Changeset 3543141 in sasmodels


Ignore:
Timestamp:
Apr 7, 2016 2:06:03 PM (9 years ago)
Author:
Paul Kienzle <pkienzle@…>
Branches:
master, core_shell_microgels, costrafo411, magnetic_model, release_v0.94, release_v0.95, ticket-1257-vesicle-product, ticket_1156, ticket_1265_superball, ticket_822_more_unit_tests
Children:
a8a7f08
Parents:
6e7ff6d (diff), 65279d8 (diff)
Note: this is a merge changeset, the changes displayed below correspond to the merge itself.
Use the (diff) links above to see all the changes relative to each parent.
Message:

Merge remote-tracking branch 'origin/master' into polydisp

Files:
5 added
41 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • sasmodels/models/broad_peak.py

    rec45c4f r65279d8  
    101101    """ 
    102102    return Iq(sqrt(qx ** 2 + qy ** 2), *args) 
    103  
    104103Iqxy.vectorized = True # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    105104 

  • sasmodels/models/poly_gauss_coil.py

    rec45c4f r65279d8  
    5050""" 
    5151 
    52 from numpy import inf, sqrt, exp, power 
     52import numpy as np 
     53from numpy import inf, exp, power, sqrt 
    5354 
    5455name =  "poly_gauss_coil" 
    … …  
    7071    # pylint: disable = missing-docstring 
    7172    u = polydispersity - 1.0 
    72     z = ((q * radius_gyration) * (q * radius_gyration)) / (1.0 + 2.0 * u) 
    73     if (q == 0).any(): 
    74         inten = i_zero 
     73    z = (q*radius_gyration)**2 / (1.0 + 2.0*u) 
     74    # need to trap the case of the polydispersity being 1 (ie, monodispersity!) 
     75    if polydispersity == 1.0: 
     76        inten = i_zero * 2.0 * (exp(-z) + z - 1.0) 
    7577    else: 
    76     # need to trap the case of the polydispersity being 1 (ie, monodispersity!) 
    77         if polydispersity == 1: 
    78             inten = i_zero * 2.0 * (exp(-z) + z - 1.0 ) / (z * z) 
    79         else: 
    80             minusoneonu = -1.0 / u 
    81             inten = i_zero * 2.0 * (power((1.0 + u * z),minusoneonu) + z - 1.0 ) / ((1.0 + u) * (z * z)) 
     78        inten = i_zero * 2.0 * (power(1.0 + u*z, -1.0/u) + z - 1.0) / (1.0 + u) 
     79    index = q != 0. 
     80    inten[~index] = i_zero 
     81    inten[index] /= z[index]**2 
    8282    return inten 
    83 #Iq.vectorized =  True  # Iq accepts an array of q values 
     83Iq.vectorized =  True  # Iq accepts an array of q values 
    8484 
    8585def Iqxy(qx, qy, *args): 
    8686    # pylint: disable = missing-docstring 
    8787    return Iq(sqrt(qx ** 2 + qy ** 2), *args) 
    88 #Iqxy.vectorized = True # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
     88Iqxy.vectorized = True # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    8989 
    9090demo =  dict(scale = 1.0, 

  • doc/developer/index.rst

    r56fc97a rb85be2d  
    33*************************** 
    44 
     5.. toctree:: 
     6   :numbered: 4 
     7   :maxdepth: 4 
    58 
     9   calculator.rst 

  • sasmodels/bumps_model.py

    rea75043 r21b116f  
    8181    from bumps.names import Parameter 
    8282 
    83     pars = {} 
    84     for p in model_info['parameters']: 
     83    pars = {}     # floating point parameters 
     84    pd_types = {} # distribution names 
     85    for p in model_info['parameters'].call_parameters: 
    8586        value = kwargs.pop(p.name, p.default) 
    8687        pars[p.name] = Parameter.default(value, name=p.name, limits=p.limits) 
    87     for name in model_info['partype']['pd-2d']: 
    88         for xpart, xdefault, xlimits in [ 
    89                 ('_pd', 0., pars[name].limits), 
    90                 ('_pd_n', 35., (0, 1000)), 
    91                 ('_pd_nsigma', 3., (0, 10)), 
    92             ]: 
    93             xname = name + xpart 
    94             xvalue = kwargs.pop(xname, xdefault) 
    95             pars[xname] = Parameter.default(xvalue, name=xname, limits=xlimits) 
    96  
    97     pd_types = {} 
    98     for name in model_info['partype']['pd-2d']: 
    99         xname = name + '_pd_type' 
    100         xvalue = kwargs.pop(xname, 'gaussian') 
    101         pd_types[xname] = xvalue 
     88        if p.polydisperse: 
     89            for part, default, limits in [ 
     90                    ('_pd', 0., pars[p.name].limits), 
     91                    ('_pd_n', 35., (0, 1000)), 
     92                    ('_pd_nsigma', 3., (0, 10)), 
     93                ]: 
     94                name = p.name + part 
     95                value = kwargs.pop(name, default) 
     96                pars[name] = Parameter.default(value, name=name, limits=limits) 
     97            name = p.name + '_pd_type' 
     98            pd_types[name] = kwargs.pop(name, 'gaussian') 
    10299 
    103100    if kwargs:  # args not corresponding to parameters 

  • sasmodels/compare.py

    rf247314 r8bd7b77  
    3838from . import core 
    3939from . import kerneldll 
    40 from . import product 
    4140from .data import plot_theory, empty_data1D, empty_data2D 
    4241from .direct_model import DirectModel 
    … …  
    210209    Choose a parameter range based on parameter name and initial value. 
    211210    """ 
     211    # process the polydispersity options 
    212212    if p.endswith('_pd_n'): 
    213213        return [0, 100] 
    … …  
    222222        else: 
    223223            return [-180, 180] 
     224    elif p.endswith('_pd'): 
     225        return [0, 1] 
    224226    elif 'sld' in p: 
    225227        return [-0.5, 10] 
    226     elif p.endswith('_pd'): 
    227         return [0, 1] 
    228228    elif p == 'background': 
    229229        return [0, 10] 
    230230    elif p == 'scale': 
    231231        return [0, 1e3] 
    232     elif p == 'case_num': 
    233         # RPA hack 
    234         return [0, 10] 
    235232    elif v < 0: 
    236         # Kxy parameters in rpa model can be negative 
    237233        return [2*v, -2*v] 
    238234    else: 
    … …  
    240236 
    241237 
    242 def _randomize_one(p, v): 
     238def _randomize_one(model_info, p, v): 
    243239    """ 
    244240    Randomize a single parameter. 
    … …  
    246242    if any(p.endswith(s) for s in ('_pd_n', '_pd_nsigma', '_pd_type')): 
    247243        return v 
     244 
     245    # Find the parameter definition 
     246    for par in model_info['parameters'].call_parameters: 
     247        if par.name == p: 
     248            break 
    248249    else: 
    249         return np.random.uniform(*parameter_range(p, v)) 
    250  
    251  
    252 def randomize_pars(pars, seed=None): 
     250        raise ValueError("unknown parameter %r"%p) 
     251 
     252    if len(par.limits) > 2:  # choice list 
     253        return np.random.randint(len(par.limits)) 
     254 
     255    limits = par.limits 
     256    if not np.isfinite(limits).all(): 
     257        low, high = parameter_range(p, v) 
     258        limits = (max(limits[0], low), min(limits[1], high)) 
     259 
     260    return np.random.uniform(*limits) 
     261 
     262 
     263def randomize_pars(model_info, pars, seed=None): 
    253264    """ 
    254265    Generate random values for all of the parameters. 
    … …  
    261272    with push_seed(seed): 
    262273        # Note: the sort guarantees order `of calls to random number generator 
    263         pars = dict((p, _randomize_one(p, v)) 
     274        pars = dict((p, _randomize_one(model_info, p, v)) 
    264275                    for p, v in sorted(pars.items())) 
    265276    return pars 
    … …  
    294305        # Make sure phi sums to 1.0 
    295306        if pars['case_num'] < 2: 
    296             pars['Phia'] = 0. 
    297             pars['Phib'] = 0. 
     307            pars['Phi1'] = 0. 
     308            pars['Phi2'] = 0. 
    298309        elif pars['case_num'] < 5: 
    299             pars['Phia'] = 0. 
    300         total = sum(pars['Phi'+c] for c in 'abcd') 
    301         for c in 'abcd': 
     310            pars['Phi1'] = 0. 
     311        total = sum(pars['Phi'+c] for c in '1234') 
     312        for c in '1234': 
    302313            pars['Phi'+c] /= total 
    303314 
    … …  
    306317    Format the parameter list for printing. 
    307318    """ 
    308     if is2d: 
    309         exclude = lambda n: False 
    310     else: 
    311         partype = model_info['partype'] 
    312         par1d = set(partype['fixed-1d']+partype['pd-1d']) 
    313         exclude = lambda n: n not in par1d 
    314319    lines = [] 
    315     for p in model_info['parameters']: 
    316         if exclude(p.name): continue 
     320    parameters = model_info['parameters'] 
     321    for p in parameters.user_parameters(pars, is2d): 
    317322        fields = dict( 
    318             value=pars.get(p.name, p.default), 
    319             pd=pars.get(p.name+"_pd", 0.), 
    320             n=int(pars.get(p.name+"_pd_n", 0)), 
    321             nsigma=pars.get(p.name+"_pd_nsgima", 3.), 
    322             type=pars.get(p.name+"_pd_type", 'gaussian')) 
     323            value=pars.get(p.id, p.default), 
     324            pd=pars.get(p.id+"_pd", 0.), 
     325            n=int(pars.get(p.id+"_pd_n", 0)), 
     326            nsigma=pars.get(p.id+"_pd_nsgima", 3.), 
     327            type=pars.get(p.id+"_pd_type", 'gaussian')) 
    323328        lines.append(_format_par(p.name, **fields)) 
    324329    return "\n".join(lines) 
    … …  
    454459    """ 
    455460    # initialize the code so time is more accurate 
    456     value = calculator(**suppress_pd(pars)) 
     461    if Nevals > 1: 
     462        value = calculator(**suppress_pd(pars)) 
    457463    toc = tic() 
    458464    for _ in range(max(Nevals, 1)):  # make sure there is at least one eval 
    … …  
    661667    """ 
    662668    # Get the default values for the parameters 
    663     pars = dict((p.name, p.default) for p in model_info['parameters']) 
    664  
    665     # Fill in default values for the polydispersity parameters 
    666     for p in model_info['parameters']: 
    667         if p.type in ('volume', 'orientation'): 
    668             pars[p.name+'_pd'] = 0.0 
    669             pars[p.name+'_pd_n'] = 0 
    670             pars[p.name+'_pd_nsigma'] = 3.0 
    671             pars[p.name+'_pd_type'] = "gaussian" 
     669    pars = {} 
     670    for p in model_info['parameters'].call_parameters: 
     671        parts = [('', p.default)] 
     672        if p.polydisperse: 
     673            parts.append(('_pd', 0.0)) 
     674            parts.append(('_pd_n', 0)) 
     675            parts.append(('_pd_nsigma', 3.0)) 
     676            parts.append(('_pd_type', "gaussian")) 
     677        for ext, val in parts: 
     678            if p.length > 1: 
     679                dict(("%s%d%s"%(p.id,k,ext), val) for k in range(p.length)) 
     680            else: 
     681                pars[p.id+ext] = val 
    672682 
    673683    # Plug in values given in demo 
    … …  
    774784 
    775785    if len(engines) == 0: 
    776         engines.extend(['single', 'sasview']) 
     786        engines.extend(['single', 'double']) 
    777787    elif len(engines) == 1: 
    778         if engines[0][0] != 'sasview': 
    779             engines.append('sasview') 
     788        if engines[0][0] != 'double': 
     789            engines.append('double') 
    780790        else: 
    781791            engines.append('single') 
    … …  
    807817    #pars.update(set_pars)  # set value before random to control range 
    808818    if opts['seed'] > -1: 
    809         pars = randomize_pars(pars, seed=opts['seed']) 
     819        pars = randomize_pars(model_info, pars, seed=opts['seed']) 
    810820        print("Randomize using -random=%i"%opts['seed']) 
    811821    if opts['mono']: 
    … …  
    879889        model_info = opts['def'] 
    880890        pars, pd_types = bumps_model.create_parameters(model_info, **opts['pars']) 
     891        # Initialize parameter ranges, fixing the 2D parameters for 1D data. 
    881892        if not opts['is2d']: 
    882             active = [base + ext 
    883                       for base in model_info['partype']['pd-1d'] 
    884                       for ext in ['', '_pd', '_pd_n', '_pd_nsigma']] 
    885             active.extend(model_info['partype']['fixed-1d']) 
    886             for k in active: 
    887                 v = pars[k] 
    888                 v.range(*parameter_range(k, v.value)) 
     893            for p in model_info['parameters'].user_parameters(is2d=False): 
     894                for ext in ['', '_pd', '_pd_n', '_pd_nsigma']: 
     895                    k = p.name+ext 
     896                    v = pars.get(k, None) 
     897                    if v is not None: 
     898                        v.range(*parameter_range(k, v.value)) 
    889899        else: 
    890900            for k, v in pars.items(): 

  • sasmodels/compare_many.py

    rce346b6 r8bd7b77  
    2020 
    2121from . import core 
    22 from . import generate 
    2322from .compare import (MODELS, randomize_pars, suppress_pd, make_data, 
    2423                      make_engine, get_pars, columnize, 
    … …  
    109108 
    110109    if is_2d: 
    111         if not model_info['has_2d']: 
     110        if not model_info['parameters'].has_2d: 
    112111            print(',"1-D only"') 
    113112            return 
    … …  
    125124        try: 
    126125            result = fn(**pars) 
    127         except KeyboardInterrupt: 
    128             raise 
    129         except: 
     126        except Exception: 
    130127            traceback.print_exc() 
    131128            print("when comparing %s for %d"%(name, seed)) 
    … …  
    246243        base = sys.argv[5] 
    247244        comp = sys.argv[6] if len(sys.argv) > 6 else "sasview" 
    248     except: 
     245    except Exception: 
    249246        traceback.print_exc() 
    250247        print_usage() 

  • sasmodels/convert.json

    rec45c4f r6e7ff6d  
    602602    "RPAModel",  
    603603    { 
     604      "N1": "Na", "N2": "Nb", "N3": "Nc", "N4": "Nd", 
     605      "L1": "La", "L2": "Lb", "L3": "Lc", "L4": "Ld", 
     606      "v1": "va", "v2": "vb", "v3": "vc", "v4": "vd", 
     607      "b1": "ba", "b2": "bb", "b3": "bc", "b4": "bd", 
     608      "Phi1": "Phia", "Phi2": "Phib", "Phi3": "Phic", "Phi4": "Phid", 
    604609      "case_num": "lcase_n" 
    605610    } 
    … …  
    620625    } 
    621626  ],  
     627  "_spherepy": [ 
     628    "SphereModel", 
     629    { 
     630      "sld": "sldSph", 
     631      "radius": "radius", 
     632      "sld_solvent": "sldSolv" 
     633    } 
     634  ], 
    622635  "spherical_sld": [ 
    623636    "SphereSLDModel",  
    624637    { 
     638      "n": "n_shells", 
    625639      "radius_core": "rad_core",  
    626640      "sld_solvent": "sld_solv" 

  • sasmodels/convert.py

    rf247314 r8bd7b77  
    206206        elif name == 'rpa': 
    207207            # convert scattering lengths from femtometers to centimeters 
    208             for p in "La", "Lb", "Lc", "Ld": 
     208            for p in "L1", "L2", "L3", "L4": 
    209209                if p in oldpars: oldpars[p] *= 1e-13 
    210210        elif name == 'core_shell_parallelepiped': 

