Changeset ed82794 in sasmodels for sasmodels/models


Ignore:
Timestamp:
Jan 29, 2016 6:03:21 AM (8 years ago)
Author:
piotr
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:
3a45c2c, 504abee
Parents:
168052c (diff), 190fc2b (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'

Conflicts:

sasmodels/models/be_polyelectrolyte.py

Location:
sasmodels/models
Files:
14 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • sasmodels/models/lamellarCailleHG.py

    rd18f8a8 rd4666ca  
    9292 
    9393parameters = [ 
    94               #   [ "name", "units", default, [lower, upper], "type", 
    95               #     "description" ], 
    96               [ "tail_length", "Ang", 10, [0, inf], "volume", 
    97                 "Tail thickness" ], 
    98               [ "head_length", "Ang", 2, [0, inf], "volume", 
    99                 "head thickness" ], 
    100               [ "Nlayers", "", 30, [0, inf], "", 
    101                 "Number of layers" ], 
    102               [ "spacing", "Ang", 40., [0.0,inf], "volume", 
    103                 "d-spacing of Caille S(Q)" ], 
    104               [ "Caille_parameter", "", 0.001, [0.0,0.8], "", 
    105                 "Caille parameter" ], 
    106               [ "sld", "1e-6/Ang^2", 0.4, [-inf,inf], "", 
    107                 "Tail scattering length density" ], 
    108               [ "head_sld", "1e-6/Ang^2", 2.0, [-inf,inf], "", 
    109                 "Head scattering length density" ], 
    110               [ "solvent_sld", "1e-6/Ang^2", 6, [-inf,inf], "", 
    111                 "Solvent scattering length density" ], 
     94    #   [ "name", "units", default, [lower, upper], "type", 
     95    #     "description" ], 
     96    ["tail_length", "Ang", 10, [0, inf], "volume", 
     97     "Tail thickness"], 
     98    ["head_length", "Ang", 2, [0, inf], "volume", 
     99     "head thickness"], 
     100    ["Nlayers", "", 30, [0, inf], "", 
     101     "Number of layers"], 
     102    ["spacing", "Ang", 40., [0.0, inf], "volume", 
     103     "d-spacing of Caille S(Q)"], 
     104    ["Caille_parameter", "", 0.001, [0.0, 0.8], "", 
     105     "Caille parameter"], 
     106    ["sld", "1e-6/Ang^2", 0.4, [-inf, inf], "", 
     107     "Tail scattering length density"], 
     108    ["head_sld", "1e-6/Ang^2", 2.0, [-inf, inf], "", 
     109     "Head scattering length density"], 
     110    ["solvent_sld", "1e-6/Ang^2", 6, [-inf, inf], "", 
     111     "Solvent scattering length density"], 
    112112    ] 
    113113 
    114 source = [ "lamellarCailleHG_kernel.c"] 
     114source = ["lamellarCailleHG_kernel.c"] 
    115115 
    116116# No volume normalization despite having a volume parameter 
    … …  
    128128 
    129129demo = dict( 
    130             scale=1, background=0, 
    131             Nlayers=20, 
    132             spacing=200., Caille_parameter=0.05, 
    133             tail_length=15,head_length=10, 
    134             #sld=-1, head_sld=4.0, solvent_sld=6.0, 
    135             sld=-1, head_sld=4.1, solvent_sld=6.0, 
    136             tail_length_pd= 0.1, tail_length_pd_n=20, 
    137             head_length_pd= 0.05, head_length_pd_n=30, 
    138             spacing_pd= 0.2, spacing_pd_n=40 
    139            ) 
     130    scale=1, background=0, 
     131    Nlayers=20, spacing=200., Caille_parameter=0.05, 
     132    tail_length=15, head_length=10, 
     133    #sld=-1, head_sld=4.0, solvent_sld=6.0, 
     134    sld=-1, head_sld=4.1, solvent_sld=6.0, 
     135    tail_length_pd=0.1, tail_length_pd_n=20, 
     136    head_length_pd=0.05, head_length_pd_n=30, 
     137    spacing_pd=0.2, spacing_pd_n=40, 
     138    ) 
    140139 
    141140oldname = 'LamellarPSHGModel' 
    142 oldpars = dict(tail_length='deltaT',head_length='deltaH',Nlayers='n_plates',Caille_parameter='caille', sld='sld_tail', head_sld='sld_head',solvent_sld='sld_solvent') 
     141oldpars = dict( 
     142    tail_length='deltaT', head_length='deltaH', Nlayers='n_plates', 
     143    Caille_parameter='caille', sld='sld_tail', head_sld='sld_head', 
     144    solvent_sld='sld_solvent') 

