_factor, 
     76       static_cor_length, 
     77       lorentz_scale_factor, 
     78       dynamic_cor_length): 
    8179 
    82     :param q:                    Input q-value 
    83     :param gauss_scale_factor:   Gauss scale factor 
    84     :param static_cor_length:    Static correlation length 
    85     :param lorentz_scale_factor: Lorentzian scale factor 
    86     :param dynamic_cor_length:   Dynamic correlation length 
    87     :return:                     1-D intensity 
    88     """ 
     80        term1 = gauss_scale_factor *\ 
     81                exp(-1.0*q*q*static_cor_length*static_cor_length/2.0) 
     82        term2 = lorentz_scale_factor /\ 
     83                (1.0+(q*dynamic_cor_length)*(q*dynamic_cor_length)) 
    8984 
    90     term1 = gauss_scale_factor *\ 
    91             exp(-1.0*q*q*static_cor_length*static_cor_length/2.0) 
    92     term2 = lorentz_scale_factor /\ 
    93             (1.0+(q*dynamic_cor_length)*(q*dynamic_cor_length)) 
    94  
    95     return term1 + term2 
     85        return term1 + term2 
    9686 
    9787Iq.vectorized = True  # Iq accepts an array of q values 
    … …  
    9989 
    10090def Iqxy(qx, qy, *args): 
    101     """ 
    102     :param qx:   Input q_x-value 
    103     :param qy:   Input q_y-value 
    104     :param args: Remaining aruments 
    105     :return:     2-D intensity 
    106     """ 
     91        iq = Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
    10792 
    108     return Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     93        return iq 
    10994 
    11095Iqxy.vectorized = True  # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    126111 
    127112tests = [ 
     113         # Accuracy tests based on content in test/utest_extra_models.py 
     114         [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
     115           'static_cor_length':   100.0, 
     116           'lorentz_scale_factor': 50.0, 
     117           'dynamic_cor_length':   20.0, 
     118           }, 0.001, 149.481], 
    128119 
    129     # Accuracy tests based on content in test/utest_extra_models.py 
    130     [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
    131       'static_cor_length':   100.0, 
    132       'lorentz_scale_factor': 50.0, 
    133       'dynamic_cor_length':   20.0, 
    134      }, 0.001, 149.481], 
     120         [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
     121           'static_cor_length':   100.0, 
     122           'lorentz_scale_factor': 50.0, 
     123           'dynamic_cor_length':   20.0, 
     124           }, 0.105363, 9.1903], 
    135125 
    136     [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
    137       'static_cor_length':   100.0, 
    138       'lorentz_scale_factor': 50.0, 
    139       'dynamic_cor_length':   20.0, 
    140      }, 0.105363, 9.1903], 
     126         [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
     127           'static_cor_length':   100.0, 
     128           'lorentz_scale_factor': 50.0, 
     129           'dynamic_cor_length':   20.0, 
     130           }, 0.441623, 0.632811], 
    141131 
    142     [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
    143       'static_cor_length':   100.0, 
    144       'lorentz_scale_factor': 50.0, 
    145       'dynamic_cor_length':   20.0, 
    146      }, 0.441623, 0.632811], 
     132         # Additional tests with larger range of parameters 
     133         [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
     134           'static_cor_length':  100.0, 
     135           'lorentz_scale_factor': 3.0, 
     136           'dynamic_cor_length':   1.0, 
     137           }, 0.1, 2.9702970297], 
    147138 
    148     # Additional tests with larger range of parameters 
    149     [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
    150       'static_cor_length':  100.0, 
    151       'lorentz_scale_factor': 3.0, 
    152       'dynamic_cor_length':   1.0, 
    153      }, 0.1, 2.9702970297], 
     139         [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
     140           'static_cor_length':  100.0, 
     141           'lorentz_scale_factor': 3.0, 
     142           'dynamic_cor_length':   1.0, 
     143           'background':         100.0 
     144           }, 5.0, 100.115384615], 
    154145 
    155     [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
    156       'static_cor_length':  100.0, 
    157       'lorentz_scale_factor': 3.0, 
    158       'dynamic_cor_length':   1.0, 
    159       'background':         100.0 
    160      }, 5.0, 100.115384615], 
    161  
    162     [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
    163       'static_cor_length':  100.0, 
    164       'lorentz_scale_factor': 3.0, 
    165       'dynamic_cor_length':   1.0, 
    166      }, 200., 7.49981250469e-05], 
    167     ] 
     146         [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
     147           'static_cor_length':  100.0, 
     148           'lorentz_scale_factor': 3.0, 
     149           'dynamic_cor_length':   1.0, 
     150           }, 200., 7.49981250469e-05], 
     151         ] 