  • sasmodels/core.py

    r4d76711 ree8f734  
    2424    from . import kernelcl 
    2525    HAVE_OPENCL = True 
    26 except: 
     26except Exception: 
    2727    HAVE_OPENCL = False 
    2828 
    … …  
    6464    """ 
    6565    try: s + '' 
    66     except: return False 
     66    except Exception: return False 
    6767    return True 
    6868 
    … …  
    170170 
    171171 
    172 def get_weights(model_info, pars, name): 
     172def get_weights(parameter, values): 
    173173    """ 
    174174    Generate the distribution for parameter *name* given the parameter values 
    … …  
    178178    from the *pars* dictionary for parameter value and parameter dispersion. 
    179179    """ 
    180     relative = name in model_info['partype']['pd-rel'] 
    181     limits = model_info['limits'][name] 
    182     disperser = pars.get(name+'_pd_type', 'gaussian') 
    183     value = pars.get(name, model_info['defaults'][name]) 
    184     npts = pars.get(name+'_pd_n', 0) 
    185     width = pars.get(name+'_pd', 0.0) 
    186     nsigma = pars.get(name+'_pd_nsigma', 3.0) 
     180    value = float(values.get(parameter.name, parameter.default)) 
     181    relative = parameter.relative_pd 
     182    limits = parameter.limits 
     183    disperser = values.get(parameter.name+'_pd_type', 'gaussian') 
     184    npts = values.get(parameter.name+'_pd_n', 0) 
     185    width = values.get(parameter.name+'_pd', 0.0) 
     186    nsigma = values.get(parameter.name+'_pd_nsigma', 3.0) 
     187    if npts == 0 or width == 0: 
     188        return [value], [] 
    187189    value, weight = weights.get_weights( 
    188190        disperser, npts, width, nsigma, value, limits, relative) 
    … …  
    198200    """ 
    199201    value, weight = zip(*pars) 
     202    weight = [w if w else [1.] for w in weight] 
    200203    value = [v.flatten() for v in meshgrid(*value)] 
    201204    weight = np.vstack([v.flatten() for v in meshgrid(*weight)]) 
    … …  
    216219    *mono* is True if polydispersity should be set to none on all parameters. 
    217220    """ 
    218     fixed_pars = [pars.get(name, kernel.info['defaults'][name]) 
    219                   for name in kernel.fixed_pars] 
     221    parameters = kernel.info['parameters'] 
    220222    if mono: 
    221         pd_pars = [( np.array([pars[name]]), np.array([1.0]) ) 
    222                    for name in kernel.pd_pars] 
    223     else: 
    224         pd_pars = [get_weights(kernel.info, pars, name) for name in kernel.pd_pars] 
    225     return kernel(fixed_pars, pd_pars, cutoff=cutoff) 
     223        active = lambda name: False 
     224    elif kernel.dim == '1d': 
     225        active = lambda name: name in parameters.pd_1d 
     226    elif kernel.dim == '2d': 
     227        active = lambda name: name in parameters.pd_2d 
     228    else: 
     229        active = lambda name: True 
     230 
     231    vw_pairs = [(get_weights(p, pars) if active(p.name) 
     232                 else ([pars.get(p.name, p.default)], [])) 
     233                for p in parameters.call_parameters] 
     234 
     235    details, weights, values = build_details(kernel, vw_pairs) 
     236    return kernel(details, weights, values, cutoff) 
     237 
     238def build_details(kernel, pairs): 
     239    values, weights = zip(*pairs) 
     240    if max([len(w) for w in weights]) > 1: 
     241        details = generate.poly_details(kernel.info, weights) 
     242    else: 
     243        details = kernel.info['mono_details'] 
     244    weights, values = [np.hstack(v) for v in (weights, values)] 
     245    weights = weights.astype(dtype=kernel.dtype) 
     246    values = values.astype(dtype=kernel.dtype) 
     247    return details, weights, values 
     248 
    226249 
    227250def call_ER_VR(model_info, vol_pars): 
    … …  
    256279        return 1.0 
    257280    else: 
    258         vol_pars = [get_weights(model_info, values, name) 
    259                     for name in model_info['partype']['volume']] 
     281        vol_pars = [get_weights(parameter, values) 
     282                    for parameter in model_info['parameters'].call_parameters 
     283                    if parameter.type == 'volume'] 
    260284        value, weight = dispersion_mesh(vol_pars) 
    261285        individual_radii = ER(*value) 
    262         #print(values[0].shape, weights.shape, fv.shape) 
    263286        return np.sum(weight*individual_radii) / np.sum(weight) 
    264287 
    … …  
    273296        return 1.0 
    274297    else: 
    275         vol_pars = [get_weights(model_info, values, name) 
    276                     for name in model_info['partype']['volume']] 
     298        vol_pars = [get_weights(parameter, values) 
     299                    for parameter in model_info['parameters'].call_parameters 
     300                    if parameter.type == 'volume'] 
    277301        value, weight = dispersion_mesh(vol_pars) 
    278302        whole, part = VR(*value) 

  • sasmodels/data.py

    rd6f5da6 ree8f734  
    358358        try: 
    359359            return fn(*args, **kw) 
    360         except KeyboardInterrupt: 
    361             raise 
    362         except: 
     360        except Exception: 
    363361            traceback.print_exc() 
    364362 

  • sasmodels/direct_model.py

    r4d76711 ree8f734  
    6767            self.data_type = 'Iq' 
    6868 
    69         partype = model.info['partype'] 
    70  
    7169        if self.data_type == 'sesans': 
    7270             
    … …  
    8280            q_mono = sesans.make_all_q(data) 
    8381        elif self.data_type == 'Iqxy': 
    84             if not partype['orientation'] and not partype['magnetic']: 
    85                 raise ValueError("not 2D without orientation or magnetic parameters") 
     82            #if not model.info['parameters'].has_2d: 
     83            #    raise ValueError("not 2D without orientation or magnetic parameters") 
    8684            q = np.sqrt(data.qx_data**2 + data.qy_data**2) 
    8785            qmin = getattr(data, 'qmin', 1e-16) 
    … …  
    172170    def _calc_theory(self, pars, cutoff=0.0): 
    173171        if self._kernel is None: 
    174             self._kernel = self._model.make_kernel(self._kernel_inputs)  # pylint: disable=attribute-dedata_type 
     172            self._kernel = self._model.make_kernel(self._kernel_inputs) 
    175173            self._kernel_mono = (self._model.make_kernel(self._kernel_mono_inputs) 
    176174                                 if self._kernel_mono_inputs else None) 
    … …  
    243241        try: 
    244242            values = [float(v) for v in call.split(',')] 
    245         except: 
     243        except Exception: 
    246244            values = [] 
    247245        if len(values) == 1: 