  • sasmodels/models/lib/sph_j1c.c

    r9c461c7 ra3e78c3  
    11/** 
    2 * Spherical Bessel function j1(x)/x 
     2* Spherical Bessel function 3*j1(x)/x 
    33* 
    44* Used for low q to avoid cancellation error. 
    … …  
    88* requires the first 3 terms.  Double precision requires the 4th term. 
    99* The fifth term is not needed, and is commented out. 
     10* Taylor expansion: 
     11*      1.0 + q2*(-3./30. + q2*(3./840.))+ q2*(-3./45360. + q2*(3./3991680.)))) 
     12* Expression returned from Herbie (herbie.uwpise.org/demo): 
     13*      const double t = ((1. + 3.*q2*q2/5600.) - q2/20.); 
     14*      return t*t; 
    1015*/ 
    1116 
    … …  
    1823    SINCOS(q, sin_q, cos_q); 
    1924 
    20     const double bessel = (q < 1.e-1) ? 
    21         1.0 + q2*(-3./30. + q2*(3./840. + q2*(-3./45360.))) // + q2*(3./3991680.))) 
     25    const double bessel = (q < 0.384038453352533) 
     26        ? (1.0 + q2*(-3./30. + q2*(3./840.))) 
    2227        : 3.0*(sin_q/q - cos_q)/q2; 
    2328 
    2429    return bessel; 
     30 
     31 /* 
     32    // Code to test various expressions 
     33    if (sizeof(q2) > 4) { 
     34        return 3.0*(sin_q/q - cos_q)/q2; 
     35    } else if (q < 0.384038453352533) { 
     36        //const double t = ((1. + 3.*q2*q2/5600.) - q2/20.); return t*t; 
     37        return 1.0 + q2*q2*(3./840.) - q2*(3./30.); 
     38        //return 1.0 + q2*(-3./30. + q2*(3./840.)); 
     39        //return 1.0 + q2*(-3./30. + q2*(3./840. + q2*(-3./45360.))); 
     40        //return 1.0 + q2*(-3./30. + q2*(3./840. + q2*(-3./45360. + q2*(3./3991680.)))); 
     41    } else { 
     42        return 3.0*(sin_q/q - cos_q)/q2; 
     43    } 
     44*/ 
    2545} 

  • sasmodels/models/pearl_necklace.py

    rcf404cb r841753c  
    11r""" 
    2 This model provides the form factor for a pearl necklace composed of two  
    3 elements: *N* pearls (homogeneous spheres of radius *R*) freely jointed by *M*  
     2This model provides the form factor for a pearl necklace composed of two 
     3elements: *N* pearls (homogeneous spheres of radius *R*) freely jointed by *M* 
    44rods (like strings - with a total mass *Mw* = *M* \* *m*\ :sub:`r` + *N* \* *m*\ 
    5 :sub:`s`, and the string segment length (or edge separation) *l*  
     5:sub:`s`, and the string segment length (or edge separation) *l* 
    66(= *A* - 2\ *R*)). *A* is the center-to-center pearl separation distance. 
    77 
    … …  
    1313---------- 
    1414 
    15 The output of the scattering intensity function for the PearlNecklaceModel is  
     15The output of the scattering intensity function for the PearlNecklaceModel is 
    1616given by (Schweins, 2004) 
    1717 
    … …  
    3737    \beta(q) &= \frac{\int_{qR}^{q(A-R)}\frac{sin(t)}{t}dt}{ql} 
    3838 
    39 where the mass *m*\ :sub:`i` is (SLD\ :sub:`i` - SLD\ :sub:`solvent`) \*  
     39where the mass *m*\ :sub:`i` is (SLD\ :sub:`i` - SLD\ :sub:`solvent`) \* 
    4040(volume of the *N* pearls/rods). *V* is the total volume of the necklace. 
    4141 
    42 The 2D scattering intensity is the same as $P(q)$ above, regardless of the  
     42The 2D scattering intensity is the same as $P(q)$ above, regardless of the 
    4343orientation of the *q* vector. 
    4444 
    … …  
    5454REFERENCE 
    5555 
    56 R Schweins and K Huber, *Particle Scattering Factor of Pearl Necklace Chains*,  
     56R Schweins and K Huber, *Particle Scattering Factor of Pearl Necklace Chains*, 
    5757*Macromol. Symp.* 211 (2004) 25-42 2004 
    5858""" 
    … …  
    7979 
    8080#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    81 parameters = [["radius", "Angstrom", 80.0, [0, inf], "volume",  
     81parameters = [["radius", "Angstrom", 80.0, [0, inf], "volume", 
    8282               "Mean radius of the chained spheres"], 
    83               ["edge_separation", "Angstrom", 350.0, [0, inf], "volume",  
     83              ["edge_separation", "Angstrom", 350.0, [0, inf], "volume", 
    8484               "Mean separation of chained particles"], 
    85               ["string_thickness", "Angstrom", 2.5, [0, inf], "volume",  
     85              ["string_thickness", "Angstrom", 2.5, [0, inf], "volume", 
    8686               "Thickness of the chain linkage"], 
    87               ["number_of_pearls", "none", 3, [0, inf], "volume",  
     87              ["number_of_pearls", "none", 3, [0, inf], "volume", 
    8888               "Mean number of pearls in each necklace"], 
    89               ["sld", "Angstrom^2", 1.0, [-inf, inf], "",  
     89              ["sld", "Angstrom^2", 1.0, [-inf, inf], "", 
    9090               "Scattering length density of the chained spheres"], 
    91               ["string_sld", "Angstrom^2", 1.0, [-inf, inf], "",  
     91              ["string_sld", "Angstrom^2", 1.0, [-inf, inf], "", 
    9292               "Scattering length density of the chain linkage"], 
    93               ["solvent_sld", "Angstrom^2", 6.3, [-inf, inf], "",  
     93              ["solvent_sld", "Angstrom^2", 6.3, [-inf, inf], "", 
    9494               "Scattering length density of the solvent"], 
    95               ] 
     95             ] 
    9696 
    9797source = ["lib/Si.c", "pearl_necklace.c"] 
    … …  
    110110# names and the target sasview model name. 
    111111oldname = 'PearlNecklaceModel' 
    112 oldpars = dict(scale='scale',background='background',radius='radius', 
     112oldpars = dict(scale='scale', background='background', radius='radius', 
    113113               number_of_pearls='num_pearls', solvent_sld='sld_solv', 
    114114               string_thickness='thick_string', sld='sld_pearl', 