  • sasmodels/models/gel_fit.py

    r168052c r513efc5  
    77in the position of the polymer chains that ensure thermodynamic equilibrium, 
    88and a longer distance (denoted here as $a2$ ) needed to account for the static 
    9 accumulations of polymer pinned down by junction points or clusters of such 
    10 points. The latter is derived from a simple Guinier function. 
     9accumulations of polymer pinned down by junction points or clusters of such points. 
     10The latter is derived from a simple Guinier function. 
    1111 
    1212 
    … …  
    4040--------- 
    4141 
    42 Mitsuhiro Shibayama, Toyoichi Tanaka, Charles C Han, 
    43 *J. Chem. Phys.* 1992, 97 (9), 6829-6841 
     42Mitsuhiro Shibayama, Toyoichi Tanaka, Charles C Han, J. Chem. Phys. 1992, 97 (9), 
     436829-6841 
    4444 
    4545Simon Mallam, Ferenc Horkay, Anne-Marie Hecht, Adrian R Rennie, Erik Geissler, 
    46 *Macromolecules* 1991, 24, 543-548 
     46Macromolecules 1991, 24, 543-548 
    4747 
    4848""" 
    … …  
    6262category = "shape-independent" 
    6363 
    64 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    6564#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    6665parameters = [["guinier_scale",    "cm^{-1}",   1.7, [-inf, inf], "", "Guinier length scale"], 
    … …  
    6968              ["fractal_exp",      "",          2.0, [0, inf],    "", "Fractal exponent"], 
    7069              ["cor_length",       "Ang",      16.0, [0, inf],    "", "Correlation length"] 
    71              ] 
    72 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     70              ] 
     71 
    7372 
    7473source = ["gel_fit.c"] 
    … …  
    9392           'fractal_exp': 10.0, 
    9493           'cor_length': 20.0 
    95           }, 0.1, 0.716532], 
     94           }, 0.1, 0.716532], 
    9695 
    9796         [{'guinier_scale': 4.0, 
    … …  
    101100           'cor_length': 20.0, 
    102101           'background': 20.0, 
    103           }, 5.0, 20.1224653026], 
    104         ] 
     102           }, 5.0, 20.1224653026], 
     103 
     104         ] 