  • sasmodels/generate.py

    re6408d0 r6e7ff6d  
    2121 
    2222    *VR(p1, p2, ...)* returns the volume ratio for core-shell style forms. 
     23 
     24    #define INVALID(v) (expr)  returns False if v.parameter is invalid 
     25    for some parameter or other (e.g., v.bell_radius < v.radius).  If 
     26    necessary, the expression can call a function. 
    2327 
    2428These functions are defined in a kernel module .py script and an associated 
    … …  
    6569The constructor code will generate the necessary vectors for computing 
    6670them with the desired polydispersity. 
    67  
    68 The available kernel parameters are defined as a list, with each parameter 
    69 defined as a sublist with the following elements: 
    70  
    71     *name* is the name that will be used in the call to the kernel 
    72     function and the name that will be displayed to the user.  Names 
    73     should be lower case, with words separated by underscore.  If 
    74     acronyms are used, the whole acronym should be upper case. 
    75  
    76     *units* should be one of *degrees* for angles, *Ang* for lengths, 
    77     *1e-6/Ang^2* for SLDs. 
    78  
    79     *default value* will be the initial value for  the model when it 
    80     is selected, or when an initial value is not otherwise specified. 
    81  
    82     *limits = [lb, ub]* are the hard limits on the parameter value, used to 
    83     limit the polydispersity density function.  In the fit, the parameter limits 
    84     given to the fit are the limits  on the central value of the parameter. 
    85     If there is polydispersity, it will evaluate parameter values outside 
    86     the fit limits, but not outside the hard limits specified in the model. 
    87     If there are no limits, use +/-inf imported from numpy. 
    88  
    89     *type* indicates how the parameter will be used.  "volume" parameters 
    90     will be used in all functions.  "orientation" parameters will be used 
    91     in *Iqxy* and *Imagnetic*.  "magnetic* parameters will be used in 
    92     *Imagnetic* only.  If *type* is the empty string, the parameter will 
    93     be used in all of *Iq*, *Iqxy* and *Imagnetic*.  "sld" parameters 
    94     can automatically be promoted to magnetic parameters, each of which 
    95     will have a magnitude and a direction, which may be different from 
    96     other sld parameters. 
    97  
    98     *description* is a short description of the parameter.  This will 
    99     be displayed in the parameter table and used as a tool tip for the 
    100     parameter value in the user interface. 
    101  
    10271The kernel module must set variables defining the kernel meta data: 
    10372 
    … …  
    156125An *model_info* dictionary is constructed from the kernel meta data and 
    157126returned to the caller. 
    158  
    159 The model evaluator, function call sequence consists of q inputs and the return vector, 
    160 followed by the loop value/weight vector, followed by the values for 
    161 the non-polydisperse parameters, followed by the lengths of the 
    162 polydispersity loops.  To construct the call for 1D models, the 
    163 categories *fixed-1d* and *pd-1d* list the names of the parameters 
    164 of the non-polydisperse and the polydisperse parameters respectively. 
    165 Similarly, *fixed-2d* and *pd-2d* provide parameter names for 2D models. 
    166 The *pd-rel* category is a set of those parameters which give 
    167 polydispersitiy as a portion of the value (so a 10% length dispersity 
    168 would use a polydispersity value of 0.1) rather than absolute 
    169 dispersity such as an angle plus or minus 15 degrees. 
    170  
    171 The *volume* category lists the volume parameters in order for calls 
    172 to volume within the kernel (used for volume normalization) and for 
    173 calls to ER and VR for effective radius and volume ratio respectively. 
    174  
    175 The *orientation* and *magnetic* categories list the orientation and 
    176 magnetic parameters.  These are used by the sasview interface.  The 
    177 blank category is for parameters such as scale which don't have any 
    178 other marking. 
    179127 
    180128The doc string at the start of the kernel module will be used to 
    … …  
    204152from __future__ import print_function 
    205153 
    206 #TODO: identify model files which have changed since loading and reload them. 
    207154#TODO: determine which functions are useful outside of generate 
    208155#__all__ = ["model_info", "make_doc", "make_source", "convert_type"] 
    209156 
    210 import sys 
    211157from os.path import abspath, dirname, join as joinpath, exists, basename, \ 
    212     splitext 
     158    splitext, getmtime 
    213159import re 
    214160import string 
    215161import warnings 
    216 from collections import namedtuple 
    217162 
    218163import numpy as np 
    219164 
     165from .modelinfo import ModelInfo, Parameter, make_parameter_table, set_demo 
    220166from .custom import load_custom_kernel_module 
    221167 
    222 PARAMETER_FIELDS = ['name', 'units', 'default', 'limits', 'type', 'description'] 
    223 Parameter = namedtuple('Parameter', PARAMETER_FIELDS) 
    224  
    225 C_KERNEL_TEMPLATE_PATH = joinpath(dirname(__file__), 'kernel_template.c') 
     168TEMPLATE_ROOT = dirname(__file__) 
    226169 
    227170F16 = np.dtype('float16') 
    … …  
    232175except TypeError: 
    233176    F128 = None 
    234  
    235 # Scale and background, which are parameters common to every form factor 
    236 COMMON_PARAMETERS = [ 
    237     ["scale", "", 1, [0, np.inf], "", "Source intensity"], 
    238     ["background", "1/cm", 1e-3, [0, np.inf], "", "Source background"], 
    239     ] 
    240177 
    241178# Conversion from units defined in the parameter table for each model 
    … …  
    331268    raise ValueError("%r not found in %s" % (filename, search_path)) 
    332269 
     270 
    333271def model_sources(model_info): 
    334272    """ 
    … …  
    339277    return [_search(search_path, f) for f in model_info['source']] 
    340278 
    341 # Pragmas for enable OpenCL features.  Be sure to protect them so that they 
    342 # still compile even if OpenCL is not present. 
    343 _F16_PRAGMA = """\ 
    344 #if defined(__OPENCL_VERSION__) // && !defined(cl_khr_fp16) 
    345 #  pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_fp16: enable 
    346 #endif 
    347 """ 
    348  
    349 _F64_PRAGMA = """\ 
    350 #if defined(__OPENCL_VERSION__) // && !defined(cl_khr_fp64) 
    351 #  pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_fp64: enable 
    352 #endif 
    353 """ 
     279def timestamp(model_info): 
     280    """ 
     281    Return a timestamp for the model corresponding to the most recently 
     282    changed file or dependency. 
     283    """ 
     284    source_files = (model_sources(model_info) 
     285                    + model_templates() 
     286                    + [model_info['filename']]) 
     287    newest = max(getmtime(f) for f in source_files) 
     288    return newest 
    354289 
    355290def convert_type(source, dtype): 
    … …  
    362297    if dtype == F16: 
    363298        fbytes = 2 
    364         source = _F16_PRAGMA + _convert_type(source, "half", "f") 
     299        source = _convert_type(source, "half", "f") 
    365300    elif dtype == F32: 
    366301        fbytes = 4 
    … …  
    368303    elif dtype == F64: 
    369304        fbytes = 8 
    370         source = _F64_PRAGMA + source  # Source is already double 
     305        # no need to convert if it is already double 
    371306    elif dtype == F128: 
    372307        fbytes = 16 
    … …  
    411346 
    412347 
    413 LOOP_OPEN = """\ 
    414 for (int %(name)s_i=0; %(name)s_i < N%(name)s; %(name)s_i++) { 
    415   const double %(name)s = loops[2*(%(name)s_i%(offset)s)]; 
    416   const double %(name)s_w = loops[2*(%(name)s_i%(offset)s)+1];\ 
     348_template_cache = {} 
     349def load_template(filename): 
     350    path = joinpath(TEMPLATE_ROOT, filename) 
     351    mtime = getmtime(path) 
     352    if filename not in _template_cache or mtime > _template_cache[filename][0]: 
     353        with open(path) as fid: 
     354            _template_cache[filename] = (mtime, fid.read(), path) 
     355    return _template_cache[filename][1] 
     356 
     357def model_templates(): 
     358    # TODO: fails DRY; templates are listed in two places. 
     359    # should instead have model_info contain a list of paths 
     360    return [joinpath(TEMPLATE_ROOT, filename) 
     361            for filename in ('kernel_header.c', 'kernel_iq.c')] 
     362 
     363 
     364_FN_TEMPLATE = """\ 
     365double %(name)s(%(pars)s); 
     366double %(name)s(%(pars)s) { 
     367    %(body)s 
     368} 
     369 
     370 
    417371""" 
    418 def build_polydispersity_loops(pd_pars): 
    419     """ 
    420     Build polydispersity loops 
    421  
    422     Returns loop opening and loop closing 
    423     """ 
    424     depth = 4 
    425     offset = "" 
    426     loop_head = [] 
    427     loop_end = [] 
    428     for name in pd_pars: 
    429         subst = {'name': name, 'offset': offset} 
    430         loop_head.append(indent(LOOP_OPEN % subst, depth)) 
    431         loop_end.insert(0, (" "*depth) + "}") 
    432         offset += '+N' + name 
    433         depth += 2 
    434     return "\n".join(loop_head), "\n".join(loop_end) 
    435  
    436 C_KERNEL_TEMPLATE = None 
     372 
     373def _gen_fn(name, pars, body): 
     374    """ 
     375    Generate a function given pars and body. 
     376 
     377    Returns the following string:: 
     378 
     379         double fn(double a, double b, ...); 
     380         double fn(double a, double b, ...) { 
     381             .... 
     382         } 
     383    """ 
     384    par_decl = ', '.join(p.as_function_argument() for p in pars) if pars else 'void' 
     385    return _FN_TEMPLATE % {'name': name, 'body': body, 'pars': par_decl} 
     386 
     387def _call_pars(prefix, pars): 
     388    """ 
     389    Return a list of *prefix.parameter* from parameter items. 
     390    """ 
     391    return [p.as_call_reference(prefix) for p in pars] 
     392 
     393_IQXY_PATTERN = re.compile("^((inline|static) )? *(double )? *Iqxy *([(]|$)", 
     394                           flags=re.MULTILINE) 
     395def _have_Iqxy(sources): 
     396    """ 
     397    Return true if any file defines Iqxy. 
     398 
     399    Note this is not a C parser, and so can be easily confused by 
     400    non-standard syntax.  Also, it will incorrectly identify the following 
     401    as having Iqxy:: 
     402 
     403        /* 
     404        double Iqxy(qx, qy, ...) { ... fill this in later ... } 
     405        */ 
     406 
     407    If you want to comment out an Iqxy function, use // on the front of the 
     408    line instead. 
     409    """ 
     410    for code in sources: 
     411        if _IQXY_PATTERN.search(code): 
     412            return True 
     413    else: 
     414        return False 
     415 
    437416def make_source(model_info): 
    438417    """ 
    … …  
    453432    # for computing volume even if we allow non-disperse volume parameters. 
    454433 
    455     # Load template 
    456     global C_KERNEL_TEMPLATE 
    457     if C_KERNEL_TEMPLATE is None: 
    458         with open(C_KERNEL_TEMPLATE_PATH) as fid: 
    459             C_KERNEL_TEMPLATE = fid.read() 
    460  
    461     # Load additional sources 
    462     source = [open(f).read() for f in model_sources(model_info)] 
    463  
    464     # Prepare defines 
    465     defines = [] 
    466     partype = model_info['partype'] 
    467     pd_1d = partype['pd-1d'] 
    468     pd_2d = partype['pd-2d'] 
    469     fixed_1d = partype['fixed-1d'] 
    470     fixed_2d = partype['fixed-1d'] 
    471  
    472     iq_parameters = [p.name 
    473                      for p in model_info['parameters'][2:]  # skip scale, background 
    474                      if p.name in set(fixed_1d + pd_1d)] 
    475     iqxy_parameters = [p.name 
    476                        for p in model_info['parameters'][2:]  # skip scale, background 
    477                        if p.name in set(fixed_2d + pd_2d)] 
    478     volume_parameters = [p.name 
    479                          for p in model_info['parameters'] 
    480                          if p.type == 'volume'] 
    481  
    482     # Fill in defintions for volume parameters 
    483     if volume_parameters: 
    484         defines.append(('VOLUME_PARAMETERS', 
    485                         ','.join(volume_parameters))) 
    486         defines.append(('VOLUME_WEIGHT_PRODUCT', 
    487                         '*'.join(p + '_w' for p in volume_parameters))) 
    488  
    489     # Generate form_volume function from body only 
     434    partable = model_info['parameters'] 
     435 
     436    # Identify parameters for Iq, Iqxy, Iq_magnetic and form_volume. 
     437    # Note that scale and volume are not possible types. 
     438 
     439    # Load templates and user code 
     440    kernel_header = load_template('kernel_header.c') 
     441    kernel_code = load_template('kernel_iq.c') 
     442    user_code = [open(f).read() for f in model_sources(model_info)] 
     443 
     444    # Build initial sources 
     445    source = [kernel_header] + user_code 
     446 
     447    # Make parameters for q, qx, qy so that we can use them in declarations 
     448    q, qx, qy = [Parameter(name=v) for v in ('q', 'qx', 'qy')] 
     449    # Generate form_volume function, etc. from body only 
    490450    if model_info['form_volume'] is not None: 
    491         if volume_parameters: 
    492             vol_par_decl = ', '.join('double ' + p for p in volume_parameters) 
    493         else: 
    494             vol_par_decl = 'void' 
    495         defines.append(('VOLUME_PARAMETER_DECLARATIONS', 
    496                         vol_par_decl)) 
    497         fn = """\ 
    498 double form_volume(VOLUME_PARAMETER_DECLARATIONS); 
    499 double form_volume(VOLUME_PARAMETER_DECLARATIONS) { 
    500     %(body)s 
    501 } 
    502 """ % {'body':model_info['form_volume']} 
    503         source.append(fn) 
    504  
    505     # Fill in definitions for Iq parameters 
    506     defines.append(('IQ_KERNEL_NAME', model_info['name'] + '_Iq')) 
    507     defines.append(('IQ_PARAMETERS', ', '.join(iq_parameters))) 
    508     if fixed_1d: 
    509         defines.append(('IQ_FIXED_PARAMETER_DECLARATIONS', 
    510                         ', \\\n    '.join('const double %s' % p for p in fixed_1d))) 
    511     if pd_1d: 
    512         defines.append(('IQ_WEIGHT_PRODUCT', 
    513                         '*'.join(p + '_w' for p in pd_1d))) 
    514         defines.append(('IQ_DISPERSION_LENGTH_DECLARATIONS', 
    515                         ', \\\n    '.join('const int N%s' % p for p in pd_1d))) 
    516         defines.append(('IQ_DISPERSION_LENGTH_SUM', 
    517                         '+'.join('N' + p for p in pd_1d))) 
    518         open_loops, close_loops = build_polydispersity_loops(pd_1d) 
    519         defines.append(('IQ_OPEN_LOOPS', 
    520                         open_loops.replace('\n', ' \\\n'))) 
    521         defines.append(('IQ_CLOSE_LOOPS', 
    522                         close_loops.replace('\n', ' \\\n'))) 
     451        pars = partable.form_volume_parameters 
     452        source.append(_gen_fn('form_volume', pars, model_info['form_volume'])) 
    523453    if model_info['Iq'] is not None: 
    524         defines.append(('IQ_PARAMETER_DECLARATIONS', 
    525                         ', '.join('double ' + p for p in iq_parameters))) 
    526         fn = """\ 
    527 double Iq(double q, IQ_PARAMETER_DECLARATIONS); 
    528 double Iq(double q, IQ_PARAMETER_DECLARATIONS) { 
    529     %(body)s 
    530 } 
    531 """ % {'body':model_info['Iq']} 
    532         source.append(fn) 
    533  
    534     # Fill in definitions for Iqxy parameters 
    535     defines.append(('IQXY_KERNEL_NAME', model_info['name'] + '_Iqxy')) 
    536     defines.append(('IQXY_PARAMETERS', ', '.join(iqxy_parameters))) 
    537     if fixed_2d: 
    538         defines.append(('IQXY_FIXED_PARAMETER_DECLARATIONS', 
    539                         ', \\\n    '.join('const double %s' % p for p in fixed_2d))) 
    540     if pd_2d: 
    541         defines.append(('IQXY_WEIGHT_PRODUCT', 
    542                         '*'.join(p + '_w' for p in pd_2d))) 
    543         defines.append(('IQXY_DISPERSION_LENGTH_DECLARATIONS', 
    544                         ', \\\n    '.join('const int N%s' % p for p in pd_2d))) 
    545         defines.append(('IQXY_DISPERSION_LENGTH_SUM', 
    546                         '+'.join('N' + p for p in pd_2d))) 
    547         open_loops, close_loops = build_polydispersity_loops(pd_2d) 
    548         defines.append(('IQXY_OPEN_LOOPS', 
    549                         open_loops.replace('\n', ' \\\n'))) 
    550         defines.append(('IQXY_CLOSE_LOOPS', 
    551                         close_loops.replace('\n', ' \\\n'))) 
     454        pars = [q] + partable.iq_parameters 
     455        source.append(_gen_fn('Iq', pars, model_info['Iq'])) 
    552456    if model_info['Iqxy'] is not None: 
    553         defines.append(('IQXY_PARAMETER_DECLARATIONS', 
    554                         ', '.join('double ' + p for p in iqxy_parameters))) 
    555         fn = """\ 
    556 double Iqxy(double qx, double qy, IQXY_PARAMETER_DECLARATIONS); 
    557 double Iqxy(double qx, double qy, IQXY_PARAMETER_DECLARATIONS) { 
    558     %(body)s 
    559 } 
    560 """ % {'body':model_info['Iqxy']} 
    561         source.append(fn) 
    562  
    563     # Need to know if we have a theta parameter for Iqxy; it is not there 
    564     # for the magnetic sphere model, for example, which has a magnetic 
    565     # orientation but no shape orientation. 
    566     if 'theta' in pd_2d: 
    567         defines.append(('IQXY_HAS_THETA', '1')) 
    568  
    569     #for d in defines: print(d) 
    570     defines = '\n'.join('#define %s %s' % (k, v) for k, v in defines) 
    571     sources = '\n\n'.join(source) 
    572     return C_KERNEL_TEMPLATE % { 
    573         'DEFINES': defines, 
    574         'SOURCES': sources, 
    575         } 
    576  
    577 def categorize_parameters(pars): 
    578     """ 
    579     Build parameter categories out of the the parameter definitions. 
    580  
    581     Returns a dictionary of categories. 
    582  
    583     Note: these categories are subject to change, depending on the needs of 
    584     the UI and the needs of the kernel calling function. 
    585  
    586     The categories are as follows: 
    587  
    588     * *volume* list of volume parameter names 
    589     * *orientation* list of orientation parameters 
    590     * *magnetic* list of magnetic parameters 
    591     * *<empty string>* list of parameters that have no type info 
    592  
    593     Each parameter is in one and only one category. 
    594  
    595     The following derived categories are created: 
    596  
    597     * *fixed-1d* list of non-polydisperse parameters for 1D models 
    598     * *pd-1d* list of polydisperse parameters for 1D models 
    599     * *fixed-2d* list of non-polydisperse parameters for 2D models 
    600     * *pd-d2* list of polydisperse parameters for 2D models 
    601     """ 
    602     partype = { 
    603         'volume': [], 'orientation': [], 'magnetic': [], 'sld': [], '': [], 
    604         'fixed-1d': [], 'fixed-2d': [], 'pd-1d': [], 'pd-2d': [], 
    605         'pd-rel': set(), 
    606     } 
    607  
    608     for p in pars: 
    609         if p.type == 'volume': 
    610             partype['pd-1d'].append(p.name) 
    611             partype['pd-2d'].append(p.name) 
    612             partype['pd-rel'].add(p.name) 
    613         elif p.type == 'magnetic': 
    614             partype['fixed-2d'].append(p.name) 
    615         elif p.type == 'orientation': 
    616             partype['pd-2d'].append(p.name) 
    617         elif p.type in ('', 'sld'): 
    618             partype['fixed-1d'].append(p.name) 
    619             partype['fixed-2d'].append(p.name) 
    620         else: 
    621             raise ValueError("unknown parameter type %r" % p.type) 
    622         partype[p.type].append(p.name) 
    623  
    624     return partype 
    625  
    626 def process_parameters(model_info): 
    627     """ 
    628     Process parameter block, precalculating parameter details. 
    629     """ 
    630     # convert parameters into named tuples 
    631     for p in model_info['parameters']: 
    632         if p[4] == '' and (p[0].startswith('sld') or p[0].endswith('sld')): 
    633             p[4] = 'sld' 
    634             # TODO: make sure all models explicitly label their sld parameters 
    635             #raise ValueError("%s.%s needs to be explicitly set to type 'sld'" %(model_info['id'], p[0])) 
    636  
    637     pars = [Parameter(*p) for p in model_info['parameters']] 
    638     # Fill in the derived attributes 
    639     model_info['parameters'] = pars 
    640     partype = categorize_parameters(pars) 
    641     model_info['limits'] = dict((p.name, p.limits) for p in pars) 
    642     model_info['partype'] = partype 
    643     model_info['defaults'] = dict((p.name, p.default) for p in pars) 
    644     if model_info.get('demo', None) is None: 
    645         model_info['demo'] = model_info['defaults'] 
    646     model_info['has_2d'] = partype['orientation'] or partype['magnetic'] 
    647  
     457        pars = [qx, qy] + partable.iqxy_parameters 
     458        source.append(_gen_fn('Iqxy', pars, model_info['Iqxy'])) 
     459 
     460    # Define the parameter table 
     461    source.append("#define PARAMETER_TABLE \\") 
     462    source.append("\\\n".join(p.as_definition() 
     463                              for p in partable.kernel_parameters)) 
     464 
     465    # Define the function calls 
     466    if partable.form_volume_parameters: 
     467        refs = _call_pars("_v.", partable.form_volume_parameters) 
     468        call_volume = "#define CALL_VOLUME(_v) form_volume(%s)" % (",".join(refs)) 
     469    else: 
     470        # Model doesn't have volume.  We could make the kernel run a little 
     471        # faster by not using/transferring the volume normalizations, but 
     472        # the ifdef's reduce readability more than is worthwhile. 
     473        call_volume = "#define CALL_VOLUME(v) 1.0" 
     474    source.append(call_volume) 
     475 
     476    refs = ["_q[_i]"] + _call_pars("_v.", partable.iq_parameters) 
     477    call_iq = "#define CALL_IQ(_q,_i,_v) Iq(%s)" % (",".join(refs)) 
     478    if _have_Iqxy(user_code): 
     479        # Call 2D model 
     480        refs = ["q[2*i]", "q[2*i+1]"] + _call_pars("_v.", partable.iqxy_parameters) 
     481        call_iqxy = "#define CALL_IQ(_q,_i,_v) Iqxy(%s)" % (",".join(refs)) 
     482    else: 
     483        # Call 1D model with sqrt(qx^2 + qy^2) 
     484        warnings.warn("Creating Iqxy = Iq(sqrt(qx^2 + qy^2))") 
     485        # still defined:: refs = ["q[i]"] + _call_pars("v", iq_parameters) 
     486        pars_sqrt = ["sqrt(_q[2*_i]*_q[2*_i]+_q[2*_i+1]*_q[2*_i+1])"] + refs[1:] 
     487        call_iqxy = "#define CALL_IQ(_q,_i,_v) Iq(%s)" % (",".join(pars_sqrt)) 
     488 
     489    # Fill in definitions for numbers of parameters 
     490    source.append("#define MAX_PD %s"%partable.max_pd) 
     491    source.append("#define NPARS %d"%partable.npars) 
     492 
     493    # TODO: allow mixed python/opencl kernels? 
     494 
     495    # define the Iq kernel 
     496    source.append("#define KERNEL_NAME %s_Iq"%model_info['name']) 
     497    source.append(call_iq) 
     498    source.append(kernel_code) 
     499    source.append("#undef CALL_IQ") 
     500    source.append("#undef KERNEL_NAME") 
     501 
     502    # define the Iqxy kernel from the same source with different #defines 
     503    source.append("#define KERNEL_NAME %s_Iqxy"%model_info['name']) 
     504    source.append(call_iqxy) 
     505    source.append(kernel_code) 
     506    source.append("#undef CALL_IQ") 
     507    source.append("#undef KERNEL_NAME") 
     508 
     509    return '\n'.join(source) 
     510 
     511class CoordinationDetails(object): 
     512    def __init__(self, model_info): 
     513        parameters = model_info['parameters'] 
     514        max_pd = parameters.max_pd 
     515        npars = parameters.npars 
     516        par_offset = 4*max_pd 
     517        self.details = np.zeros(par_offset + 3*npars + 4, 'i4') 
     518 
     519        # generate views on different parts of the array 
     520        self._pd_par     = self.details[0*max_pd:1*max_pd] 
     521        self._pd_length  = self.details[1*max_pd:2*max_pd] 
     522        self._pd_offset  = self.details[2*max_pd:3*max_pd] 
     523        self._pd_stride  = self.details[3*max_pd:4*max_pd] 
     524        self._par_offset = self.details[par_offset+0*npars:par_offset+1*npars] 
     525        self._par_coord  = self.details[par_offset+1*npars:par_offset+2*npars] 
     526        self._pd_coord   = self.details[par_offset+2*npars:par_offset+3*npars] 
     527 
     528        # theta_par is fixed 
     529        self.details[-1] = parameters.theta_offset 
     530 
     531    @property 
     532    def ctypes(self): return self.details.ctypes 
     533 
     534    @property 
     535    def pd_par(self): return self._pd_par 
     536 
     537    @property 
     538    def pd_length(self): return self._pd_length 
     539 
     540    @property 
     541    def pd_offset(self): return self._pd_offset 
     542 
     543    @property 
     544    def pd_stride(self): return self._pd_stride 
     545 
     546    @property 
     547    def pd_coord(self): return self._pd_coord 
     548 
     549    @property 
     550    def par_coord(self): return self._par_coord 
     551 
     552    @property 
     553    def par_offset(self): return self._par_offset 
     554 
     555    @property 
     556    def num_active(self): return self.details[-4] 
     557    @num_active.setter 
     558    def num_active(self, v): self.details[-4] = v 
     559 
     560    @property 
     561    def total_pd(self): return self.details[-3] 
     562    @total_pd.setter 
     563    def total_pd(self, v): self.details[-3] = v 
     564 
     565    @property 
     566    def num_coord(self): return self.details[-2] 
     567    @num_coord.setter 
     568    def num_coord(self, v): self.details[-2] = v 
     569 
     570    @property 
     571    def theta_par(self): return self.details[-1] 
     572 
     573    def show(self): 
     574        print("total_pd", self.total_pd) 
     575        print("num_active", self.num_active) 
     576        print("pd_par", self.pd_par) 
     577        print("pd_length", self.pd_length) 
     578        print("pd_offset", self.pd_offset) 
     579        print("pd_stride", self.pd_stride) 
     580        print("par_offsets", self.par_offset) 
     581        print("num_coord", self.num_coord) 
     582        print("par_coord", self.par_coord) 
     583        print("pd_coord", self.pd_coord) 
     584        print("theta par", self.details[-1]) 
     585 
     586def mono_details(model_info): 
     587    details = CoordinationDetails(model_info) 
     588    # The zero defaults for monodisperse systems are mostly fine 
     589    details.par_offset[:] = np.arange(2, len(details.par_offset)+2) 
     590    return details 
     591 
     592def poly_details(model_info, weights): 
     593    #print("weights",weights) 
     594    weights = weights[2:] # Skip scale and background 
     595 
     596    # Decreasing list of polydispersity lengths 
     597    # Note: the reversing view, x[::-1], does not require a copy 
     598    pd_length = np.array([len(w) for w in weights]) 
     599    num_active = np.sum(pd_length>1) 
     600    if num_active > model_info['parameters'].max_pd: 
     601        raise ValueError("Too many polydisperse parameters") 
     602 
     603    pd_offset = np.cumsum(np.hstack((0, pd_length))) 
     604    idx = np.argsort(pd_length)[::-1][:num_active] 
     605    par_length = np.array([max(len(w),1) for w in weights]) 
     606    pd_stride = np.cumprod(np.hstack((1, par_length[idx]))) 
     607    par_offsets = np.cumsum(np.hstack((2, par_length))) 
     608 
     609    details = CoordinationDetails(model_info) 
     610    details.pd_par[:num_active] = idx 
     611    details.pd_length[:num_active] = pd_length[idx] 
     612    details.pd_offset[:num_active] = pd_offset[idx] 
     613    details.pd_stride[:num_active] = pd_stride[:-1] 
     614    details.par_offset[:] = par_offsets[:-1] 
     615    details.total_pd = pd_stride[-1] 
     616    details.num_active = num_active 
     617    # Without constraints coordinated parameters are just the pd parameters 
     618    details.par_coord[:num_active] = idx 
     619    details.pd_coord[:num_active] = 2**np.arange(num_active) 
     620    details.num_coord = num_active 
     621    #details.show() 
     622    return details 
     623 
     624def constrained_poly_details(model_info, weights, constraints): 
     625    # Need to find the independently varying pars and sort them 
     626    # Need to build a coordination list for the dependent variables 
     627    # Need to generate a constraints function which takes values 
     628    # and weights, returning par blocks 
     629    raise NotImplementedError("Can't handle constraints yet") 
     630 
     631 
     632def create_vector_Iq(model_info): 
     633    """ 
     634    Define Iq as a vector function if it exists. 
     635    """ 
     636    Iq = model_info['Iq'] 
     637    if callable(Iq) and not getattr(Iq, 'vectorized', False): 
     638        def vector_Iq(q, *args): 
     639            """ 
     640            Vectorized 1D kernel. 
     641            """ 
     642            return np.array([Iq(qi, *args) for qi in q]) 
     643        model_info['Iq'] = vector_Iq 
     644 
     645def create_vector_Iqxy(model_info): 
     646    """ 
     647    Define Iqxy as a vector function if it exists, or default it from Iq(). 
     648    """ 
     649    Iq, Iqxy = model_info['Iq'], model_info['Iqxy'] 
     650    if callable(Iqxy) and not getattr(Iqxy, 'vectorized', False): 
     651        def vector_Iqxy(qx, qy, *args): 
     652            """ 
     653            Vectorized 2D kernel. 
     654            """ 
     655            return np.array([Iqxy(qxi, qyi, *args) for qxi, qyi in zip(qx, qy)]) 
     656        model_info['Iqxy'] = vector_Iqxy 
     657    elif callable(Iq): 
     658        # Iq is vectorized because create_vector_Iq was already called. 
     659        def default_Iqxy(qx, qy, *args): 
     660            """ 
     661            Default 2D kernel. 
     662            """ 
     663            return Iq(np.sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     664        model_info['Iqxy'] = default_Iqxy 
     665 
     666def create_default_functions(model_info): 
     667    """ 
     668    Autogenerate missing functions, such as Iqxy from Iq. 
     669 
     670    This only works for Iqxy when Iq is written in python. :func:`make_source` 
     671    performs a similar role for Iq written in C.  This also vectorizes 
     672    any functions that are not already marked as vectorized. 
     673    """ 
     674    create_vector_Iq(model_info) 
     675    create_vector_Iqxy(model_info)  # call create_vector_Iq() first 
    648676 
    649677def load_kernel_module(model_name): 
    … …  
    682710      model variants (e.g., the list of cases) or is None if there are no 
    683711      model variants 
    684     * *defaults* is the *{parameter: value}* table built from the parameter 
    685       description table. 
    686     * *limits* is the *{parameter: [min, max]}* table built from the 
    687       parameter description table. 
    688     * *partypes* categorizes the model parameters. See 
     712    * *par_type* categorizes the model parameters. See 
    689713      :func:`categorize_parameters` for details. 
    690714    * *demo* contains the *{parameter: value}* map used in compare (and maybe 
    … …  
    700724      *model_info* blocks for the composition objects.  This allows us to 
    701725      build complete product and mixture models from just the info. 
    702  
    703726    """ 
    704727    # TODO: maybe turn model_info into a class ModelDefinition 
    705     parameters = COMMON_PARAMETERS + kernel_module.parameters 
     728    #print("make parameter table", kernel_module.parameters) 
     729    parameters = make_parameter_table(kernel_module.parameters) 
    706730    filename = abspath(kernel_module.__file__) 
    707731    kernel_id = splitext(basename(filename))[0] 
    … …  
    713737        filename=abspath(kernel_module.__file__), 
    714738        name=name, 
    715         title=kernel_module.title, 
    716         description=kernel_module.description, 
     739        title=getattr(kernel_module, 'title', name+" model"), 
     740        description=getattr(kernel_module, 'description', 'no description'), 
    717741        parameters=parameters, 
    718742        composition=None, 
    … …  
    721745        single=getattr(kernel_module, 'single', True), 
    722746        structure_factor=getattr(kernel_module, 'structure_factor', False), 
     747        profile_axes=getattr(kernel_module, 'profile_axes', ['x','y']), 
    723748        variant_info=getattr(kernel_module, 'invariant_info', None), 
    724749        demo=getattr(kernel_module, 'demo', None), 
    … …  
    726751        tests=getattr(kernel_module, 'tests', []), 
    727752        ) 
    728     process_parameters(model_info) 
     753    set_demo(model_info, getattr(kernel_module, 'demo', None)) 
    729754    # Check for optional functions 
    730     functions = "ER VR form_volume Iq Iqxy shape sesans".split() 
     755    functions = "ER VR form_volume Iq Iqxy profile sesans".split() 
    731756    model_info.update((k, getattr(kernel_module, k, None)) for k in functions) 
     757    create_default_functions(model_info) 
     758    # Precalculate the monodisperse parameters 
     759    # TODO: make this a lazy evaluator 
     760    # make_model_info is called for every model on sasview startup 
     761    model_info['mono_details'] = mono_details(model_info) 
    732762    return model_info 
    733763 
    … …  
    796826    Program which prints the source produced by the model. 
    797827    """ 
     828    import sys 
    798829    if len(sys.argv) <= 1: 
    799830        print("usage: python -m sasmodels.generate modelname") 