  • sasmodels/models/power_law.py

    reb69cce r841753c  
    1212    I(q) = \text{scale} \cdot q^{-\text{power}} + \text{background} 
    1313 
    14 Note the minus sign in front of the exponent. The exponent *power*  
     14Note the minus sign in front of the exponent. The exponent *power* 
    1515should therefore be entered as a **positive** number for fitting. 
    1616 
    17 Also note that unlike many other models, *scale* in this model  
    18 is NOT explicitly related to a volume fraction. Be careful if  
     17Also note that unlike many other models, *scale* in this model 
     18is NOT explicitly related to a volume fraction. Be careful if 
    1919combining this model with other models. 
    2020 
    … …  
    3131from numpy import inf, sqrt 
    3232 
    33 name =  "power_law" 
     33name = "power_law" 
    3434title = "Simple power law with a flat background" 
    3535 
    36 description = """\ 
    37         Evaluates the function 
    38         I(q) = scale * q^(-power) + background 
    39         NB: enter power as a positive number! 
    40         """ 
     36description = """ 
     37    Evaluates the function 
     38    I(q) = scale * q^(-power) + background 
     39    NB: enter power as a positive number! 
     40    """ 
    4141category = "shape-independent" 
    4242 
    … …  
    4545 
    4646# NB: Scale and Background are implicit parameters on every model 
    47 def Iq(q,power): 
     47def Iq(q, power): 
     48    # pylint: disable=missing-docstring 
    4849    inten = (q**-power) 
    4950    return inten 
    … …  
    5152 
    5253def Iqxy(qx, qy, *args): 
     54    # pylint: disable=missing-docstring 
    5355    return Iq(sqrt(qx ** 2 + qy ** 2), *args) 
    5456Iqxy.vectorized = True # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    6466 
    6567tests = [ 
    66         [ {'scale': 1.0, 'power': 4.0, 'background' : 0.0}, [0.0106939, 0.469418], [7.64644e+07, 20.5949]] 
    67         ] 
     68    [{'scale': 1.0, 'power': 4.0, 'background' : 0.0}, 
     69     [0.0106939, 0.469418], [7.64644e+07, 20.5949]], 
     70    ] 