  • sasmodels/models/mass_fractal.py

    r168052c r87edabf  
    5252--------- 
    5353 
    54 D Mildner and P Hall, *J. Phys. D: Appl. Phys.*, 
    55 19 (1986) 1535-1545 Equation(9) 
     54D Mildner and P Hall, *J. Phys. D: Appl. Phys.*,  19 (1986) 1535-1545 Equation(9) 
    5655 
    5756 
    … …  
    8079category = "shape-independent" 
    8180 
    82 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    8381#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    8482parameters = [["radius",        "Ang",  10.0, [0.0, inf], "", "Particle radius"], 
    8583              ["mass_dim",      "",      1.9, [1.0, 6.0], "", "Mass fractal dimension"], 
    8684              ["cutoff_length", "Ang", 100.0, [0.0, inf], "", "Cut-off length"], 
    87              ] 
    88 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     85              ] 
     86 
    8987 
    9088source = ["lib/sph_j1c.c", "lib/lanczos_gamma.c", "mass_fractal.c"] 
    … …  
    10199 
    102100tests = [ 
     101         # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
     102         [{'radius':         10.0, 
     103           'mass_dim':        1.9, 
     104           'cutoff_length': 100.0, 
     105           }, 0.05, 279.59322], 
    103106 
    104     # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    105     [{'radius':         10.0, 
    106       'mass_dim':        1.9, 
    107       'cutoff_length': 100.0, 
    108      }, 0.05, 279.59322], 
     107         # Additional tests with larger range of parameters 
     108         [{'radius':        2.0, 
     109           'mass_dim':      3.3, 
     110           'cutoff_length': 1.0, 
     111           }, 0.5, 1.29016774904], 
    109112 
    110     # Additional tests with larger range of parameters 
    111     [{'radius':        2.0, 
    112       'mass_dim':      3.3, 
    113       'cutoff_length': 1.0, 
    114      }, 0.5, 1.29016774904], 
     113         [{'radius':        1.0, 
     114           'mass_dim':      1.3, 
     115           'cutoff_length': 1.0, 
     116           'background':    0.8, 
     117           }, 0.001, 1.69747015932], 
    115118 
    116     [{'radius':        1.0, 
    117       'mass_dim':      1.3, 
    118       'cutoff_length': 1.0, 
    119       'background':    0.8, 
    120      }, 0.001, 1.69747015932], 
    121  
    122     [{'radius':        1.0, 
    123       'mass_dim':      2.3, 
    124       'cutoff_length': 1.0, 
    125       'scale':        10.0, 
    126      }, 0.051, 11.6227966145], 
    127     ] 
     119         [{'radius':        1.0, 
     120           'mass_dim':      2.3, 
     121           'cutoff_length': 1.0, 
     122           'scale':        10.0, 
     123           }, 0.051, 11.6227966145], 
     124         ] 

  • sasmodels/models/mass_surface_fractal.py

    r168052c r07a6700  
    5454P Schmidt, *J Appl. Cryst.*, 24 (1991) 414-435 Equation(19) 
    5555 
    56 A J Hurd, D W Schaefer, J E Martin, *Phys. Rev. A*, 
    57 35 (1987) 2361-2364 Equation(2) 
     56A J Hurd, D W Schaefer, J E Martin, *Phys. Rev. A*, 35 (1987) 2361-2364 Equation(2) 
    5857 
    5958""" 
    … …  
    8079category = "shape-independent" 
    8180 
    82 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    8381#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    8482parameters = [["mass_dim",      "",    1.8, [1e-16, 6.0], "", 
    … …  
    9088              ["primary_rg", "Ang", 4000.,  [0.0, inf], "", 
    9189               "Primary particle radius of gyration"], 
    92              ] 
    93 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     90              ] 
     91 
    9492 
    9593source = ["mass_surface_fractal.c"] 
    … …  
    109107 
    110108tests = [ 
     109         # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
     110         [{'mass_dim':      1.8, 
     111           'surface_dim':   2.3, 
     112           'cluster_rg':   86.7, 
     113           'primary_rg': 4000.0, 
     114           }, 0.05, 1.77537e-05], 
    111115 
    112     # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    113     [{'mass_dim':      1.8, 
    114       'surface_dim':   2.3, 
    115       'cluster_rg':   86.7, 
    116       'primary_rg': 4000.0, 
    117      }, 0.05, 1.77537e-05], 
     116         # Additional tests with larger range of parameters 
     117         [{'mass_dim':      3.3, 
     118           'surface_dim':   1.0, 
     119           'cluster_rg':   90.0, 
     120           'primary_rg': 4000.0, 
     121           }, 0.001, 0.18462699016], 
    118122 
    119     # Additional tests with larger range of parameters 
    120     [{'mass_dim':      3.3, 
    121       'surface_dim':   1.0, 
    122       'cluster_rg':   90.0, 
    123       'primary_rg': 4000.0, 
    124      }, 0.001, 0.18462699016], 
     123         [{'mass_dim':      1.3, 
     124           'surface_dim':   1.0, 
     125           'cluster_rg':   90.0, 
     126           'primary_rg': 2000.0, 
     127           'background':    0.8, 
     128           }, 0.001, 1.16539753641], 
    125129 
    126     [{'mass_dim':      1.3, 
    127       'surface_dim':   1.0, 
    128       'cluster_rg':   90.0, 
    129       'primary_rg': 2000.0, 
    130       'background':    0.8, 
    131      }, 0.001, 1.16539753641], 
    132  
    133     [{'mass_dim':      2.3, 
    134       'surface_dim':   1.0, 
    135       'cluster_rg':   90.0, 
    136       'primary_rg': 1000.0, 
    137       'scale':        10.0, 
    138      }, 0.051, 0.000169548800377], 
    139     ] 
     130         [{'mass_dim':      2.3, 
     131           'surface_dim':   1.0, 
     132           'cluster_rg':   90.0, 
     133           'primary_rg': 1000.0, 
     134           'scale':        10.0, 
     135           }, 0.051, 0.000169548800377], 
     136         ] 