  • sasmodels/kernelcl.py

    r4d76711 rd2bb604  
    4848harmless, albeit annoying. 
    4949""" 
     50from __future__ import print_function 
    5051import os 
    5152import warnings 
    … …  
    5455 
    5556try: 
     57    raise NotImplementedError("OpenCL not yet implemented for new kernel template") 
    5658    import pyopencl as cl 
    5759    # Ask OpenCL for the default context so that we know that one exists 
    … …  
    7375# of polydisperse parameters. 
    7476MAX_LOOPS = 2048 
     77 
     78 
     79# Pragmas for enable OpenCL features.  Be sure to protect them so that they 
     80# still compile even if OpenCL is not present. 
     81_F16_PRAGMA = """\ 
     82#if defined(__OPENCL_VERSION__) // && !defined(cl_khr_fp16) 
     83#  pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_fp16: enable 
     84#endif 
     85""" 
     86 
     87_F64_PRAGMA = """\ 
     88#if defined(__OPENCL_VERSION__) // && !defined(cl_khr_fp64) 
     89#  pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_fp64: enable 
     90#endif 
     91""" 
    7592 
    7693 
    … …  
    142159        raise RuntimeError("%s not supported for devices"%dtype) 
    143160 
    144     source = generate.convert_type(source, dtype) 
     161    source_list = [generate.convert_type(source, dtype)] 
     162 
     163    if dtype == generate.F16: 
     164        source_list.insert(0, _F16_PRAGMA) 
     165    elif dtype == generate.F64: 
     166        source_list.insert(0, _F64_PRAGMA) 
     167 
    145168    # Note: USE_SINCOS makes the intel cpu slower under opencl 
    146169    if context.devices[0].type == cl.device_type.GPU: 
    147         source = "#define USE_SINCOS\n" + source 
     170        source_list.insert(0, "#define USE_SINCOS\n") 
    148171    options = (get_fast_inaccurate_build_options(context.devices[0]) 
    149172               if fast else []) 
     173    source = "\n".join(source_list) 
    150174    program = cl.Program(context, source).build(options=options) 
    151175    return program 
    … …  
    220244        key = "%s-%s-%s"%(name, dtype, fast) 
    221245        if key not in self.compiled: 
    222             #print("compiling",name) 
     246            print("compiling",name) 
    223247            dtype = np.dtype(dtype) 
    224             program = compile_model(self.get_context(dtype), source, dtype, fast) 
     248            program = compile_model(self.get_context(dtype), 
     249                                    str(source), dtype, fast) 
    225250            self.compiled[key] = program 
    226251        return self.compiled[key] 
    … …  
    317342        if self.program is None: 
    318343            compiler = environment().compile_program 
    319             self.program = compiler(self.info['name'], self.source, self.dtype, 
    320                                     self.fast) 
     344            self.program = compiler(self.info['name'], self.source, 
     345                                    self.dtype, self.fast) 
    321346        is_2d = len(q_vectors) == 2 
    322347        kernel_name = generate.kernel_name(self.info, is_2d) 
    … …  
    365390        # at this point, so instead using 32, which is good on the set of 
    366391        # architectures tested so far. 
    367         self.q_vectors = [_stretch_input(q, self.dtype, 32) for q in q_vectors] 
     392        if self.is_2d: 
     393            # Note: 17 rather than 15 because results is 2 elements 
     394            # longer than input. 
     395            width = ((self.nq+17)//16)*16 
     396            self.q = np.empty((width, 2), dtype=dtype) 
     397            self.q[:self.nq, 0] = q_vectors[0] 
     398            self.q[:self.nq, 1] = q_vectors[1] 
     399        else: 
     400            # Note: 33 rather than 31 because results is 2 elements 
     401            # longer than input. 
     402            width = ((self.nq+33)//32)*32 
     403            self.q = np.empty(width, dtype=dtype) 
     404            self.q[:self.nq] = q_vectors[0] 
     405        self.global_size = [self.q.shape[0]] 
    368406        context = env.get_context(self.dtype) 
    369         self.global_size = [self.q_vectors[0].size] 
    370407        #print("creating inputs of size", self.global_size) 
    371         self.q_buffers = [ 
    372             cl.Buffer(context, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=q) 
    373             for q in self.q_vectors 
    374         ] 
     408        self.q_b = cl.Buffer(context, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, 
     409                             hostbuf=self.q) 
    375410 
    376411    def release(self): 
    … …  
    378413        Free the memory. 
    379414        """ 
    380         for b in self.q_buffers: 
    381             b.release() 
    382         self.q_buffers = [] 
     415        if self.q is not None: 
     416            self.q.release() 
     417            self.q = None 
    383418 
    384419    def __del__(self): 
    … …  
    406441    """ 
    407442    def __init__(self, kernel, model_info, q_vectors, dtype): 
     443        max_pd = model_info['max_pd'] 
     444        npars = len(model_info['parameters'])-2 
    408445        q_input = GpuInput(q_vectors, dtype) 
     446        self.dtype = dtype 
     447        self.dim = '2d' if q_input.is_2d else '1d' 
    409448        self.kernel = kernel 
    410449        self.info = model_info 
    411         self.res = np.empty(q_input.nq, q_input.dtype) 
    412         dim = '2d' if q_input.is_2d else '1d' 
    413         self.fixed_pars = model_info['partype']['fixed-' + dim] 
    414         self.pd_pars = model_info['partype']['pd-' + dim] 
     450        self.pd_stop_index = 4*max_pd-1 
     451        # plus three for the normalization values 
     452        self.result = np.empty(q_input.nq+3, q_input.dtype) 
    415453 
    416454        # Inputs and outputs for each kernel call 
    … …  
    418456        env = environment() 
    419457        self.queue = env.get_queue(dtype) 
    420         self.loops_b = cl.Buffer(self.queue.context, mf.READ_WRITE, 
    421                                  2 * MAX_LOOPS * q_input.dtype.itemsize) 
    422         self.res_b = cl.Buffer(self.queue.context, mf.READ_WRITE, 
     458 
     459        # details is int32 data, padded to an 8 integer boundary 
     460        size = ((max_pd*5 + npars*3 + 2 + 7)//8)*8 
     461        self.result_b = cl.Buffer(self.queue.context, mf.READ_WRITE, 
    423462                               q_input.global_size[0] * q_input.dtype.itemsize) 
    424         self.q_input = q_input 
    425  
    426         self._need_release = [self.loops_b, self.res_b, self.q_input] 
    427  
    428     def __call__(self, fixed_pars, pd_pars, cutoff): 
     463        self.q_input = q_input # allocated by GpuInput above 
     464 
     465        self._need_release = [ self.result_b, self.q_input ] 
     466 
     467    def __call__(self, details, weights, values, cutoff): 
    429468        real = (np.float32 if self.q_input.dtype == generate.F32 
    430469                else np.float64 if self.q_input.dtype == generate.F64 
    431470                else np.float16 if self.q_input.dtype == generate.F16 
    432471                else np.float32)  # will never get here, so use np.float32 
    433  
    434         #print "pars", fixed_pars, pd_pars 
    435         res_bi = self.res_b 
    436         nq = np.uint32(self.q_input.nq) 
    437         if pd_pars: 
    438             cutoff = real(cutoff) 
    439             loops_N = [np.uint32(len(p[0])) for p in pd_pars] 
    440             loops = np.hstack(pd_pars) \ 
    441                 if pd_pars else np.empty(0, dtype=self.q_input.dtype) 
    442             loops = np.ascontiguousarray(loops.T, self.q_input.dtype).flatten() 
    443             #print("loops",Nloops, loops) 
    444  
    445             #import sys; print("opencl eval",pars) 
    446             #print("opencl eval",pars) 
    447             if len(loops) > 2 * MAX_LOOPS: 
    448                 raise ValueError("too many polydispersity points") 
    449  
    450             loops_bi = self.loops_b 
    451             cl.enqueue_copy(self.queue, loops_bi, loops) 
    452             loops_l = cl.LocalMemory(len(loops.data)) 
    453             #ctx = environment().context 
    454             #loops_bi = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY|mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=loops) 
    455             dispersed = [loops_bi, loops_l, cutoff] + loops_N 
    456         else: 
    457             dispersed = [] 
    458         fixed = [real(p) for p in fixed_pars] 
    459         args = self.q_input.q_buffers + [res_bi, nq] + dispersed + fixed 
     472        assert details.dtype == np.int32 
     473        assert weights.dtype == real and values.dtype == real 
     474 
     475        context = self.queue.context 
     476        details_b = cl.Buffer(context, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, 
     477                              hostbuf=details) 
     478        weights_b = cl.Buffer(context, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, 
     479                              hostbuf=weights) 
     480        values_b = cl.Buffer(context, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, 
     481                             hostbuf=values) 
     482 
     483        start, stop = 0, self.details[self.pd_stop_index] 
     484        args = [ 
     485            np.uint32(self.q_input.nq), np.uint32(start), np.uint32(stop), 
     486            self.details_b, self.weights_b, self.values_b, 
     487            self.q_input.q_b, self.result_b, real(cutoff), 
     488        ] 
    460489        self.kernel(self.queue, self.q_input.global_size, None, *args) 
    461         cl.enqueue_copy(self.queue, self.res, res_bi) 
    462  
    463         return self.res 
     490        cl.enqueue_copy(self.queue, self.result, self.result_b) 
     491        [v.release() for v in details_b, weights_b, values_b] 
     492 
     493        return self.result[:self.nq] 
    464494 
    465495    def release(self): 