  • sasmodels/models/be_polyelectrolyte.py

    r841753c r168052c  
    4444J F Joanny, L Leibler, *Journal de Physique*, 51 (1990) 545 
    4545 
    46 A Moussaid, F Schosseler, J P Munch, S Candau, *J. Journal de Physique II France*, 3 (1993) 573 
     46A Moussaid, F Schosseler, J P Munch, S Candau, 
     47*J. Journal de Physique II France*, 3 (1993) 573 
    4748 
    4849E Raphael, J F Joanny, *Europhysics Letters*, 11 (1990) 179 
    … …  
    5556title = "Polyelectrolyte with the RPA expression derived by Borue and Erukhimovich" 
    5657description = """ 
    57     Evaluate 
    58     F(x) = K 1/(4 pi Lb (alpha)^(2)) (q^(2)+k2)/(1+(r02)^(2)) 
    59          (q^(2)+k2) (q^(2)-(12 h C/b^(2))) 
     58            Evaluate 
     59            F(x) = K 1/(4 pi Lb (alpha)^(2)) (q^(2)+k2)/(1+(r02)^(2)) 
     60                 (q^(2)+k2) (q^(2)-(12 h C/b^(2))) 
    6061 
    61     has 3 internal parameters : 
    62            The inverse Debye Length: K2 = 4 pi Lb (2 Cs+alpha C) 
    63            r02 =1/alpha/Ca^(0.5) (B/(48 pi Lb)^(0.5)) 
    64            Ca = 6.022136e-4 C 
    65     """ 
     62            has 3 internal parameters : 
     63                   The inverse Debye Length: K2 = 4 pi Lb (2 Cs+alpha C) 
     64                   r02 =1/alpha/Ca^(0.5) (B/(48 pi Lb)^(0.5)) 
     65                   Ca = 6.022136e-4 C 
     66            """ 
    6667category = "shape-independent" 
    6768 
    68 # pylint: disable=bad-whitespace,line-too-long 
    69 #   ["name",                  "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
     69# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
     70#   ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    7071parameters = [ 
    71     ["contrast_factor",       "barns",    10.0,  [-inf, inf], "", "Contrast factor of the polymer"], 
    72     ["bjerrum_length",        "Ang",       7.1,  [0, inf],    "", "Bjerrum length"], 
    73     ["virial_param",          "1/Ang^2",  12.0,  [-inf, inf], "", "Virial parameter"], 
    74     ["monomer_length",        "Ang",      10.0,  [0, inf],    "", "Monomer length"], 
    75     ["salt_concentration",    "mol/L",     0.0,  [-inf, inf], "", "Concentration of monovalent salt"], 
    76     ["ionization_degree",     "",          0.05, [0, inf],    "", "Degree of ionization"], 
    77     ["polymer_concentration", "mol/L",     0.7,  [0, inf],    "", "Polymer molar concentration"], 
     72    ["contrast_factor",       "barns",   10.0,  [-inf, inf], "", "Contrast factor of the polymer"], 
     73    ["bjerrum_length",        "Ang",      7.1,  [0, inf],    "", "Bjerrum length"], 
     74    ["virial_param",          "1/Ang^2", 12.0,  [-inf, inf], "", "Virial parameter"], 
     75    ["monomer_length",        "Ang",     10.0,  [0, inf],    "", "Monomer length"], 
     76    ["salt_concentration",    "mol/L",    0.0,  [-inf, inf], "", "Concentration of monovalent salt"], 
     77    ["ionization_degree",     "",         0.05, [0, inf],    "", "Degree of ionization"], 
     78    ["polymer_concentration", "mol/L",    0.7,  [0, inf],    "", "Polymer molar concentration"], 
    7879    ] 
    79 # pylint: enable=bad-whitespace,line-too-long 
     80# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    8081 
    8182 
    8283def Iq(q, 
    83        contrast_factor, 
    84        bjerrum_length, 
    85        virial_param, 
    86        monomer_length, 
    87        salt_concentration, 
    88        ionization_degree, 
    89        polymer_concentration): 
     84       contrast_factor=10.0, 
     85       bjerrum_length=7.1, 
     86       virial_param=12.0, 
     87       monomer_length=10.0, 
     88       salt_concentration=0.0, 
     89       ionization_degree=0.05, 
     90       polymer_concentration=0.7): 
     91    """ 
     92    :param q:                     Input q-value 
     93    :param contrast_factor:       Contrast factor of the polymer 
     94    :param bjerrum_length:        Bjerrum length 
     95    :param virial_param:          Virial parameter 
     96    :param monomer_length:        Monomer length 
     97    :param salt_concentration:    Concentration of monovalent salt 
     98    :param ionization_degree:     Degree of ionization 
     99    :param polymer_concentration: Polymer molar concentration 
     100    :return:                      1-D intensity 
     101    """ 
    90102 
    91103    concentration = polymer_concentration * 6.022136e-4 
    92104 
    93105    k_square = 4.0 * pi * bjerrum_length * (2*salt_concentration + 
    94             ionization_degree * concentration) 
     106                                            ionization_degree * concentration) 
    95107 
    96108    r0_square = 1.0/ionization_degree/sqrt(concentration) * \ 
    97             (monomer_length/sqrt((48.0*pi*bjerrum_length))) 
     109                (monomer_length/sqrt((48.0*pi*bjerrum_length))) 
    98110 
    99111    term1 = contrast_factor/(4.0 * pi * bjerrum_length * 
    100         ionization_degree**2) * (q**2 + k_square) 
     112                             ionization_degree**2) * (q**2 + k_square) 
    101113 
    102114    term2 = 1.0 + r0_square**2 * (q**2 + k_square) * \ 
    … …  
    109121 
    110122def Iqxy(qx, qy, *args): 
    111     return Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     123    """ 
     124    :param qx:   Input q_x-value 
     125    :param qy:   Input q_y-value 
     126    :param args: Remaining arguments 
     127    :return:     2D-Intensity 
     128    """ 
     129    iq = Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     130    return iq 
    112131 
    113132Iqxy.vectorized = True  # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    134153               polymer_concentration='c') 
    135154 
    136 # pylint: disable=bad-whitespace 
    137155tests = [ 
     156 
    138157    # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    139158    [{'contrast_factor':       10.0, 
    … …  
    176195     }, 200., 1.80664667511e-06], 
    177196    ] 
    178 # pylint: enable=bad-whitespace 