  • sasmodels/models/polymer_excl_volume.py

    r168052c r07a6700  
    113113category = "shape-independent" 
    114114 
    115 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    116115#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    117116parameters = [["rg",        "Ang", 60.0, [0, inf],    "", "Radius of Gyration"], 
    118117              ["porod_exp", "",     3.0, [-inf, inf], "", "Porod exponent"], 
    119              ] 
    120 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     118              ] 
    121119 
    122120 
    123 def Iq(q, 
    124        rg=60.0, 
    125        porod_exp=3.0): 
     121def Iq(q, rg, porod_exp): 
     122 
    126123    """ 
    127124    :param q:         Input q-value (float or [float, float]) 
    … …  
    134131    o2nu = 1.0/(2.0*nu) 
    135132 
    136     intensity = ((1.0/(nu*power(u, o2nu))) * 
    137                  (gamma(o2nu)*gammainc(o2nu, u) - 
     133    intensity = ((1.0/(nu*power(u, o2nu))) * (gamma(o2nu)*gammainc(o2nu, u) - 
    138134                  1.0/power(u, o2nu) * gamma(porod_exp) * 
    139135                  gammainc(porod_exp, u))) * (q > 0) + 1.0*(q <= 0) 
    … …  
    145141 
    146142def Iqxy(qx, qy, *args): 
    147     """ 
    148     :param qx:   Input q_x-value 
    149     :param qy:   Input q_y-value 
    150     :param args: Remaining arguments 
    151     :return:     2D-Intensity 
    152     """ 
     143        iq = Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
    153144 
    154     return Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     145        return iq 
    155146 
    156147Iqxy.vectorized = True  # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    167158 
    168159tests = [ 
    169     # Accuracy tests based on content in test/polyexclvol_default_igor.txt 
    170     [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.001, 0.998801], 
    171     [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.105363, 0.0162751], 
    172     [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.665075, 6.56261e-05], 
     160         # Accuracy tests based on content in test/polyexclvol_default_igor.txt 
     161         [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.001, 0.998801], 
     162         [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.105363, 0.0162751], 
     163         [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.665075, 6.56261e-05], 
    173164 
    174     # Additional tests with larger range of parameters 
    175     [{'rg': 10, 'porod_exp': 4.0}, 0.1, 0.723436675809], 
    176     [{'rg': 2.2, 'porod_exp': 22.0, 'background': 100.0}, 5.0, 100.0], 
    177     [{'rg': 1.1, 'porod_exp': 1, 'background': 10.0, 'scale': 1.25}, 
    178      20000., 10.0000712097] 
    179     ] 
     165         # Additional tests with larger range of parameters 
     166         [{'rg': 10, 'porod_exp': 4.0}, 0.1, 0.723436675809], 
     167         [{'rg': 2.2, 'porod_exp': 22.0, 'background': 100.0}, 5.0, 100.0], 
     168         [{'rg': 1.1, 'porod_exp': 1, 'background': 10.0, 'scale': 1.25}, 
     169         20000., 10.0000712097] 
     170         ] 

