Ignore:
Timestamp:
Feb 25, 2011 9:20:10 AM (14 years ago)
Author:
Jae Cho <jhjcho@…>
Branches:
master, ESS_GUI, ESS_GUI_Docs, ESS_GUI_batch_fitting, ESS_GUI_bumps_abstraction, ESS_GUI_iss1116, ESS_GUI_iss879, ESS_GUI_iss959, ESS_GUI_opencl, ESS_GUI_ordering, ESS_GUI_sync_sascalc, costrafo411, magnetic_scatt, release-4.1.1, release-4.1.2, release-4.2.2, release_4.0.1, ticket-1009, ticket-1094-headless, ticket-1242-2d-resolution, ticket-1243, ticket-1249, ticket885, unittest-saveload
Children:
01b6bd0
Parents:
ea5692d
Message:

1) reverting diperser(used only in test) files for unittest. 2)changed the sigma of polydispersion to ratio for length parameters. 3) update an unittest

Location:
sansmodels/src/sans/models/c_models
Files:
2 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • sansmodels/src/sans/models/c_models/c_models.cpp

    r770bab1 r59b9b675  
    290290        addCMultiShellModel(m); 
    291291        addCBinaryHSModel(m); 
    292         //addDisperser(m); 
    293         //addCGaussian(m); 
    294         //addCSchulz(m); 
    295         //addCLogNormal(m); 
    296         //addCLorentzian(m); 
     292        addDisperser(m); 
     293        addCGaussian(m); 
     294        addCSchulz(m); 
     295        addCLogNormal(m); 
     296        addCLorentzian(m); 
    297297        addCVesicleModel(m); 
    298298        addCPoly_GaussCoil(m); 