  • sasmodels/models/flexible_cylinder.py

    rf94d8a2 r168052c  
    11r""" 
    2 This model provides the form factor, $P(q)$, for a flexible cylinder where the form factor 
    3 is normalized by the volume of the cylinder. 
     2This model provides the form factor, $P(q)$, for a flexible cylinder 
     3where the form factor is normalized by the volume of the cylinder. 
    44**Inter-cylinder interactions are NOT provided for.** 
    55 
    … …  
    88    P(q) = \text{scale} \left<F^2\right>/V + \text{background} 
    99 
    10 where the averaging $\left<\ldots\right>$ is applied only for the 1D calculation 
     10where the averaging $\left<\ldots\right>$ is applied only for the 1D 
     11calculation 
    1112 
    12 The 2D scattering intensity is the same as 1D, regardless of the orientation of the q vector which is defined as 
     13The 2D scattering intensity is the same as 1D, regardless of the orientation of 
     14the q vector which is defined as 
    1315 
    1416.. math:: 
    … …  
    2224 
    2325 
    24 The chain of contour length, $L$, (the total length) can be described as a chain of some number of 
    25 locally stiff segments of length $l_p$, the persistence length (the length along the cylinder over 
    26 which the flexible cylinder can be considered a rigid rod). 
     26The chain of contour length, $L$, (the total length) can be described as a 
     27chain of some number of locally stiff segments of length $l_p$, the persistence 
     28length (the length along the cylinder over which the flexible cylinder can be 
     29considered a rigid rod). 
    2730The Kuhn length $(b = 2*l_p)$ is also used to describe the stiffness of a chain. 
    2831 
    2932The returned value is in units of $cm^-1$, on absolute scale. 
    3033 
    31 In the parameters, the sldCyl and sldSolv represent the SLD of the chain/cylinder and solvent respectively. 
     34In the parameters, the sldCyl and sldSolv represent the SLD of the chain/cylinder 
     35and solvent respectively. 
    3236 
    3337 
    … …  
    3741 
    3842 
    39 Our model uses the form factor calculations implemented in a c-library provided by the NIST Center 
    40 for Neutron Research (Kline, 2006). 
     43Our model uses the form factor calculations implemented in a c-library provided 
     44by the NIST Center for Neutron Research (Kline, 2006). 
    4145 
    4246 
    … …  
    4549    'Method 3 With Excluded Volume' is used. 
    4650    The model is a parametrization of simulations of a discrete representation 
    47     of the worm-like chain model of Kratky and Porod applied in the pseudocontinuous limit. 
     51    of the worm-like chain model of Kratky and Porod applied in the 
     52    pseudocontinuous limit. 
    4853    See equations (13,26-27) in the original reference for the details. 
    4954 
    … …  
    5156---------- 
    5257 
    53 J S Pedersen and P Schurtenberger. *Scattering functions of semiflexible polymers with and 
    54 without excluded volume effects.* Macromolecules, 29 (1996) 7602-7612 
     58J S Pedersen and P Schurtenberger. *Scattering functions of semiflexible 
     59polymers with and without excluded volume effects.* Macromolecules, 
     6029 (1996) 7602-7612 
    5561 
    5662Correction of the formula can be found in 
    5763 
    58 W R Chen, P D Butler and L J Magid, *Incorporating Intermicellar Interactions in the Fitting of 
    59 SANS Data from Cationic Wormlike Micelles.* Langmuir, 22(15) 2006 6539-6548 
     64W R Chen, P D Butler and L J Magid, *Incorporating Intermicellar Interactions 
     65in the Fitting of SANS Data from Cationic Wormlike Micelles.* Langmuir, 
     6622(15) 2006 6539-6548 
    6067""" 
    6168from numpy import inf 
    6269 
    6370name = "flexible_cylinder" 
    64 title = "Flexible cylinder where the form factor is normalized by the volume of the cylinder." 
    65 description = """Note : scale and contrast=sld-solvent_sld are both multiplicative factors in the 
    66                 model and are perfectly correlated. One or 
    67                 both of these parameters must be held fixed 
     71title = "Flexible cylinder where the form factor is normalized by the volume" \ 
     72        "of the cylinder." 
     73description = """Note : scale and contrast=sld-solvent_sld are both 
     74                multiplicative factors in the model and are perfectly 
     75                correlated. One or both of these parameters must be held fixed 
    6876                during model fitting. 
    6977              """ 
    … …  
    7179category = "shape:cylinder" 
    7280 
     81# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    7382#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    7483parameters = [ 
    75               ["length",      "Ang",       1000.0, [0, inf],    "volume", "Length of the flexible cylinder"], 
    76               ["kuhn_length", "Ang",        100.0, [0, inf],    "volume", "Kuhn length of the flexible cylinder"], 
    77               ["radius",      "Ang",         20.0, [0, inf],    "volume", "Radius of the flexible cylinder"], 
    78               ["sld",         "1e-6/Ang^2",   1.0, [-inf, inf], "",       "Cylinder scattering length density"], 
    79               ["solvent_sld", "1e-6/Ang^2",   6.3, [-inf, inf], "",       "Solvent scattering length density"], 
    80              ] 
    81  
     84    ["length",      "Ang",       1000.0, [0, inf],    "volume", "Length of the flexible cylinder"], 
     85    ["kuhn_length", "Ang",        100.0, [0, inf],    "volume", "Kuhn length of the flexible cylinder"], 
     86    ["radius",      "Ang",         20.0, [0, inf],    "volume", "Radius of the flexible cylinder"], 
     87    ["sld",         "1e-6/Ang^2",   1.0, [-inf, inf], "",       "Cylinder scattering length density"], 
     88    ["solvent_sld", "1e-6/Ang^2",   6.3, [-inf, inf], "",       "Solvent scattering length density"], 
     89    ] 
     90# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    8291source = ["lib/J1.c", "lib/wrc_cyl.c", "flexible_cylinder.c"] 
    8392 
    … …  
    94103 
    95104tests = [ 
    96          # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    97          # Currently fails in OCL 
    98          # [{'length':     1000.0, 
    99          #  'kuhn_length': 100.0, 
    100          #  'radius':       20.0, 
    101          #  'sld':           1.0, 
    102          #  'solvent_sld':   6.3, 
    103          #  'background':    0.0001, 
    104          #  }, 0.001, 3509.2187], 
     105    # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
     106    # Currently fails in OCL 
     107    # [{'length':     1000.0, 
     108    #  'kuhn_length': 100.0, 
     109    #  'radius':       20.0, 
     110    #  'sld':           1.0, 
     111    #  'solvent_sld':   6.3, 
     112    #  'background':    0.0001, 
     113    #  }, 0.001, 3509.2187], 
    105114 
    106          # Additional tests with larger range of parameters 
    107          [{'length':     1000.0, 
    108            'kuhn_length': 100.0, 
    109            'radius':       20.0, 
    110            'sld':           1.0, 
    111            'solvent_sld':   6.3, 
    112            'background':    0.0001, 
    113            }, 1.0, 0.000595345], 
    114         [{'length':        10.0, 
    115            'kuhn_length': 800.0, 
    116            'radius':        2.0, 
    117            'sld':           6.0, 
    118            'solvent_sld':  12.3, 
    119            'background':    0.001, 
    120            }, 0.1, 1.55228], 
    121        [{'length':        100.0, 
    122            'kuhn_length': 800.0, 
    123            'radius':       50.0, 
    124            'sld':           0.1, 
    125            'solvent_sld':   5.1, 
    126            'background':    0.0, 
    127            }, 1.0, 0.000938456] 
    128          ] 
     115    # Additional tests with larger range of parameters 
     116    [{'length':    1000.0, 
     117      'kuhn_length': 100.0, 
     118      'radius':       20.0, 
     119      'sld':           1.0, 
     120      'solvent_sld':   6.3, 
     121      'background':    0.0001, 
     122     }, 1.0, 0.000595345], 
     123    [{'length':        10.0, 
     124      'kuhn_length': 800.0, 
     125      'radius':        2.0, 
     126      'sld':           6.0, 
     127      'solvent_sld':  12.3, 
     128      'background':    0.001, 
     129     }, 0.1, 1.55228], 
     130    [{'length':        100.0, 
     131      'kuhn_length': 800.0, 
     132      'radius':       50.0, 
     133      'sld':           0.1, 
     134      'solvent_sld':   5.1, 
     135      'background':    0.0, 
     136     }, 1.0, 0.000938456] 
     137    ] 
    129138 