  • sasmodels/models/star_polymer.py

    r168052c r55b283e8  
    5555        """ 
    5656category = "shape-independent" 
    57 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
     57 
    5858#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    5959parameters = [["radius2", "Ang", 100.0, [0.0, inf], "", "Ensemble radius of gyration squared of an arm"], 
    6060              ["arms",    "",      3,   [1.0, 6.0], "", "Number of arms in the model"], 
    61              ] 
    62 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     61              ] 
     62 
    6363 
    6464source = ["star_polymer.c"] 
    … …  
    7575tests = [[{'radius2': 2.0, 
    7676           'arms':    3.3, 
    77           }, 0.5, 0.850646091108], 
     77           }, 0.5, 0.850646091108], 
    7878 
    7979         [{'radius2':    1.0, 
    8080           'arms':       2.0, 
    8181           'background': 1.8, 
    82           }, 1.0, 2.53575888234], 
    83         ] 
     82           }, 1.0, 2.53575888234], 
     83         ] 

  • sasmodels/models/surface_fractal.py

    r168052c r07a6700  
    8080category = "shape-independent" 
    8181 
    82 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    8382#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    8483parameters = [["radius",        "Ang", 10.0, [0, inf],   "", 
    … …  
    8887              ["cutoff_length", "Ang", 500., [0.0, inf], "", 
    8988               "Cut-off Length"], 
    90              ] 
    91 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     89              ] 
     90 
    9291 
    9392source = ["lib/sph_j1c.c", "lib/lanczos_gamma.c", "surface_fractal.c"] 
    … …  
    102101 
    103102tests = [ 
    104     # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    105     [{'radius': 10.0, 
    106       'surface_dim': 2.0, 
    107       'cutoff_length': 500.0, 
    108      }, 0.05, 301428.65916], 
     103         # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
     104         [{'radius': 10.0, 'surface_dim': 2.0, 'cutoff_length': 500.0, 
     105           }, 0.05, 301428.65916], 
    109106 
    110     # Additional tests with larger range of parameters 
    111     [{'radius': 1.0, 
    112       'surface_dim': 1.0, 
    113       'cutoff_length': 10.0, 
    114      }, 0.332070182643, 1125.00321004], 
     107         # Additional tests with larger range of parameters 
     108         [{'radius': 1.0, 'surface_dim': 1.0, 'cutoff_length': 10.0, 
     109           }, 0.332070182643, 1125.00321004], 
    115110 
    116     [{'radius': 3.5, 
    117       'surface_dim': 0.1, 
    118       'cutoff_length': 30.0, 
    119       'background': 0.01, 
    120      }, 5.0, 0.00999998891322], 
     111         [{'radius': 3.5, 'surface_dim': 0.1, 'cutoff_length': 30.0, 
     112           'background': 0.01, 
     113           }, 5.0, 0.00999998891322], 
    121114 
    122     [{'radius': 3.0, 
    123       'surface_dim': 1.0, 
    124       'cutoff_length': 33.0, 
    125       'scale': 0.1, 
    126      }, 0.51, 2.50020147004], 
    127     ] 
     115         [{'radius': 3.0, 'surface_dim': 1.0, 'cutoff_length': 33.0, 
     116           'scale': 0.1, 
     117           }, 0.51, 2.50020147004], 
     118         ] 