  • sasmodels/kerneldll.py

    r4d76711 r1e2a1ba  
    5050import tempfile 
    5151import ctypes as ct 
    52 from ctypes import c_void_p, c_int, c_longdouble, c_double, c_float 
    53 import _ctypes 
     52from ctypes import c_void_p, c_int32, c_longdouble, c_double, c_float 
    5453 
    5554import numpy as np 
    … …  
    8180        COMPILE = "gcc -shared -fPIC -std=c99 -O2 -Wall %(source)s -o %(output)s -lm" 
    8281        if "SAS_OPENMP" in os.environ: 
    83             COMPILE = COMPILE + " -fopenmp" 
     82            COMPILE += " -fopenmp" 
    8483else: 
    8584    COMPILE = "cc -shared -fPIC -fopenmp -std=c99 -O2 -Wall %(source)s -o %(output)s -lm" 
    … …  
    9089 
    9190 
    92 def dll_path(model_info, dtype="double"): 
    93     """ 
    94     Path to the compiled model defined by *model_info*. 
    95     """ 
    96     from os.path import join as joinpath, split as splitpath, splitext 
    97     basename = splitext(splitpath(model_info['filename'])[1])[0] 
    98     if np.dtype(dtype) == generate.F32: 
    99         basename += "32" 
    100     elif np.dtype(dtype) == generate.F64: 
    101         basename += "64" 
    102     else: 
    103         basename += "128" 
    104     return joinpath(DLL_PATH, basename+'.so') 
    105  
     91def dll_name(model_info, dtype): 
     92    """ 
     93    Name of the dll containing the model.  This is the base file name without 
     94    any path or extension, with a form such as 'sas_sphere32'. 
     95    """ 
     96    bits = 8*dtype.itemsize 
     97    return "sas_%s%d"%(model_info['id'], bits) 
     98 
     99def dll_path(model_info, dtype): 
     100    """ 
     101    Complete path to the dll for the model.  Note that the dll may not 
     102    exist yet if it hasn't been compiled. 
     103    """ 
     104    return os.path.join(DLL_PATH, dll_name(model_info, dtype)+".so") 
    106105 
    107106def make_dll(source, model_info, dtype="double"): 
    … …  
    133132        dtype = generate.F64  # Force 64-bit dll 
    134133 
    135     if dtype == generate.F32: # 32-bit dll 
    136         tempfile_prefix = 'sas_' + model_info['name'] + '32_' 
    137     elif dtype == generate.F64: 
    138         tempfile_prefix = 'sas_' + model_info['name'] + '64_' 
    139     else: 
    140         tempfile_prefix = 'sas_' + model_info['name'] + '128_' 
    141   
    142134    source = generate.convert_type(source, dtype) 
    143     source_files = generate.model_sources(model_info) + [model_info['filename']] 
     135    newest = generate.timestamp(model_info) 
    144136    dll = dll_path(model_info, dtype) 
    145     newest = max(os.path.getmtime(f) for f in source_files) 
    146137    if not os.path.exists(dll) or os.path.getmtime(dll) < newest: 
    147         # Replace with a proper temp file 
    148         fid, filename = tempfile.mkstemp(suffix=".c", prefix=tempfile_prefix) 
     138        basename = dll_name(model_info, dtype) + "_" 
     139        fid, filename = tempfile.mkstemp(suffix=".c", prefix=basename) 
    149140        os.fdopen(fid, "w").write(source) 
    150141        command = COMPILE%{"source":filename, "output":dll} 
    … …  
    171162    return DllModel(filename, model_info, dtype=dtype) 
    172163 
    173  
    174 IQ_ARGS = [c_void_p, c_void_p, c_int] 
    175 IQXY_ARGS = [c_void_p, c_void_p, c_void_p, c_int] 
    176  
    177164class DllModel(object): 
    178165    """ 
    … …  
    197184 
    198185    def _load_dll(self): 
    199         Nfixed1d = len(self.info['partype']['fixed-1d']) 
    200         Nfixed2d = len(self.info['partype']['fixed-2d']) 
    201         Npd1d = len(self.info['partype']['pd-1d']) 
    202         Npd2d = len(self.info['partype']['pd-2d']) 
    203  
    204186        #print("dll", self.dllpath) 
    205187        try: 
    … …  
    212194              else c_double if self.dtype == generate.F64 
    213195              else c_longdouble) 
    214         pd_args_1d = [c_void_p, fp] + [c_int]*Npd1d if Npd1d else [] 
    215         pd_args_2d = [c_void_p, fp] + [c_int]*Npd2d if Npd2d else [] 
     196 
     197        # int, int, int, int*, double*, double*, double*, double*, double*, double 
     198        argtypes = [c_int32]*3 + [c_void_p]*5 + [fp] 
    216199        self.Iq = self.dll[generate.kernel_name(self.info, False)] 
    217         self.Iq.argtypes = IQ_ARGS + pd_args_1d + [fp]*Nfixed1d 
    218  
    219200        self.Iqxy = self.dll[generate.kernel_name(self.info, True)] 
    220         self.Iqxy.argtypes = IQXY_ARGS + pd_args_2d + [fp]*Nfixed2d 
    221          
    222         self.release() 
     201        self.Iq.argtypes = argtypes 
     202        self.Iqxy.argtypes = argtypes 
    223203 
    224204    def __getstate__(self): 
    … …  
    272252    """ 
    273253    def __init__(self, kernel, model_info, q_input): 
     254        self.kernel = kernel 
    274255        self.info = model_info 
    275256        self.q_input = q_input 
    276         self.kernel = kernel 
    277         self.res = np.empty(q_input.nq, q_input.dtype) 
    278         dim = '2d' if q_input.is_2d else '1d' 
    279         self.fixed_pars = model_info['partype']['fixed-' + dim] 
    280         self.pd_pars = model_info['partype']['pd-' + dim] 
    281  
    282         # In dll kernel, but not in opencl kernel 
    283         self.p_res = self.res.ctypes.data 
    284  
    285     def __call__(self, fixed_pars, pd_pars, cutoff): 
     257        self.dtype = q_input.dtype 
     258        self.dim = '2d' if q_input.is_2d else '1d' 
     259        self.result = np.empty(q_input.nq+3, q_input.dtype) 
     260 
     261    def __call__(self, details, weights, values, cutoff): 
    286262        real = (np.float32 if self.q_input.dtype == generate.F32 
    287263                else np.float64 if self.q_input.dtype == generate.F64 
    288264                else np.float128) 
    289  
    290         nq = c_int(self.q_input.nq) 
    291         if pd_pars: 
    292             cutoff = real(cutoff) 
    293             loops_N = [np.uint32(len(p[0])) for p in pd_pars] 
    294             loops = np.hstack(pd_pars) 
    295             loops = np.ascontiguousarray(loops.T, self.q_input.dtype).flatten() 
    296             p_loops = loops.ctypes.data 
    297             dispersed = [p_loops, cutoff] + loops_N 
    298         else: 
    299             dispersed = [] 
    300         fixed = [real(p) for p in fixed_pars] 
    301         args = self.q_input.q_pointers + [self.p_res, nq] + dispersed + fixed 
    302         #print(pars) 
     265        assert isinstance(details, generate.CoordinationDetails) 
     266        assert weights.dtype == real and values.dtype == real 
     267 
     268        start, stop = 0, details.total_pd 
     269        #print("in kerneldll") 
     270        #print("weights", weights) 
     271        #print("values", values) 
     272        args = [ 
     273            self.q_input.nq, # nq 
     274            start, # pd_start 
     275            stop, # pd_stop pd_stride[MAX_PD] 
     276            details.ctypes.data, # problem 
     277            weights.ctypes.data,  # weights 
     278            values.ctypes.data,  #pars 
     279            self.q_input.q.ctypes.data, #q 
     280            self.result.ctypes.data,   # results 
     281            real(cutoff), # cutoff 
     282            ] 
    303283        self.kernel(*args) 
    304  
    305         return self.res 
     284        return self.result[:-3] 
    306285 
    307286    def release(self): 