  • sasmodels/models/gauss_lorentz_gel.py

    r07a6700 r168052c  
    4242---------- 
    4343 
    44 G Evmenenko, E Theunissen, K Mortensen, H Reynaers, *Polymer*, 42 (2001) 2907-2913 
     44G Evmenenko, E Theunissen, K Mortensen, H Reynaers, *Polymer*, 
     4542 (2001) 2907-2913 
    4546 
    4647""" 
    4748 
    48 from numpy import inf, pi, sqrt, exp 
     49from numpy import inf, sqrt, exp 
    4950 
    5051name = "gauss_lorentz_gel" 
    … …  
    6364            """ 
    6465category = "shape-independent" 
    65  
     66# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    6667#            ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    6768parameters = [["gauss_scale_factor",   "",    100.0,  [-inf, inf], "", "Gauss scale factor"], 
    … …  
    6970              ["lorentz_scale_factor", "",     50.0,  [-inf, inf], "", "Lorentzian scale factor"], 
    7071              ["dynamic_cor_length",   "Ang",  20.0,  [0, inf],    "", "Dynamic correlation length"], 
    71               ] 
    72  
     72             ] 
     73# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    7374 
    7475def Iq(q, 
    75        gauss_scale_factor, 
    76        static_cor_length, 
    77        lorentz_scale_factor, 
    78        dynamic_cor_length): 
     76       gauss_scale_factor=100.0, 
     77       static_cor_length=100.0, 
     78       lorentz_scale_factor=50.0, 
     79       dynamic_cor_length=20.0): 
     80    """ 
    7981 
    80         term1 = gauss_scale_factor *\ 
    81                 exp(-1.0*q*q*static_cor_length*static_cor_length/2.0) 
    82         term2 = lorentz_scale_factor /\ 
    83                 (1.0+(q*dynamic_cor_length)*(q*dynamic_cor_length)) 
     82    :param q:                    Input q-value 
     83    :param gauss_scale_factor:   Gauss scale factor 
     84    :param static_cor_length:    Static correlation length 
     85    :param lorentz_scale_factor: Lorentzian scale factor 
     86    :param dynamic_cor_length:   Dynamic correlation length 
     87    :return:                     1-D intensity 
     88    """ 
    8489 
    85         return term1 + term2 
     90    term1 = gauss_scale_factor *\ 
     91            exp(-1.0*q*q*static_cor_length*static_cor_length/2.0) 
     92    term2 = lorentz_scale_factor /\ 
     93            (1.0+(q*dynamic_cor_length)*(q*dynamic_cor_length)) 
     94 
     95    return term1 + term2 
    8696 
    8797Iq.vectorized = True  # Iq accepts an array of q values 
    … …  
    8999 
    90100def Iqxy(qx, qy, *args): 
    91         iq = Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     101    """ 
     102    :param qx:   Input q_x-value 
     103    :param qy:   Input q_y-value 
     104    :param args: Remaining aruments 
     105    :return:     2-D intensity 
     106    """ 
    92107 
    93         return iq 
     108    return Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
    94109 
    95110Iqxy.vectorized = True  # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    111126 
    112127tests = [ 
    113          # Accuracy tests based on content in test/utest_extra_models.py 
    114          [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
    115            'static_cor_length':   100.0, 
    116            'lorentz_scale_factor': 50.0, 
    117            'dynamic_cor_length':   20.0, 
    118            }, 0.001, 149.481], 
    119128 
    120          [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
    121            'static_cor_length':   100.0, 
    122            'lorentz_scale_factor': 50.0, 
    123            'dynamic_cor_length':   20.0, 
    124            }, 0.105363, 9.1903], 
     129    # Accuracy tests based on content in test/utest_extra_models.py 
     130    [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
     131      'static_cor_length':   100.0, 
     132      'lorentz_scale_factor': 50.0, 
     133      'dynamic_cor_length':   20.0, 
     134     }, 0.001, 149.481], 
    125135 
    126          [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
    127            'static_cor_length':   100.0, 
    128            'lorentz_scale_factor': 50.0, 
    129            'dynamic_cor_length':   20.0, 
    130            }, 0.441623, 0.632811], 
     136    [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
     137      'static_cor_length':   100.0, 
     138      'lorentz_scale_factor': 50.0, 
     139      'dynamic_cor_length':   20.0, 
     140     }, 0.105363, 9.1903], 
    131141 
    132          # Additional tests with larger range of parameters 
    133          [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
    134            'static_cor_length':  100.0, 
    135            'lorentz_scale_factor': 3.0, 
    136            'dynamic_cor_length':   1.0, 
    137            }, 0.1, 2.9702970297], 
     142    [{'gauss_scale_factor':  100.0, 
     143      'static_cor_length':   100.0, 
     144      'lorentz_scale_factor': 50.0, 
     145      'dynamic_cor_length':   20.0, 
     146     }, 0.441623, 0.632811], 
    138147 
    139          [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
    140            'static_cor_length':  100.0, 
    141            'lorentz_scale_factor': 3.0, 
    142            'dynamic_cor_length':   1.0, 
    143            'background':         100.0 
    144            }, 5.0, 100.115384615], 
     148    # Additional tests with larger range of parameters 
     149    [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
     150      'static_cor_length':  100.0, 
     151      'lorentz_scale_factor': 3.0, 
     152      'dynamic_cor_length':   1.0, 
     153     }, 0.1, 2.9702970297], 
    145154 
    146          [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
    147            'static_cor_length':  100.0, 
    148            'lorentz_scale_factor': 3.0, 
    149            'dynamic_cor_length':   1.0, 
    150            }, 200., 7.49981250469e-05], 
    151          ] 
     155    [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
     156      'static_cor_length':  100.0, 
     157      'lorentz_scale_factor': 3.0, 
     158      'dynamic_cor_length':   1.0, 
     159      'background':         100.0 
     160     }, 5.0, 100.115384615], 
     161 
     162    [{'gauss_scale_factor':  10.0, 
     163      'static_cor_length':  100.0, 
     164      'lorentz_scale_factor': 3.0, 
     165      'dynamic_cor_length':   1.0, 
     166     }, 200., 7.49981250469e-05], 
     167    ] 