  • sasmodels/models/two_lorentzian.py

    r168052c r07a6700  
    5454category = "shape-independent" 
    5555 
    56 # pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    5756#            ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    58 parameters = [["lorentz_scale_1",  "",     10.0, [-inf, inf], "", "First power law scale factor"], 
    59               ["lorentz_length_1", "Ang", 100.0, [-inf, inf], "", "First Lorentzian screening length"], 
    60               ["lorentz_exp_1",    "",      3.0, [-inf, inf], "", "First exponent of power law"], 
    61               ["lorentz_scale_2",  "",      1.0, [-inf, inf], "", "Second scale factor for broad Lorentzian peak"], 
    62               ["lorentz_length_2", "Ang",  10.0, [-inf, inf], "", "Second Lorentzian screening length"], 
    63               ["lorentz_exp_2",    "",      2.0, [-inf, inf], "", "Second exponent of power law"], 
    64              ] 
    65 # pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
     57parameters = [["lorentz_scale_1",  "",     10.0, [-inf, inf], "", 
     58               "First power law scale factor"], 
     59              ["lorentz_length_1", "Ang", 100.0, [-inf, inf], "", 
     60               "First Lorentzian screening length"], 
     61              ["lorentz_exp_1",    "",      3.0, [-inf, inf], "", 
     62               "First exponent of power law"], 
     63              ["lorentz_scale_2",  "",      1.0, [-inf, inf], "", 
     64               "Second scale factor for broad Lorentzian peak"], 
     65              ["lorentz_length_2", "Ang",  10.0, [-inf, inf], "", 
     66               "Second Lorentzian screening length"], 
     67              ["lorentz_exp_2",    "",      2.0, [-inf, inf], "", 
     68               "Second exponent of power law"], 
     69              ] 
    6670 
    6771 
    6872def Iq(q, 
    69        lorentz_scale_1=10.0, 
    70        lorentz_length_1=100.0, 
    71        lorentz_exp_1=3.0, 
    72        lorentz_scale_2=1.0, 
    73        lorentz_length_2=10.0, 
    74        lorentz_exp_2=2.0): 
     73       lorentz_scale_1, 
     74       lorentz_length_1, 
     75       lorentz_exp_1, 
     76       lorentz_scale_2, 
     77       lorentz_length_2, 
     78       lorentz_exp_2): 
    7579 
    7680    """ 
    … …  
    8488    :return:                    Calculated intensity 
    8589    """ 
    86 # pylint: disable=bad-whitespace 
     90 
    8791    intensity  = lorentz_scale_1/(1.0 + 
    8892                                  power(q*lorentz_length_1, lorentz_exp_1)) 
    8993    intensity += lorentz_scale_2/(1.0 + 
    9094                                  power(q*lorentz_length_2, lorentz_exp_2)) 
    91 # pylint: enable=bad-whitespace 
    9295 
    9396    return intensity 
    … …  
    97100 
    98101def Iqxy(qx, qy, *args): 
    99     """ 
    100     :param qx:   Input q_x-value 
    101     :param qy:   Input q_y-value 
    102     :param args: Remaining arguments 
    103     :return:     2D-Intensity 
    104     """ 
     102        iq = Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
    105103 
    106     return Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     104        return iq 
    107105 
    108106Iqxy.vectorized = True  # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    110108 
    111109demo = dict(scale=1, background=0.1, 
    112             lorentz_scale_1=10, 
    113             lorentz_length_1=100.0, 
    114             lorentz_exp_1=3.0, 
    115             lorentz_scale_2=1, 
    116             lorentz_length_2=10, 
    117             lorentz_exp_2=2.0) 
     110            lorentz_scale_1=10, lorentz_length_1=100.0, lorentz_exp_1=3.0, 
     111            lorentz_scale_2=1,  lorentz_length_2=10,    lorentz_exp_2=2.0) 
    118112 
    119113oldname = "TwoLorentzianModel" 
    120114oldpars = dict(background='background', 
    121                lorentz_scale_1='scale_1', 
    122                lorentz_scale_2='scale_2', 
    123                lorentz_length_1='length_1', 
    124                lorentz_length_2='length_2', 
    125                lorentz_exp_1='exponent_1', 
    126                lorentz_exp_2='exponent_2') 
     115               lorentz_scale_1='scale_1',   lorentz_scale_2='scale_2', 
     116               lorentz_length_1='length_1', lorentz_length_2='length_2', 
     117               lorentz_exp_1='exponent_1',  lorentz_exp_2='exponent_2') 
    127118 
    128119tests = [ 
     120         # Accuracy tests based on content in test/utest_extra_models.py 