  • sansmodels/src/sans/models/c_models/parameters.cpp

    r8dc02d8b r59b9b675  
    5858        Parameter* par = (Parameter*)param; 
    5959        double value = (*par)(); 
    60  
    61         if (npts<2) { 
    62                 weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
    63         } else { 
    64                 for(int i=0; i<npts; i++) { 
    65                         double val = value + width * (1.0*double(i)/double(npts-1) - 0.5); 
    66  
     60        double sig; 
     61        if (npts<2) { 
     62                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
     63        } else { 
     64                for(int i=0; i<npts; i++) { 
     65 
     66                        if ((*par).has_min==false){ 
     67                                // width = sigma for angles 
     68                                sig = width; 
     69                        } 
     70                        else{ 
     71                                //width = polydispersity (=sigma/value) for length 
     72                                sig = width * value; 
     73                        } 
     74                        double val = value + sig * (1.0*double(i)/double(npts-1) - 0.5); 
    6775                        if ( ((*par).has_min==false || val>(*par).min) 
    6876                          && ((*par).has_max==false || val<(*par).max)  ) 
    … …  
    8391 
    8492GaussianDispersion :: GaussianDispersion() { 
    85         npts  = 21; 
     93        npts  = 11; 
    8694        width = 0.0; 
    87         nsigmas = 3.0; 
     95        nsigmas = 2.5; 
    8896}; 
    8997 
    … …  
    115123                width = 0.0; 
    116124                npts  = 1; 
    117                 nsigmas = 3.0; 
    118         } 
    119  
    120         Parameter* par = (Parameter*)param; 
    121         double value = (*par)(); 
    122  
    123         if (npts<2) { 
    124                 weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
    125         } else { 
    126                 for(int i=0; i<npts; i++) { 
     125                nsigmas = 2.5; 
     126        } 
     127 
     128        Parameter* par = (Parameter*)param; 
     129        double value = (*par)(); 
     130        double sig; 
     131        if (npts<2) { 
     132                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
     133        } else { 
     134                for(int i=0; i<npts; i++) { 
     135                        if ((*par).has_min==false){ 
     136                                // width = sigma for angles 
     137                                sig = width; 
     138                        } 
     139                        else{ 
     140                                //width = polydispersity (=sigma/value) for length 
     141                                sig = width * value; 
     142                        } 
    127143                        // We cover n(nsigmas) times sigmas on each side of the mean 
    128                         double val = value + width * (2.0*nsigmas*double(i)/double(npts-1) - nsigmas); 
     144                        double val = value + sig * (2.0*nsigmas*double(i)/double(npts-1) - nsigmas); 
    129145                        if ( ((*par).has_min==false || val>(*par).min) 
    130146                          && ((*par).has_max==false || val<(*par).max)  ) { 
    131                                 double _w = gaussian_weight(value, width, val); 
     147                                double _w = gaussian_weight(value, sig, val); 
    132148                                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(val, _w)); 
    133149                        } 
    … …  
    142158 
    143159RectangleDispersion :: RectangleDispersion() { 
    144         npts  = 21; 
     160        npts  = 11; 
    145161        width = 0.0; 
    146162        nsigmas = 1.0; 
    … …  
    182198        Parameter* par = (Parameter*)param; 
    183199        double value = (*par)(); 
    184  
    185         if (npts<2) { 
    186                 weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
    187         } else { 
    188                 for(int i=0; i<npts; i++) { 
     200        double sig; 
     201        if (npts<2) { 
     202                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
     203        } else { 
     204                for(int i=0; i<npts; i++) { 
     205                        if ((*par).has_min==false){ 
     206                                // width = sigma for angles 
     207                                sig = width; 
     208                        } 
     209                        else{ 
     210                                //width = polydispersity (=sigma/value) for length 
     211                                sig = width * value; 
     212                        } 
    189213                        // We cover n(nsigmas) times sigmas on each side of the mean 
    190                         double val = value + width * (2.0*nsigmas*double(i)/double(npts-1) - nsigmas); 
     214                        double val = value + sig * (2.0*nsigmas*double(i)/double(npts-1) - nsigmas); 
    191215                        if ( ((*par).has_min==false || val>(*par).min) 
    192216                          && ((*par).has_max==false || val<(*par).max)  ) { 
    193                                 double _w = rectangle_weight(value, width, val); 
     217                                double _w = rectangle_weight(value, sig, val); 
    194218                                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(val, _w)); 
    195219                        } 
    … …  
    204228 
    205229LogNormalDispersion :: LogNormalDispersion() { 
    206         npts  = 21; 
     230        npts  = 11; 
    207231        width = 0.0; 
    208232        nsigmas = 3.0; 
    … …  
    240264        Parameter* par = (Parameter*)param; 
    241265        double value = (*par)(); 
    242  
    243         if (npts<2) { 
    244                 weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
    245         } else { 
    246                 for(int i=0; i<npts; i++) { 
     266        double sig; 
     267        if (npts<2) { 
     268                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
     269        } else { 
     270                for(int i=0; i<npts; i++) { 
     271                        if ((*par).has_min==false){ 
     272                                // width = sigma for angles 
     273                                sig = width; 
     274                        } 
     275                        else{ 
     276                                //width = polydispersity (=sigma/value) for length 
     277                                sig = width * value; 
     278                        } 
    247279                        // We cover n(nsigmas) times sigmas on each side of the mean 
    248                         double val = value + width * (2.0*nsigmas*double(i)/double(npts-1) - nsigmas); 
     280                        double val = value + sig * (2.0*nsigmas*double(i)/double(npts-1) - nsigmas); 
    249281 
    250282                        if ( ((*par).has_min==false || val>(*par).min) 
    251283                          && ((*par).has_max==false || val<(*par).max)  ) { 
    252                                 double _w = lognormal_weight(value, width, val); 
     284                                double _w = lognormal_weight(value, sig, val); 
    253285                                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(val, _w)); 
    254286                        } 
    … …  
    264296 
    265297SchulzDispersion :: SchulzDispersion() { 
    266         npts  = 21; 
     298        npts  = 11; 
    267299        width = 0.0; 
    268300        nsigmas = 3.0; 
    … …  
    303335        Parameter* par = (Parameter*)param; 
    304336        double value = (*par)(); 
    305  
    306         if (npts<2) { 
    307                 weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
    308         } else { 
    309                 for(int i=0; i<npts; i++) { 
     337        double sig; 
     338        if (npts<2) { 
     339                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(value, 1.0)); 
     340        } else { 
     341                for(int i=0; i<npts; i++) { 
     342                        if ((*par).has_min==false){ 
     343                                // width = sigma for angles 
     344                                sig = width; 
     345                        } 
     346                        else{ 
     347                                //width = polydispersity (=sigma/value) for length 
     348                                sig = width * value; 
     349                        } 
    310350                        // We cover n(nsigmas) times sigmas on each side of the mean 
    311                         double val = value + width * (2.0*nsigmas*double(i)/double(npts-1) - nsigmas); 
     351                        double val = value + sig * (2.0*nsigmas*double(i)/double(npts-1) - nsigmas); 
    312352 
    313353                        if ( ((*par).has_min==false || val>(*par).min) 
    314354                          && ((*par).has_max==false || val<(*par).max)  ) { 
    315                                 double _w = schulz_weight(value, width, val); 
     355                                double _w = schulz_weight(value, sig, val); 
    316356                                weights.insert(weights.end(), WeightPoint(val, _w)); 
    317357                        } 
    … …  
    346386                for(int i=0; i<npts; i++) { 
    347387                        double val = _values[i]; //+ value;  //ToDo: Talk to Paul and put back the 'value'. 
     388 
    348389                        if ( ((*par).has_min==false || val>(*par).min) 
    349390                          && ((*par).has_max==false || val<(*par).max)  ) 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.