  • sasmodels/kernelpy.py

    r4d76711 r6e7ff6d  
    5353        self.dtype = dtype 
    5454        self.is_2d = (len(q_vectors) == 2) 
    55         self.q_vectors = [np.ascontiguousarray(q, self.dtype) for q in q_vectors] 
    56         self.q_pointers = [q.ctypes.data for q in self.q_vectors] 
     55        if self.is_2d: 
     56            self.q = np.empty((self.nq, 2), dtype=dtype) 
     57            self.q[:, 0] = q_vectors[0] 
     58            self.q[:, 1] = q_vectors[1] 
     59        else: 
     60            self.q = np.empty(self.nq, dtype=dtype) 
     61            self.q[:self.nq] = q_vectors[0] 
    5762 
    5863    def release(self): 
    … …  
    6065        Free resources associated with the model inputs. 
    6166        """ 
    62         self.q_vectors = [] 
     67        self.q = None 
    6368 
    6469class PyKernel(object): 
    … …  
    8287    """ 
    8388    def __init__(self, kernel, model_info, q_input): 
     89        self.dtype = np.dtype('d') 
    8490        self.info = model_info 
    8591        self.q_input = q_input 
    8692        self.res = np.empty(q_input.nq, q_input.dtype) 
    87         dim = '2d' if q_input.is_2d else '1d' 
    88         # Loop over q unless user promises that the kernel is vectorized by 
    89         # taggining it with vectorized=True 
    90         if not getattr(kernel, 'vectorized', False): 
    91             if dim == '2d': 
    92                 def vector_kernel(qx, qy, *args): 
    93                     """ 
    94                     Vectorized 2D kernel. 
    95                     """ 
    96                     return np.array([kernel(qxi, qyi, *args) 
    97                                      for qxi, qyi in zip(qx, qy)]) 
     93        self.kernel = kernel 
     94        self.dim = '2d' if q_input.is_2d else '1d' 
     95 
     96        partable = model_info['parameters'] 
     97        kernel_parameters = (partable.iqxy_parameters if q_input.is_2d 
     98                             else partable.iq_parameters) 
     99        volume_parameters = partable.form_volume_parameters 
     100 
     101        # Create an array to hold the parameter values.  There will be a 
     102        # single array whose values are updated as the calculator goes 
     103        # through the loop.  Arguments to the kernel and volume functions 
     104        # will use views into this vector, relying on the fact that a 
     105        # an array of no dimensions acts like a scalar. 
     106        parameter_vector = np.empty(len(partable.call_parameters), 'd') 
     107 
     108        # Create views into the array to hold the arguments 
     109        offset = 2 
     110        kernel_args, volume_args = [], [] 
     111        for p in partable.kernel_parameters: 
     112            if p.length == 1: 
     113                # Scalar values are length 1 vectors with no dimensions. 
     114                v = parameter_vector[offset:offset+1].reshape(()) 
    98115            else: 
    99                 def vector_kernel(q, *args): 
    100                     """ 
    101                     Vectorized 1D kernel. 
    102                     """ 
    103                     return np.array([kernel(qi, *args) 
    104                                      for qi in q]) 
    105             self.kernel = vector_kernel 
     116                # Vector values are simple views. 
     117                v = parameter_vector[offset:offset+p.length] 
     118            offset += p.length 
     119            if p in kernel_parameters: 
     120                kernel_args.append(v) 
     121            if p in volume_parameters: 
     122                volume_args.append(p) 
     123 
     124        # Hold on to the parameter vector so we can use it to call kernel later. 
     125        # This may also be required to preserve the views into the vector. 
     126        self._parameter_vector = parameter_vector 
     127 
     128        # Generate a closure which calls the kernel with the views into the 
     129        # parameter array. 
     130        if q_input.is_2d: 
     131            form = model_info['Iqxy'] 
     132            qx, qy = q_input.q[:,0], q_input.q[:,1] 
     133            self._form = lambda: form(qx, qy, *kernel_args) 
    106134        else: 
    107             self.kernel = kernel 
    108         fixed_pars = model_info['partype']['fixed-' + dim] 
    109         pd_pars = model_info['partype']['pd-' + dim] 
    110         vol_pars = model_info['partype']['volume'] 
    111  
    112         # First two fixed pars are scale and background 
    113         pars = [p.name for p in model_info['parameters'][2:]] 
    114         offset = len(self.q_input.q_vectors) 
    115         self.args = self.q_input.q_vectors + [None] * len(pars) 
    116         self.fixed_index = np.array([pars.index(p) + offset 
    117                                      for p in fixed_pars[2:]]) 
    118         self.pd_index = np.array([pars.index(p) + offset 
    119                                   for p in pd_pars]) 
    120         self.vol_index = np.array([pars.index(p) + offset 
    121                                    for p in vol_pars]) 
    122         try: self.theta_index = pars.index('theta') + offset 
    123         except ValueError: self.theta_index = -1 
    124  
    125         # Caller needs fixed_pars and pd_pars 
    126         self.fixed_pars = fixed_pars 
    127         self.pd_pars = pd_pars 
    128  
    129     def __call__(self, fixed, pd, cutoff=1e-5): 
    130         #print("fixed",fixed) 
    131         #print("pd", pd) 
    132         args = self.args[:]  # grab a copy of the args 
    133         form, form_volume = self.kernel, self.info['form_volume'] 
    134         # First two fixed 
    135         scale, background = fixed[:2] 
    136         for index, value in zip(self.fixed_index, fixed[2:]): 
    137             args[index] = float(value) 
    138         res = _loops(form, form_volume, cutoff, scale, background, args, 
    139                      pd, self.pd_index, self.vol_index, self.theta_index) 
    140  
     135            form = model_info['Iq'] 
     136            q = q_input.q 
     137            self._form = lambda: form(q, *kernel_args) 
     138 
     139        # Generate a closure which calls the form_volume if it exists. 
     140        form_volume = model_info['form_volume'] 
     141        self._volume = ((lambda: form_volume(*volume_args)) if form_volume 
     142                        else (lambda: 1.0)) 
     143 
     144    def __call__(self, details, weights, values, cutoff): 
     145        # type: (.generate.CoordinationDetails, np.ndarray, np.ndarray, float) -> np.ndarray 
     146        res = _loops(self._parameter_vector, self._form, self._volume, 
     147                     self.q_input.nq, details, weights, values, cutoff) 
    141148        return res 
    142149 
    … …  
    147154        self.q_input = None 
    148155 
    149 def _loops(form, form_volume, cutoff, scale, background, 
    150            args, pd, pd_index, vol_index, theta_index): 
    151     """ 
    152     *form* is the name of the form function, which should be vectorized over 
    153     q, but otherwise have an interface like the opencl kernels, with the 
    154     q parameters first followed by the individual parameters in the order 
    155     given in model.parameters (see :mod:`sasmodels.generate`). 
    156  
    157     *form_volume* calculates the volume of the shape.  *vol_index* gives 
    158     the list of volume parameters 
    159  
    160     *cutoff* ignores the corners of the dispersion hypercube 
    161  
    162     *scale*, *background* multiplies the resulting form and adds an offset 
    163  
    164     *args* is the prepopulated set of arguments to the form function, starting 
    165     with the q vectors, and including slots for all the parameters.  The 
    166     values for the parameters will be substituted with values from the 
    167     dispersion functions. 
    168  
    169     *pd* is the list of dispersion parameters 
    170  
    171     *pd_index* are the indices of the dispersion parameters in *args* 
    172  
    173     *vol_index* are the indices of the volume parameters in *args* 
    174  
    175     *theta_index* is the index of the theta parameter for the sasview 
    176     spherical correction, or -1 if there is no angular dispersion 
    177     """ 
    178  
     156def _loops(parameters,  # type: np.ndarray 
     157           form,        # type: Callable[[], np.ndarray] 
     158           form_volume, # type: Callable[[], float] 
     159           nq,          # type: int 
     160           details,     # type: .generate.CoordinationDetails 
     161           weights,     # type: np.ndarray 
     162           values,      # type: np.ndarray 
     163           cutoff,      # type: float 
     164           ):           # type: (...) -> None 
    179165    ################################################################ 
    180166    #                                                              # 
    … …  
    186172    #                                                              # 
    187173    ################################################################ 
    188  
    189     weight = np.empty(len(pd), 'd') 
    190     if weight.size > 0: 
    191         # weight vector, to be populated by polydispersity loops 
    192  
    193         # identify which pd parameters are volume parameters 
    194         vol_weight_index = np.array([(index in vol_index) for index in pd_index]) 
    195  
    196         # Sort parameters in decreasing order of pd length 
    197         Npd = np.array([len(pdi[0]) for pdi in pd], 'i') 
    198         order = np.argsort(Npd)[::-1] 
    199         stride = np.cumprod(Npd[order]) 
    200         pd = [pd[index] for index in order] 
    201         pd_index = pd_index[order] 
    202         vol_weight_index = vol_weight_index[order] 
    203  
    204         fast_value = pd[0][0] 
    205         fast_weight = pd[0][1] 
     174    parameters[2:] = values[details.par_offset] 
     175    scale, background = values[0], values[1] 
     176    if details.num_active == 0: 
     177        norm = float(form_volume()) 
     178        if norm > 0.0: 
     179            return (scale/norm)*form() + background 
     180        else: 
     181            return np.ones(nq, 'd')*background 
     182 
     183    partial_weight = np.NaN 
     184    spherical_correction = 1.0 
     185    pd_stride = details.pd_stride[:details.num_active] 
     186    pd_length = details.pd_length[:details.num_active] 
     187    pd_offset = details.pd_offset[:details.num_active] 
     188    pd_index = np.empty_like(pd_offset) 
     189    offset = np.empty_like(details.par_offset) 
     190    theta = details.theta_par 
     191    fast_length = pd_length[0] 
     192    pd_index[0] = fast_length 
     193    total = np.zeros(nq, 'd') 
     194    norm = 0.0 
     195    for loop_index in range(details.total_pd): 
     196        # update polydispersity parameter values 
     197        if pd_index[0] == fast_length: 
     198            pd_index[:] = (loop_index/pd_stride)%pd_length 
     199            partial_weight = np.prod(weights[pd_offset+pd_index][1:]) 
     200            for k in range(details.num_coord): 
     201                par = details.par_coord[k] 
     202                coord = details.pd_coord[k] 
     203                this_offset = details.par_offset[par] 
     204                block_size = 1 
     205                for bit in xrange(32): 
     206                    if coord&1: 
     207                        this_offset += block_size * pd_index[bit] 
     208                        block_size *= pd_length[bit] 
     209                    coord >>= 1 
     210                    if coord == 0: break 
     211                offset[par] = this_offset 
     212                parameters[par] = values[this_offset] 
     213                if par == theta and not (details.par_coord[k]&1): 
     214                    spherical_correction = max(abs(cos(pi/180 * parameters[theta])), 1e-6) 
     215        for k in range(details.num_coord): 
     216            if details.pd_coord[k]&1: 
     217                par = details.par_coord[k] 
     218                parameters[par] = values[offset[par]] 
     219                offset[par] += 1 
     220                if par == theta: 
     221                    spherical_correction = max(abs(cos(pi/180 * parameters[theta])), 1e-6) 
     222 
     223        weight = partial_weight * weights[pd_offset[0] + pd_index[0]] 
     224        pd_index[0] += 1 
     225        if weight > cutoff: 
     226            # Call the scattering function 
     227            # Assume that NaNs are only generated if the parameters are bad; 
     228            # exclude all q for that NaN.  Even better would be to have an 
     229            # INVALID expression like the C models, but that is too expensive. 
     230            I = form() 
     231            if np.isnan(I).any(): continue 
     232 
     233            # update value and norm 
     234            weight *= spherical_correction 
     235            total += weight * I 
     236            norm += weight * form_volume() 
     237 
     238    if norm > 0.0: 
     239        return (scale/norm)*total + background 
    206240    else: 
    207         stride = np.array([1]) 
    208         vol_weight_index = slice(None, None) 
    209         # keep lint happy 
    210         fast_value = [None] 
    211         fast_weight = [None] 
    212  
    213     ret = np.zeros_like(args[0]) 
    214     norm = np.zeros_like(ret) 
    215     vol = np.zeros_like(ret) 
    216     vol_norm = np.zeros_like(ret) 
    217     for k in range(stride[-1]): 
    218         # update polydispersity parameter values 
    219         fast_index = k % stride[0] 
    220         if fast_index == 0:  # bottom loop complete ... check all other loops 
    221             if weight.size > 0: 
    222                 for i, index, in enumerate(k % stride): 
    223                     args[pd_index[i]] = pd[i][0][index] 
    224                     weight[i] = pd[i][1][index] 
    225         else: 
    226             args[pd_index[0]] = fast_value[fast_index] 
    227             weight[0] = fast_weight[fast_index] 
    228  
    229         # Computes the weight, and if it is not sufficient then ignore this 
    230         # parameter set. 
    231         # Note: could precompute w1*...*wn so we only need to multiply by w0 
    232         w = np.prod(weight) 
    233         if w > cutoff: 
    234             # Note: can precompute spherical correction if theta_index is not 
    235             # the fast index. Correction factor for spherical integration 
    236             #spherical_correction = abs(cos(pi*args[phi_index])) if phi_index>=0 else 1.0 
    237             spherical_correction = (abs(cos(pi * args[theta_index])) * pi / 2 
    238                                     if theta_index >= 0 else 1.0) 
    239             #spherical_correction = 1.0 
    240  
    241             # Call the scattering function and adds it to the total. 
    242             I = form(*args) 
    243             if np.isnan(I).any(): continue 
    244             ret += w * I * spherical_correction 
    245             norm += w 
    246  
    247             # Volume normalization. 
    248             # If there are "volume" polydispersity parameters, then these 
    249             # will be used to call the form_volume function from the user 
    250             # supplied kernel, and accumulate a normalized weight. 
    251             # Note: can precompute volume norm if fast index is not a volume 
    252             if form_volume: 
    253                 vol_args = [args[index] for index in vol_index] 
    254                 vol_weight = np.prod(weight[vol_weight_index]) 
    255                 vol += vol_weight * form_volume(*vol_args) 
    256                 vol_norm += vol_weight 
    257  
    258     positive = (vol * vol_norm != 0.0) 
    259     ret[positive] *= vol_norm[positive] / vol[positive] 
    260     result = scale * ret / norm + background 
    261     return result 
     241        return np.ones(nq, 'd')*background 

  • sasmodels/list_pars.py

    ra84a0ca r21b116f  
    2525    for name in sorted(MODELS): 
    2626        model_info = load_model_info(name) 
    27         for p in model_info['parameters']: 
     27        for p in model_info['parameters'].kernel_parameters: 
    2828            partable.setdefault(p.name, []) 
    2929            partable[p.name].append(name) 

  • sasmodels/mixture.py

    r72a081d r69aa451  
    1414import numpy as np 
    1515 
    16 from .generate import process_parameters, COMMON_PARAMETERS, Parameter 
     16from .modelinfo import Parameter, ParameterTable 
    1717 
    1818SCALE=0 
    … …  
    3434 
    3535    # Build new parameter list 
    36     pars = COMMON_PARAMETERS + [] 
     36    pars = [] 
    3737    for k, part in enumerate(parts): 
    3838        # Parameter prefix per model, A_, B_, ... 
     39        # Note that prefix must also be applied to id and length_control 
     40        # to support vector parameters 
    3941        prefix = chr(ord('A')+k) + '_' 
    40         for p in part['parameters']: 
    41             # No background on the individual mixture elements 
    42             if p.name == 'background': 
    43                 continue 
    44             # TODO: promote Parameter to a full class 
    45             # this code knows too much about the implementation! 
    46             p = list(p) 
    47             if p[0] == 'scale':  # allow model subtraction 
    48                 p[3] = [-np.inf, np.inf]  # limits 
    49             p[0] = prefix+p[0]   # relabel parameters with A_, ... 
     42        pars.append(Parameter(prefix+'scale')) 
     43        for p in part['parameters'].kernel_pars: 
     44            p = copy(p) 
     45            p.name = prefix+p.name 
     46            p.id = prefix+p.id 
     47            if p.length_control is not None: 
     48                p.length_control = prefix+p.length_control 
    5049            pars.append(p) 
     50    partable = ParameterTable(pars) 
    5151 
    5252    model_info = {} 
    … …  
    5858    model_info['docs'] = model_info['title'] 
    5959    model_info['category'] = "custom" 
    60     model_info['parameters'] = pars 
     60    model_info['parameters'] = partable 
    6161    #model_info['single'] = any(part['single'] for part in parts) 
    6262    model_info['structure_factor'] = False 
    … …  
    6767    # Remember the component info blocks so we can build the model 
    6868    model_info['composition'] = ('mixture', parts) 
    69     process_parameters(model_info) 
    70     return model_info 
    7169 
    7270 

  • sasmodels/models/cylinder.c

    r26141cb re9b1663d  
    33double Iqxy(double qx, double qy, double sld, double solvent_sld, 
    44    double radius, double length, double theta, double phi); 
     5 
     6#define INVALID(v) (v.radius<0 || v.length<0) 
    57 
    68double form_volume(double radius, double length) 
    … …  
    1517    double length) 
    1618{ 
    17     // TODO: return NaN if radius<0 or length<0? 
    1819    // precompute qr and qh to save time in the loop 
    1920    const double qr = q*radius; 
    … …  
    4748    double phi) 
    4849{ 
    49     // TODO: return NaN if radius<0 or length<0? 
    5050    double sn, cn; // slots to hold sincos function output 
    5151 

  • sasmodels/models/flexible_cylinder.c

    re6408d0 r4937980  
    1 double form_volume(double length, double kuhn_length, double radius); 
    2 double Iq(double q, double length, double kuhn_length, double radius, 
    3           double sld, double solvent_sld); 
    4 double Iqxy(double qx, double qy, double length, double kuhn_length, 
    5             double radius, double sld, double solvent_sld); 
    6 double flexible_cylinder_kernel(double q, double length, double kuhn_length, 
    7                                 double radius, double sld, double solvent_sld); 
    8  
    9  
    10 double form_volume(double length, double kuhn_length, double radius) 
     1static double 
     2form_volume(length, kuhn_length, radius) 
    113{ 
    124    return 1.0; 
    135} 
    146 
    15 double flexible_cylinder_kernel(double q, 
    16           double length, 
    17           double kuhn_length, 
    18           double radius, 
    19           double sld, 
    20           double solvent_sld) 
     7static double 
     8Iq(double q, 
     9   double length, 
     10   double kuhn_length, 
     11   double radius, 
     12   double sld, 
     13   double solvent_sld) 
    2114{ 
    22  
    23     const double cont = sld-solvent_sld; 
    24     const double qr = q*radius; 
    25     //const double crossSect = (2.0*J1(qr)/qr)*(2.0*J1(qr)/qr); 
    26     const double crossSect = sas_J1c(qr); 
    27     double flex = Sk_WR(q,length,kuhn_length); 
    28     flex *= crossSect*crossSect; 
    29     flex *= M_PI*radius*radius*length; 
    30     flex *= cont*cont; 
    31     flex *= 1.0e-4; 
    32     return flex; 
     15    const double contrast = sld - solvent_sld; 
     16    const double cross_section = sas_J1c(q*radius); 
     17    const double volume = M_PI*radius*radius*length; 
     18    const double flex = Sk_WR(q, length, kuhn_length); 
     19    return 1.0e-4 * volume * square(contrast*cross_section) * flex; 
    3320} 
    34  
    35 double Iq(double q, 
    36           double length, 
    37           double kuhn_length, 
    38           double radius, 
    39           double sld, 
    40           double solvent_sld) 
    41 { 
    42  
    43     double result = flexible_cylinder_kernel(q, length, kuhn_length, radius, sld, solvent_sld); 
    44     return result; 
    45 } 
    46  
    47 double Iqxy(double qx, double qy, 
    48             double length, 
    49             double kuhn_length, 
    50             double radius, 
    51             double sld, 
    52             double solvent_sld) 
    53 { 
    54     double q; 
    55     q = sqrt(qx*qx+qy*qy); 
    56     double result = flexible_cylinder_kernel(q, length, kuhn_length, radius, sld, solvent_sld); 
    57  
    58     return result; 
    59 } 

  • sasmodels/models/gel_fit.c

    r30b4ddf r03cac08  
    1 double form_volume(void); 
    2  
    3 double Iq(double q, 
    4           double guinier_scale, 
    5           double lorentzian_scale, 
    6           double gyration_radius, 
    7           double fractal_exp, 
    8           double cor_length); 
    9  
    10 double Iqxy(double qx, double qy, 
    11           double guinier_scale, 
    12           double lorentzian_scale, 
    13           double gyration_radius, 
    14           double fractal_exp, 
    15           double cor_length); 
    16  
    17 static double _gel_fit_kernel(double q, 
     1static double Iq(double q, 
    182          double guinier_scale, 
    193          double lorentzian_scale, 
    … …  
    248    // Lorentzian Term 
    259    ////////////////////////double a(x[i]*x[i]*zeta*zeta); 
    26     double lorentzian_term = q*q*cor_length*cor_length; 
     10    double lorentzian_term = square(q*cor_length); 
    2711    lorentzian_term = 1.0 + ((fractal_exp + 1.0)/3.0)*lorentzian_term; 
    2812    lorentzian_term = pow(lorentzian_term, (fractal_exp/2.0) ); 
    … …  
    3014    // Exponential Term 
    3115    ////////////////////////double d(x[i]*x[i]*rg*rg); 
    32     double exp_term = q*q*gyration_radius*gyration_radius; 
     16    double exp_term = square(q*gyration_radius); 
    3317    exp_term = exp(-1.0*(exp_term/3.0)); 
    3418 
    … …  
    3721    return result; 
    3822} 
    39 double form_volume(void){ 
    40     // Unused, so free to return garbage. 
    41     return NAN; 
    42 } 
    43  
    44 double Iq(double q, 
    45           double guinier_scale, 
    46           double lorentzian_scale, 
    47           double gyration_radius, 
    48           double fractal_exp, 
    49           double cor_length) 
    50 { 
    51     return _gel_fit_kernel(q, 
    52                           guinier_scale, 
    53                           lorentzian_scale, 
    54                           gyration_radius, 
    55                           fractal_exp, 
    56                           cor_length); 
    57 } 
    58  
    59 // Iqxy is never called since no orientation or magnetic parameters. 
    60 double Iqxy(double qx, double qy, 
    61           double guinier_scale, 
    62           double lorentzian_scale, 
    63           double gyration_radius, 
    64           double fractal_exp, 
    65           double cor_length) 
    66 { 
    67     double q = sqrt(qx*qx + qy*qy); 
    68     return _gel_fit_kernel(q, 
    69                           guinier_scale, 
    70                           lorentzian_scale, 
    71                           gyration_radius, 
    72                           fractal_exp, 
    73                           cor_length); 
    74 } 
    75  