  • sasmodels/models/gel_fit.py

    r513efc5 r168052c  
    77in the position of the polymer chains that ensure thermodynamic equilibrium, 
    88and a longer distance (denoted here as $a2$ ) needed to account for the static 
    9 accumulations of polymer pinned down by junction points or clusters of such points. 
    10 The latter is derived from a simple Guinier function. 
     9accumulations of polymer pinned down by junction points or clusters of such 
     10points. The latter is derived from a simple Guinier function. 
    1111 
    1212 
    … …  
    4040--------- 
    4141 
    42 Mitsuhiro Shibayama, Toyoichi Tanaka, Charles C Han, J. Chem. Phys. 1992, 97 (9), 
    43 6829-6841 
     42Mitsuhiro Shibayama, Toyoichi Tanaka, Charles C Han, 
     43*J. Chem. Phys.* 1992, 97 (9), 6829-6841 
    4444 
    4545Simon Mallam, Ferenc Horkay, Anne-Marie Hecht, Adrian R Rennie, Erik Geissler, 
    46 Macromolecules 1991, 24, 543-548 
     46*Macromolecules* 1991, 24, 543-548 
    4747 
    4848""" 
    … …  
    6262category = "shape-independent" 
    6363 
     64# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    6465#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    6566parameters = [["guinier_scale",    "cm^{-1}",   1.7, [-inf, inf], "", "Guinier length scale"], 
    … …  
    6869              ["fractal_exp",      "",          2.0, [0, inf],    "", "Fractal exponent"], 
    6970              ["cor_length",       "Ang",      16.0, [0, inf],    "", "Correlation length"] 
    70               ] 
    71  
     71             ] 
     72# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    7273 
    7374source = ["gel_fit.c"] 
    … …  
    9293           'fractal_exp': 10.0, 
    9394           'cor_length': 20.0 
    94            }, 0.1, 0.716532], 
     95          }, 0.1, 0.716532], 
    9596 
    9697         [{'guinier_scale': 4.0, 
    … …  
    100101           'cor_length': 20.0, 
    101102           'background': 20.0, 
    102            }, 5.0, 20.1224653026], 
    103  
    104          ] 
     103          }, 5.0, 20.1224653026], 
     104        ] 