     121         [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
     122           'lorentz_length_1': 100.0, 
     123           'lorentz_exp_1':      3.0, 
     124           'lorentz_scale_2':    1.0, 
     125           'lorentz_length_2':  10.0, 
     126           'lorentz_exp_2':      2.0, 
     127           'background':         0.1, 
     128           }, 0.001, 11.08991], 
    129129 
    130     # Accuracy tests based on content in test/utest_extra_models.py 
    131     [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
    132       'lorentz_length_1': 100.0, 
    133       'lorentz_exp_1':      3.0, 
    134       'lorentz_scale_2':    1.0, 
    135       'lorentz_length_2':  10.0, 
    136       'lorentz_exp_2':      2.0, 
    137       'background':         0.1, 
    138      }, 0.001, 11.08991], 
     130         [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
     131           'lorentz_length_1': 100.0, 
     132           'lorentz_exp_1':      3.0, 
     133           'lorentz_scale_2':    1.0, 
     134           'lorentz_length_2':  10.0, 
     135           'lorentz_exp_2':      2.0, 
     136           'background':         0.1, 
     137           }, 0.150141, 0.410245], 
    139138 
    140     [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
    141       'lorentz_length_1': 100.0, 
    142       'lorentz_exp_1':      3.0, 
    143       'lorentz_scale_2':    1.0, 
    144       'lorentz_length_2':  10.0, 
    145       'lorentz_exp_2':      2.0, 
    146       'background':         0.1, 
    147      }, 0.150141, 0.410245], 
     139         [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
     140           'lorentz_length_1': 100.0, 
     141           'lorentz_exp_1':      3.0, 
     142           'lorentz_scale_2':    1.0, 
     143           'lorentz_length_2':  10.0, 
     144           'lorentz_exp_2':      2.0, 
     145           'background':         0.1, 
     146           }, 0.442528, 0.148699], 
    148147 
    149     [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
    150       'lorentz_length_1': 100.0, 
    151       'lorentz_exp_1':      3.0, 
    152       'lorentz_scale_2':    1.0, 
    153       'lorentz_length_2':  10.0, 
    154       'lorentz_exp_2':      2.0, 
    155       'background':         0.1, 
    156      }, 0.442528, 0.148699], 
     148         # Additional tests with larger range of parameters 
     149         [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
     150           'lorentz_length_1': 100.0, 
     151           'lorentz_exp_1':      3.0, 
     152           'lorentz_scale_2':    1.0, 
     153           'lorentz_length_2':  10.0, 
     154           'lorentz_exp_2':      2.0, 
     155           }, 0.000332070182643, 10.9996228107], 
    157156 
    158     # Additional tests with larger range of parameters 
    159     [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
    160       'lorentz_length_1': 100.0, 
    161       'lorentz_exp_1':      3.0, 
    162       'lorentz_scale_2':    1.0, 
    163       'lorentz_length_2':  10.0, 
    164       'lorentz_exp_2':      2.0, 
    165      }, 0.000332070182643, 10.9996228107], 
     157         [{'lorentz_scale_1':  0.0, 
     158           'lorentz_length_1': 0.0, 
     159           'lorentz_exp_1':    0.0, 
     160           'lorentz_scale_2':  0.0, 
     161           'lorentz_length_2': 0.0, 
     162           'lorentz_exp_2':    0.0, 
     163           'background':     100.0 
     164           }, 5.0, 100.0], 
    166165 
    167     [{'lorentz_scale_1':  0.0, 
    168       'lorentz_length_1': 0.0, 
    169       'lorentz_exp_1':    0.0, 
    170       'lorentz_scale_2':  0.0, 
    171       'lorentz_length_2': 0.0, 
    172       'lorentz_exp_2':    0.0, 
    173       'background':     100.0 
    174      }, 5.0, 100.0], 
    175  
    176     [{'lorentz_scale_1': 200.0, 
    177       'lorentz_length_1': 10.0, 
    178       'lorentz_exp_1':     0.1, 
    179       'lorentz_scale_2':   0.1, 
    180       'lorentz_length_2':  5.0, 
    181       'lorentz_exp_2':     2.0 
    182      }, 20000., 45.5659201896], 
    183     ] 
     166         [{'lorentz_scale_1': 200.0, 
     167           'lorentz_length_1': 10.0, 
     168           'lorentz_exp_1':     0.1, 
     169           'lorentz_scale_2':   0.1, 
     170           'lorentz_length_2':  5.0, 
     171           'lorentz_exp_2':     2.0 
     172           }, 20000., 45.5659201896], 
     173         ] 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.