  • sasmodels/models/hardsphere.py

    rec45c4f rd2bb604  
    149149   """ 
    150150 
    151 Iqxy = """ 
    152     // never called since no orientation or magnetic parameters. 
    153     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    154     """ 
    155  
    156151# ER defaults to 0.0 
    157152# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/models/hayter_msa.py

    rec45c4f rd2bb604  
    8787    return 1.0; 
    8888    """ 
    89 Iqxy = """ 
    90     // never called since no orientation or magnetic parameters. 
    91     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    92     """ 
    9389# ER defaults to 0.0 
    9490# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/models/lamellar.py

    rec45c4f rd2bb604  
    8282    """ 
    8383 
    84 Iqxy = """ 
    85     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    86     """ 
    87  
    8884# ER defaults to 0.0 
    8985# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/models/lamellar_hg.py

    rec45c4f rd2bb604  
    101101    """ 
    102102 
    103 Iqxy = """ 
    104     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    105     """ 
    106  
    107103# ER defaults to 0.0 
    108104# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/models/lamellar_hg_stack_caille.py

    rec45c4f rd2bb604  
    120120    """ 
    121121 
    122 Iqxy = """ 
    123     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    124     """ 
    125  
    126122# ER defaults to 0.0 
    127123# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/models/lamellar_stack_caille.py

    rec45c4f rd2bb604  
    104104    """ 
    105105 
    106 Iqxy = """ 
    107     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    108     """ 
    109  
    110106# ER defaults to 0.0 
    111107# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/models/lamellar_stack_paracrystal.py

    rec45c4f rd2bb604  
    132132    """ 
    133133 
    134 Iqxy = """ 
    135     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    136     """ 
    137  
    138134# ER defaults to 0.0 
    139135# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/models/lib/sas_JN.c

    re6408d0 r4937980  
    4848*/ 
    4949 
    50 static double 
    51 sas_JN( int n, double x ) { 
     50double sas_JN( int n, double x ); 
     51 
     52double sas_JN( int n, double x ) { 
    5253 
    5354    const double MACHEP = 1.11022302462515654042E-16; 

  • sasmodels/models/lib/sph_j1c.c

    re6f1410 rba32cdd  
    77* using double precision that are the source. 
    88*/ 
     9double sph_j1c(double q); 
    910 
    1011// The choice of the number of terms in the series and the cutoff value for 
    … …  
    4344#endif 
    4445 
    45 double sph_j1c(double q); 
    4646double sph_j1c(double q) 
    4747{ 

  • sasmodels/models/lib/sphere_form.c

    rad90df9 rba32cdd  
    1 inline double 
    2 sphere_volume(double radius) 
     1double sphere_volume(double radius); 
     2double sphere_form(double q, double radius, double sld, double solvent_sld); 
     3 
     4double sphere_volume(double radius) 
    35{ 
    46    return M_4PI_3*cube(radius); 
    57} 
    68 
    7 inline double 
    8 sphere_form(double q, double radius, double sld, double solvent_sld) 
     9double sphere_form(double q, double radius, double sld, double solvent_sld) 
    910{ 
    1011    const double fq = sphere_volume(radius) * sph_j1c(q*radius); 

  • sasmodels/models/lib/wrc_cyl.c

    re7678b2 rba32cdd  
    22    Functions for WRC implementation of flexible cylinders 
    33*/ 
     4double Sk_WR(double q, double L, double b); 
     5 
     6 
    47static double 
    58AlphaSquare(double x) 
    … …  
    363366} 
    364367 
    365 double Sk_WR(double q, double L, double b); 
    366368double Sk_WR(double q, double L, double b) 
    367369{ 

  • sasmodels/models/onion.c

    rfdb1487 rce896fd  
    44    double thickness, double A) 
    55{ 
    6   const double vol = 4.0/3.0 * M_PI * r * r * r; 
     6  const double vol = M_4PI_3 * cube(r); 
    77  const double qr = q * r; 
    88  const double alpha = A * r/thickness; 
    … …  
    1919    double sinqr, cosqr; 
    2020    SINCOS(qr, sinqr, cosqr); 
    21     fun = -3.0( 
     21    fun = -3.0*( 
    2222            ((alphasq - qrsq)*sinqr/qr - 2.0*alpha*cosqr) / sumsq 
    2323                - (alpha*sinqr/qr - cosqr) 
    … …  
    3232f_linear(double q, double r, double sld, double slope) 
    3333{ 
    34   const double vol = 4.0/3.0 * M_PI * r * r * r; 
     34  const double vol = M_4PI_3 * cube(r); 
    3535  const double qr = q * r; 
    3636  const double bes = sph_j1c(qr); 
    … …  
    5252{ 
    5353  const double bes = sph_j1c(q * r); 
    54   const double vol = 4.0/3.0 * M_PI * r * r * r; 
     54  const double vol = M_4PI_3 * cube(r); 
    5555  return sld * vol * bes; 
    5656} 
    … …  
    6464    r += thickness[i]; 
    6565  } 
    66   return 4.0/3.0 * M_PI * r * r * r; 
     66  return M_4PI_3*cube(r); 
    6767} 
    6868 
    6969static double 
    70 Iq(double q, double core_sld, double core_radius, double solvent_sld, 
    71     double n, double in_sld[], double out_sld[], double thickness[], 
     70Iq(double q, double sld_core, double core_radius, double sld_solvent, 
     71    double n, double sld_in[], double sld_out[], double thickness[], 
    7272    double A[]) 
    7373{ 
    7474  int i; 
    75   r = core_radius; 
    76   f = f_constant(q, r, core_sld); 
     75  double r = core_radius; 
     76  double f = f_constant(q, r, sld_core); 
    7777  for (i=0; i<n; i++){ 
    7878    const double r0 = r; 
    … …  
    9292    } 
    9393  } 
    94   f -= f_constant(q, r, solvent_sld); 
    95   f2 = f * f * 1.0e-4; 
     94  f -= f_constant(q, r, sld_solvent); 
     95  const double f2 = f * f * 1.0e-4; 
    9696 
    9797  return f2; 

  • sasmodels/models/onion.py

    rec45c4f rea05c87  
    293293 
    294294#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    295 parameters = [["core_sld", "1e-6/Ang^2", 1.0, [-inf, inf], "", 
     295parameters = [["sld_core", "1e-6/Ang^2", 1.0, [-inf, inf], "", 
    296296               "Core scattering length density"], 
    297297              ["core_radius", "Ang", 200., [0, inf], "volume", 
    298298               "Radius of the core"], 
    299               ["solvent_sld", "1e-6/Ang^2", 6.4, [-inf, inf], "", 
     299              ["sld_solvent", "1e-6/Ang^2", 6.4, [-inf, inf], "", 
    300300               "Solvent scattering length density"], 
    301301              ["n", "", 1, [0, 10], "volume", 
    302302               "number of shells"], 
    303               ["in_sld[n]", "1e-6/Ang^2", 1.7, [-inf, inf], "", 
     303              ["sld_in[n]", "1e-6/Ang^2", 1.7, [-inf, inf], "", 
    304304               "scattering length density at the inner radius of shell k"], 
    305               ["out_sld[n]", "1e-6/Ang^2", 2.0, [-inf, inf], "", 
     305              ["sld_out[n]", "1e-6/Ang^2", 2.0, [-inf, inf], "", 
    306306               "scattering length density at the outer radius of shell k"], 
    307307              ["thickness[n]", "Ang", 40., [0, inf], "volume", 
    … …  
    311311              ] 
    312312 
    313 #source = ["lib/sph_j1c.c", "onion.c"] 
    314  
    315 def Iq(q, *args, **kw): 
    316     return q 
    317  
    318 def Iqxy(qx, *args, **kw): 
    319     return qx 
    320  
    321  
    322 def shape(core_sld, core_radius, solvent_sld, n, in_sld, out_sld, thickness, A): 
     313source = ["lib/sph_j1c.c", "onion.c"] 
     314 
     315#def Iq(q, *args, **kw): 
     316#    return q 
     317 
     318profile_axes = ['Radius (A)', 'SLD (1e-6/A^2)'] 
     319def profile(core_sld, core_radius, solvent_sld, n, in_sld, out_sld, thickness, A): 
    323320    """ 
    324321    SLD profile 
    … …  
    374371 
    375372demo = { 
    376     "solvent_sld": 2.2, 
    377     "core_sld": 1.0, 
     373    "sld_solvent": 2.2, 
     374    "sld_core": 1.0, 
    378375    "core_radius": 100, 
    379376    "n": 4, 
    380     "in_sld": [0.5, 1.5, 0.9, 2.0], 
    381     "out_sld": [nan, 0.9, 1.2, 1.6], 
     377    "sld_in": [0.5, 1.5, 0.9, 2.0], 
     378    "sld_out": [nan, 0.9, 1.2, 1.6], 
    382379    "thickness": [50, 75, 150, 75], 
    383380    "A": [0, -1, 1e-4, 1], 

  • sasmodels/models/rpa.c

    r13ed84c rd2bb604  
    11double Iq(double q, double case_num, 
    2     double Na, double Phia, double va, double a_sld, double ba, 
    3     double Nb, double Phib, double vb, double b_sld, double bb, 
    4     double Nc, double Phic, double vc, double c_sld, double bc, 
    5     double Nd, double Phid, double vd, double d_sld, double bd, 
     2    double N[], double Phi[], double v[], double L[], double b[], 
    63    double Kab, double Kac, double Kad, 
    74    double Kbc, double Kbd, double Kcd 
    85    ); 
    96 
    10 double Iqxy(double qx, double qy, double case_num, 
    11     double Na, double Phia, double va, double a_sld, double ba, 
    12     double Nb, double Phib, double vb, double b_sld, double bb, 
    13     double Nc, double Phic, double vc, double c_sld, double bc, 
    14     double Nd, double Phid, double vd, double d_sld, double bd, 
    15     double Kab, double Kac, double Kad, 
    16     double Kbc, double Kbd, double Kcd 
    17     ); 
    18  
    19 double form_volume(void); 
    20  
    21 double form_volume(void) 
    22 { 
    23     return 1.0; 
    24 } 
    25  
    267double Iq(double q, double case_num, 
    27     double Na, double Phia, double va, double La, double ba, 
    28     double Nb, double Phib, double vb, double Lb, double bb, 
    29     double Nc, double Phic, double vc, double Lc, double bc, 
    30     double Nd, double Phid, double vd, double Ld, double bd, 
     8    double N[], double Phi[], double v[], double L[], double b[], 
    319    double Kab, double Kac, double Kad, 
    3210    double Kbc, double Kbd, double Kcd 
    … …  
    3614#if 0  // Sasview defaults 
    3715  if (icase <= 1) { 
    38     Na=Nb=1000.0; 
    39     Phia=Phib=0.0000001; 
     16    N[0]=N[1]=1000.0; 
     17    Phi[0]=Phi[1]=0.0000001; 
    4018    Kab=Kac=Kad=Kbc=Kbd=-0.0004; 
    41     La=Lb=1e-12; 
    42     va=vb=100.0; 
    43     ba=bb=5.0; 
     19    L[0]=L[1]=1e-12; 
     20    v[0]=v[1]=100.0; 
     21    b[0]=b[1]=5.0; 
    4422  } else if (icase <= 4) { 
    45     Phia=0.0000001; 
     23    Phi[0]=0.0000001; 
    4624    Kab=Kac=Kad=-0.0004; 
    47     La=1e-12; 
    48     va=100.0; 
    49     ba=5.0; 
     25    L[0]=1e-12; 
     26    v[0]=100.0; 
     27    b[0]=5.0; 
    5028  } 
    5129#else 
    5230  if (icase <= 1) { 
    53     Na=Nb=0.0; 
    54     Phia=Phib=0.0; 
     31    N[0]=N[1]=0.0; 
     32    Phi[0]=Phi[1]=0.0; 
    5533    Kab=Kac=Kad=Kbc=Kbd=0.0; 
    56     La=Lb=Ld; 
    57     va=vb=vd; 
    58     ba=bb=0.0; 
     34    L[0]=L[1]=L[3]; 
     35    v[0]=v[1]=v[3]; 
     36    b[0]=b[1]=0.0; 
    5937  } else if (icase <= 4) { 
    60     Na = 0.0; 
    61     Phia=0.0; 
     38    N[0] = 0.0; 
     39    Phi[0]=0.0; 
    6240    Kab=Kac=Kad=0.0; 
    63     La=Ld; 
    64     va=vd; 
    65     ba=0.0; 
     41    L[0]=L[3]; 
     42    v[0]=v[3]; 
     43    b[0]=0.0; 
    6644  } 
    6745#endif 
    6846 
    69   const double Xa = q*q*ba*ba*Na/6.0; 
    70   const double Xb = q*q*bb*bb*Nb/6.0; 
    71   const double Xc = q*q*bc*bc*Nc/6.0; 
    72   const double Xd = q*q*bd*bd*Nd/6.0; 
     47  const double Xa = q*q*b[0]*b[0]*N[0]/6.0; 
     48  const double Xb = q*q*b[1]*b[1]*N[1]/6.0; 
     49  const double Xc = q*q*b[2]*b[2]*N[2]/6.0; 
     50  const double Xd = q*q*b[3]*b[3]*N[3]/6.0; 
    7351 
    7452  // limit as Xa goes to 0 is 1 
    … …  
    9876#if 0 
    9977  const double S0aa = icase<5 
    100                       ? 1.0 : Na*Phia*va*Paa; 
     78                      ? 1.0 : N[0]*Phi[0]*v[0]*Paa; 
    10179  const double S0bb = icase<2 
    102                       ? 1.0 : Nb*Phib*vb*Pbb; 
    103   const double S0cc = Nc*Phic*vc*Pcc; 
    104   const double S0dd = Nd*Phid*vd*Pdd; 
     80                      ? 1.0 : N[1]*Phi[1]*v[1]*Pbb; 
     81  const double S0cc = N[2]*Phi[2]*v[2]*Pcc; 
     82  const double S0dd = N[3]*Phi[3]*v[3]*Pdd; 
    10583  const double S0ab = icase<8 
    106                       ? 0.0 : sqrt(Na*va*Phia*Nb*vb*Phib)*Pa*Pb; 
     84                      ? 0.0 : sqrt(N[0]*v[0]*Phi[0]*N[1]*v[1]*Phi[1])*Pa*Pb; 
    10785  const double S0ac = icase<9 
    108                       ? 0.0 : sqrt(Na*va*Phia*Nc*vc*Phic)*Pa*Pc*exp(-Xb); 
     86                      ? 0.0 : sqrt(N[0]*v[0]*Phi[0]*N[2]*v[2]*Phi[2])*Pa*Pc*exp(-Xb); 
    10987  const double S0ad = icase<9 
    110                       ? 0.0 : sqrt(Na*va*Phia*Nd*vd*Phid)*Pa*Pd*exp(-Xb-Xc); 
     88                      ? 0.0 : sqrt(N[0]*v[0]*Phi[0]*N[3]*v[3]*Phi[3])*Pa*Pd*exp(-Xb-Xc); 
    11189  const double S0bc = (icase!=4 && icase!=7 && icase!= 9) 
    112                       ? 0.0 : sqrt(Nb*vb*Phib*Nc*vc*Phic)*Pb*Pc; 
     90                      ? 0.0 : sqrt(N[1]*v[1]*Phi[1]*N[2]*v[2]*Phi[2])*Pb*Pc; 
    11391  const double S0bd = (icase!=4 && icase!=7 && icase!= 9) 
    114                       ? 0.0 : sqrt(Nb*vb*Phib*Nd*vd*Phid)*Pb*Pd*exp(-Xc); 
     92                      ? 0.0 : sqrt(N[1]*v[1]*Phi[1]*N[3]*v[3]*Phi[3])*Pb*Pd*exp(-Xc); 
    11593  const double S0cd = (icase==0 || icase==2 || icase==5) 
    116                       ? 0.0 : sqrt(Nc*vc*Phic*Nd*vd*Phid)*Pc*Pd; 
     94                      ? 0.0 : sqrt(N[2]*v[2]*Phi[2]*N[3]*v[3]*Phi[3])*Pc*Pd; 
    11795#else  // sasview equivalent 
    118 //printf("Xc=%g, S0cc=%g*%g*%g*%g\n",Xc,Nc,Phic,vc,Pcc); 
    119   double S0aa = Na*Phia*va*Paa; 
    120   double S0bb = Nb*Phib*vb*Pbb; 
    121   double S0cc = Nc*Phic*vc*Pcc; 
    122   double S0dd = Nd*Phid*vd*Pdd; 
    123   double S0ab = sqrt(Na*va*Phia*Nb*vb*Phib)*Pa*Pb; 
    124   double S0ac = sqrt(Na*va*Phia*Nc*vc*Phic)*Pa*Pc*exp(-Xb); 
    125   double S0ad = sqrt(Na*va*Phia*Nd*vd*Phid)*Pa*Pd*exp(-Xb-Xc); 
    126   double S0bc = sqrt(Nb*vb*Phib*Nc*vc*Phic)*Pb*Pc; 
    127   double S0bd = sqrt(Nb*vb*Phib*Nd*vd*Phid)*Pb*Pd*exp(-Xc); 
    128   double S0cd = sqrt(Nc*vc*Phic*Nd*vd*Phid)*Pc*Pd; 
     96//printf("Xc=%g, S0cc=%g*%g*%g*%g\n",Xc,N[2],Phi[2],v[2],Pcc); 
     97  double S0aa = N[0]*Phi[0]*v[0]*Paa; 
     98  double S0bb = N[1]*Phi[1]*v[1]*Pbb; 
     99  double S0cc = N[2]*Phi[2]*v[2]*Pcc; 
     100  double S0dd = N[3]*Phi[3]*v[3]*Pdd; 
     101  double S0ab = sqrt(N[0]*v[0]*Phi[0]*N[1]*v[1]*Phi[1])*Pa*Pb; 
     102  double S0ac = sqrt(N[0]*v[0]*Phi[0]*N[2]*v[2]*Phi[2])*Pa*Pc*exp(-Xb); 
     103  double S0ad = sqrt(N[0]*v[0]*Phi[0]*N[3]*v[3]*Phi[3])*Pa*Pd*exp(-Xb-Xc); 
     104  double S0bc = sqrt(N[1]*v[1]*Phi[1]*N[2]*v[2]*Phi[2])*Pb*Pc; 
     105  double S0bd = sqrt(N[1]*v[1]*Phi[1]*N[3]*v[3]*Phi[3])*Pb*Pd*exp(-Xc); 
     106  double S0cd = sqrt(N[2]*v[2]*Phi[2]*N[3]*v[3]*Phi[3])*Pc*Pd; 
    129107switch(icase){ 
    130108  case 0: 
    … …  
    311289  // Note: 1e-13 to convert from fm to cm for scattering length 
    312290  const double sqrt_Nav=sqrt(6.022045e+23) * 1.0e-13; 
    313   const double Lad = icase<5 ? 0.0 : (La/va - Ld/vd)*sqrt_Nav; 
    314   const double Lbd = icase<2 ? 0.0 : (Lb/vb - Ld/vd)*sqrt_Nav; 
    315   const double Lcd = (Lc/vc - Ld/vd)*sqrt_Nav; 
     291  const double Lad = icase<5 ? 0.0 : (L[0]/v[0] - L[3]/v[3])*sqrt_Nav; 
     292  const double Lbd = icase<2 ? 0.0 : (L[1]/v[1] - L[3]/v[3])*sqrt_Nav; 
     293  const double Lcd = (L[2]/v[2] - L[3]/v[3])*sqrt_Nav; 
    316294 
    317295  const double result=Lad*Lad*S11 + Lbd*Lbd*S22 + Lcd*Lcd*S33 
    … …  
    321299 
    322300} 
    323  
    324 double Iqxy(double qx, double qy, 
    325     double case_num, 
    326     double Na, double Phia, double va, double a_sld, double ba, 
    327     double Nb, double Phib, double vb, double b_sld, double bb, 
    328     double Nc, double Phic, double vc, double c_sld, double bc, 
    329     double Nd, double Phid, double vd, double d_sld, double bd, 
    330     double Kab, double Kac, double Kad, 
    331     double Kbc, double Kbd, double Kcd 
    332     ) 
    333 { 
    334     double q = sqrt(qx*qx + qy*qy); 
    335     return Iq(q, 
    336         case_num, 
    337         Na, Phia, va, a_sld, ba, 
    338         Nb, Phib, vb, b_sld, bb, 
    339         Nc, Phic, vc, c_sld, bc, 
    340         Nd, Phid, vd, d_sld, bd, 
    341         Kab, Kac, Kad, 
    342         Kbc, Kbd, Kcd); 
    343 } 

  • sasmodels/models/rpa.py

    rec45c4f rea05c87  
    8686#   ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    8787parameters = [ 
    88     ["case_num", CASES, 0, [0, 10], "", "Component organization"], 
     88    ["case_num", "", 1, CASES, "", "Component organization"], 
    8989 
    90     ["Na", "", 1000.0, [1, inf], "", "Degree of polymerization"], 
    91     ["Phia", "", 0.25, [0, 1], "", "volume fraction"], 
    92     ["va", "mL/mol", 100.0, [0, inf], "", "specific volume"], 
    93     ["La", "fm", 10.0, [-inf, inf], "", "scattering length"], 
    94     ["ba", "Ang", 5.0, [0, inf], "", "segment length"], 
    95  
    96     ["Nb", "", 1000.0, [1, inf], "", "Degree of polymerization"], 
    97     ["Phib", "", 0.25, [0, 1], "", "volume fraction"], 
    98     ["vb", "mL/mol", 100.0, [0, inf], "", "specific volume"], 
    99     ["Lb", "fm", 10.0, [-inf, inf], "", "scattering length"], 
    100     ["bb", "Ang", 5.0, [0, inf], "", "segment length"], 
    101  
    102     ["Nc", "", 1000.0, [1, inf], "", "Degree of polymerization"], 
    103     ["Phic", "", 0.25, [0, 1], "", "volume fraction"], 
    104     ["vc", "mL/mol", 100.0, [0, inf], "", "specific volume"], 
    105     ["Lc", "fm", 10.0, [-inf, inf], "", "scattering length"], 
    106     ["bc", "Ang", 5.0, [0, inf], "", "segment length"], 
    107  
    108     ["Nd", "", 1000.0, [1, inf], "", "Degree of polymerization"], 
    109     ["Phid", "", 0.25, [0, 1], "", "volume fraction"], 
    110     ["vd", "mL/mol", 100.0, [0, inf], "", "specific volume"], 
    111     ["Ld", "fm", 10.0, [-inf, inf], "", "scattering length"], 
    112     ["bd", "Ang", 5.0, [0, inf], "", "segment length"], 
     90    ["N[4]", "", 1000.0, [1, inf], "", "Degree of polymerization"], 
     91    ["Phi[4]", "", 0.25, [0, 1], "", "volume fraction"], 
     92    ["v[4]", "mL/mol", 100.0, [0, inf], "", "specific volume"], 
     93    ["L[4]", "fm", 10.0, [-inf, inf], "", "scattering length"], 
     94    ["b[4]", "Ang", 5.0, [0, inf], "", "segment length"], 
    11395 
    11496    ["Kab", "", -0.0004, [-inf, inf], "", "Interaction parameter"], 

  • sasmodels/models/spherical_sld.py

    rec45c4f rd2bb604  
    170170# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    171171#            ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    172 parameters = [["n_shells",         "",               1,      [0, 9],         "", "number of shells"], 
     172parameters = [["n",                "",               1,      [0, 9],         "", "number of shells"], 
    173173              ["radius_core",      "Ang",            50.0,   [0, inf],       "", "intern layer thickness"], 
    174174              ["sld_core",         "1e-6/Ang^2",     2.07,   [-inf, inf],    "", "sld function flat"], 
    … …  
    192192 
    193193demo = dict( 
    194     n_shells=4, 
     194    n=4, 
    195195    scale=1.0, 
    196196    solvent_sld=1.0, 

  • sasmodels/models/squarewell.py

    rec45c4f rd2bb604  
    123123""" 
    124124 
    125 Iqxy = """ 
    126     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    127     """ 
    128  
    129125# ER defaults to 0.0 
    130126# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/models/stickyhardsphere.py

    rec45c4f rd2bb604  
    171171""" 
    172172 
    173 Iqxy = """ 
    174     return Iq(sqrt(qx*qx+qy*qy), IQ_PARAMETERS); 
    175     """ 
    176  
    177173# ER defaults to 0.0 
    178174# VR defaults to 1.0 

  • sasmodels/product.py

    rf247314 rea05c87  
    1414 
    1515from .core import call_ER_VR 
    16 from .generate import process_parameters 
    1716 
    1817SCALE=0 
    … …  
    5857    # Iq, Iqxy, form_volume, ER, VR and sesans 
    5958    model_info['composition'] = ('product', [p_info, s_info]) 
    60     process_parameters(model_info) 
    6159    return model_info 
    6260 
    … …  
    9391        # a parameter map. 
    9492        par_map = {} 
    95         p_info = p_kernel.info['partype'] 
    96         s_info = s_kernel.info['partype'] 
     93        p_info = p_kernel.info['par_type'] 
     94        s_info = s_kernel.info['par_type'] 
    9795        vol_pars = set(p_info['volume']) 
    9896        if dim == '2d': 

  • sasmodels/resolution.py

    r4d76711 rd2bb604  
    502502    from scipy.integrate import romberg 
    503503 
    504     if any(k not in form.info['defaults'] for k in pars.keys()): 
    505         keys = set(form.info['defaults'].keys()) 
    506         extra = set(pars.keys()) - keys 
    507         raise ValueError("bad parameters: [%s] not in [%s]"% 
    508                          (", ".join(sorted(extra)), ", ".join(sorted(keys)))) 
     504    par_set = set([p.name for p in form.info['parameters'].call_parameters]) 
     505    if any(k not in par_set for k in pars.keys()): 
     506        extra = set(pars.keys()) - par_set 
     507        raise ValueError("bad parameters: [%s] not in [%s]" 
     508                         % (", ".join(sorted(extra)), 
     509                            ", ".join(sorted(pars.keys())))) 
    509510 
    510511    if np.isscalar(width): 
    … …  
    556557    from scipy.integrate import romberg 
    557558 
    558     if any(k not in form.info['defaults'] for k in pars.keys()): 
    559         keys = set(form.info['defaults'].keys()) 
    560         extra = set(pars.keys()) - keys 
    561         raise ValueError("bad parameters: [%s] not in [%s]"% 
    562                          (", ".join(sorted(extra)), ", ".join(sorted(keys)))) 
     559    par_set = set([p.name for p in form.info['parameters'].call_parameters]) 
     560    if any(k not in par_set for k in pars.keys()): 
     561        extra = set(pars.keys()) - par_set 
     562        raise ValueError("bad parameters: [%s] not in [%s]" 
     563                         % (", ".join(sorted(extra)), 
     564                            ", ".join(sorted(pars.keys())))) 
    563565 
    564566    _fn = lambda q, q0, dq: eval_form(q, form, pars)*gaussian(q, q0, dq) 

  • sasmodels/sasview_model.py

    r4d76711 ree8f734  
    2626from . import custom 
    2727from . import generate 
     28from . import weights 
    2829 
    2930def load_standard_models(): 
    … …  
    3839        try: 
    3940            models.append(_make_standard_model(name)) 
    40         except: 
     41        except Exception: 
    4142            logging.error(traceback.format_exc()) 
    4243    return models 
    … …  
    8485        self._model = None 
    8586        model_info = self._model_info 
     87        parameters = model_info['parameters'] 
    8688 
    8789        self.name = model_info['name'] 
    8890        self.description = model_info['description'] 
    8991        self.category = None 
    90         self.multiplicity_info = None 
    91         self.is_multifunc = False 
     92        #self.is_multifunc = False 
     93        for p in parameters.kernel_parameters: 
     94            if p.is_control: 
     95                profile_axes = model_info['profile_axes'] 
     96                self.multiplicity_info = [ 
     97                    p.limits[1], p.name, p.choices, profile_axes[0] 
     98                    ] 
     99                break 
     100        else: 
     101            self.multiplicity_info = [] 
    92102 
    93103        ## interpret the parameters 
    … …  
    96106        self.params = collections.OrderedDict() 
    97107        self.dispersion = dict() 
    98         partype = model_info['partype'] 
    99  
    100         for p in model_info['parameters']: 
     108 
     109        self.orientation_params = [] 
     110        self.magnetic_params = [] 
     111        self.fixed = [] 
     112        for p in parameters.user_parameters(): 
    101113            self.params[p.name] = p.default 
    102114            self.details[p.name] = [p.units] + p.limits 
    103  
    104         for name in partype['pd-2d']: 
    105             self.dispersion[name] = { 
    106                 'width': 0, 
    107                 'npts': 35, 
    108                 'nsigmas': 3, 
    109                 'type': 'gaussian', 
    110             } 
    111  
    112         self.orientation_params = ( 
    113             partype['orientation'] 
    114             + [n + '.width' for n in partype['orientation']] 
    115             + partype['magnetic']) 
    116         self.magnetic_params = partype['magnetic'] 
    117         self.fixed = [n + '.width' for n in partype['pd-2d']] 
     115            if p.polydisperse: 
     116                self.dispersion[p.name] = { 
     117                    'width': 0, 
     118                    'npts': 35, 
     119                    'nsigmas': 3, 
     120                    'type': 'gaussian', 
     121                } 
     122            if p.type == 'orientation': 
     123                self.orientation_params.append(p.name) 
     124                self.orientation_params.append(p.name+".width") 
     125                self.fixed.append(p.name+".width") 
     126            if p.type == 'magnetic': 
     127                self.orientation_params.append(p.name) 
     128                self.magnetic_params.append(p.name) 
     129                self.fixed.append(p.name+".width") 
     130 
    118131        self.non_fittable = [] 
    119132 
    … …  
    234247        """ 
    235248        # TODO: fix test so that parameter order doesn't matter 
    236         ret = ['%s.%s' % (d.lower(), p) 
    237                for d in self._model_info['partype']['pd-2d'] 
    238                for p in ('npts', 'nsigmas', 'width')] 
     249        ret = ['%s.%s' % (p.name.lower(), ext) 
     250               for p in self._model_info['parameters'].user_parameters() 
     251               for ext in ('npts', 'nsigmas', 'width') 
     252               if p.polydisperse] 
    239253        #print(ret) 
    240254        return ret 
    … …  
    309323            # Check whether we have a list of ndarrays [qx,qy] 
    310324            qx, qy = qdist 
    311             partype = self._model_info['partype'] 
    312             if not partype['orientation'] and not partype['magnetic']: 
     325            if not self._model_info['parameters'].has_2d: 
    313326                return self.calculate_Iq(np.sqrt(qx ** 2 + qy ** 2)) 
    314327            else: 
    … …  
    335348            self._model = core.build_model(self._model_info) 
    336349        q_vectors = [np.asarray(q) for q in args] 
    337         fn = self._model.make_kernel(q_vectors) 
    338         pars = [self.params[v] for v in fn.fixed_pars] 
    339         pd_pars = [self._get_weights(p) for p in fn.pd_pars] 
    340         result = fn(pars, pd_pars, self.cutoff) 
    341         fn.q_input.release() 
    342         fn.release() 
     350        kernel = self._model.make_kernel(q_vectors) 
     351        pairs = [self._get_weights(p) 
     352                 for p in self._model_info['parameters'].call_parameters] 
     353        details, weights, values = core.build_details(kernel, pairs) 
     354        result = kernel(details, weights, values, cutoff=self.cutoff) 
     355        kernel.q_input.release() 
     356        kernel.release() 
    343357        return result 
    344358 
    … …  
    415429        Return dispersion weights for parameter 
    416430        """ 
    417         from . import weights 
    418         relative = self._model_info['partype']['pd-rel'] 
    419         limits = self._model_info['limits'] 
    420         dis = self.dispersion[par] 
    421         value, weight = weights.get_weights( 
    422             dis['type'], dis['npts'], dis['width'], dis['nsigmas'], 
    423             self.params[par], limits[par], par in relative) 
    424         return value, weight / np.sum(weight) 
    425  
     431        if par.polydisperse: 
     432            dis = self.dispersion[par.name] 
     433            value, weight = weights.get_weights( 
     434                dis['type'], dis['npts'], dis['width'], dis['nsigmas'], 
     435                self.params[par.name], par.limits, par.relative_pd) 
     436            return value, weight / np.sum(weight) 
     437        else: 
     438            return [self.params[par.name]], [] 
    426439 
    427440def test_model(): 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.