  • sasmodels/models/mass_fractal.py

    r87edabf r168052c  
    5252--------- 
    5353 
    54 D Mildner and P Hall, *J. Phys. D: Appl. Phys.*,  19 (1986) 1535-1545 Equation(9) 
     54D Mildner and P Hall, *J. Phys. D: Appl. Phys.*, 
     5519 (1986) 1535-1545 Equation(9) 
    5556 
    5657 
    … …  
    7980category = "shape-independent" 
    8081 
     82# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    8183#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    8284parameters = [["radius",        "Ang",  10.0, [0.0, inf], "", "Particle radius"], 
    8385              ["mass_dim",      "",      1.9, [1.0, 6.0], "", "Mass fractal dimension"], 
    8486              ["cutoff_length", "Ang", 100.0, [0.0, inf], "", "Cut-off length"], 
    85               ] 
    86  
     87             ] 
     88# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    8789 
    8890source = ["lib/sph_j1c.c", "lib/lanczos_gamma.c", "mass_fractal.c"] 
    … …  
    99101 
    100102tests = [ 
    101          # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    102          [{'radius':         10.0, 
    103            'mass_dim':        1.9, 
    104            'cutoff_length': 100.0, 
    105            }, 0.05, 279.59322], 
    106103 
    107          # Additional tests with larger range of parameters 
    108          [{'radius':        2.0, 
    109            'mass_dim':      3.3, 
    110            'cutoff_length': 1.0, 
    111            }, 0.5, 1.29016774904], 
     104    # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
     105    [{'radius':         10.0, 
     106      'mass_dim':        1.9, 
     107      'cutoff_length': 100.0, 
     108     }, 0.05, 279.59322], 
    112109 
    113          [{'radius':        1.0, 
    114            'mass_dim':      1.3, 
    115            'cutoff_length': 1.0, 
    116            'background':    0.8, 
    117            }, 0.001, 1.69747015932], 
     110    # Additional tests with larger range of parameters 
     111    [{'radius':        2.0, 
     112      'mass_dim':      3.3, 
     113      'cutoff_length': 1.0, 
     114     }, 0.5, 1.29016774904], 
    118115 
    119          [{'radius':        1.0, 
    120            'mass_dim':      2.3, 
    121            'cutoff_length': 1.0, 
    122            'scale':        10.0, 
    123            }, 0.051, 11.6227966145], 
    124          ] 
     116    [{'radius':        1.0, 
     117      'mass_dim':      1.3, 
     118      'cutoff_length': 1.0, 
     119      'background':    0.8, 
     120     }, 0.001, 1.69747015932], 
     121 
     122    [{'radius':        1.0, 
     123      'mass_dim':      2.3, 
     124      'cutoff_length': 1.0, 
     125      'scale':        10.0, 
     126     }, 0.051, 11.6227966145], 
     127    ] 

  • sasmodels/models/mass_surface_fractal.py

    r07a6700 r168052c  
    5454P Schmidt, *J Appl. Cryst.*, 24 (1991) 414-435 Equation(19) 
    5555 
    56 A J Hurd, D W Schaefer, J E Martin, *Phys. Rev. A*, 35 (1987) 2361-2364 Equation(2) 
     56A J Hurd, D W Schaefer, J E Martin, *Phys. Rev. A*, 
     5735 (1987) 2361-2364 Equation(2) 
    5758 
    5859""" 
    … …  
    7980category = "shape-independent" 
    8081 
     82# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    8183#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    8284parameters = [["mass_dim",      "",    1.8, [1e-16, 6.0], "", 
    … …  
    8890              ["primary_rg", "Ang", 4000.,  [0.0, inf], "", 
    8991               "Primary particle radius of gyration"], 
    90               ] 
    91  
     92             ] 
     93# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    9294 
    9395source = ["mass_surface_fractal.c"] 
    … …  
    107109 
    108110tests = [ 
    109          # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    110          [{'mass_dim':      1.8, 
    111            'surface_dim':   2.3, 
    112            'cluster_rg':   86.7, 
    113            'primary_rg': 4000.0, 
    114            }, 0.05, 1.77537e-05], 
    115111 
    116          # Additional tests with larger range of parameters 
    117          [{'mass_dim':      3.3, 
    118            'surface_dim':   1.0, 
    119            'cluster_rg':   90.0, 
    120            'primary_rg': 4000.0, 
    121            }, 0.001, 0.18462699016], 
     112    # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
     113    [{'mass_dim':      1.8, 
     114      'surface_dim':   2.3, 
     115      'cluster_rg':   86.7, 
     116      'primary_rg': 4000.0, 
     117     }, 0.05, 1.77537e-05], 
    122118 
    123          [{'mass_dim':      1.3, 
    124            'surface_dim':   1.0, 
    125            'cluster_rg':   90.0, 
    126            'primary_rg': 2000.0, 
    127            'background':    0.8, 
    128            }, 0.001, 1.16539753641], 
     119    # Additional tests with larger range of parameters 
     120    [{'mass_dim':      3.3, 
     121      'surface_dim':   1.0, 
     122      'cluster_rg':   90.0, 
     123      'primary_rg': 4000.0, 
     124     }, 0.001, 0.18462699016], 
    129125 
    130          [{'mass_dim':      2.3, 
    131            'surface_dim':   1.0, 
    132            'cluster_rg':   90.0, 
    133            'primary_rg': 1000.0, 
    134            'scale':        10.0, 
    135            }, 0.051, 0.000169548800377], 
    136          ] 
     126    [{'mass_dim':      1.3, 
     127      'surface_dim':   1.0, 
     128      'cluster_rg':   90.0, 
     129      'primary_rg': 2000.0, 
     130      'background':    0.8, 
     131     }, 0.001, 1.16539753641], 
     132 
     133    [{'mass_dim':      2.3, 
     134      'surface_dim':   1.0, 
     135      'cluster_rg':   90.0, 
     136      'primary_rg': 1000.0, 
     137      'scale':        10.0, 
     138     }, 0.051, 0.000169548800377], 
     139    ] 

  • sasmodels/models/polymer_excl_volume.py

    r07a6700 r168052c  
    113113category = "shape-independent" 
    114114 
     115# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    115116#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    116117parameters = [["rg",        "Ang", 60.0, [0, inf],    "", "Radius of Gyration"], 
    117118              ["porod_exp", "",     3.0, [-inf, inf], "", "Porod exponent"], 
    118               ] 
     119             ] 
     120# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    119121 
    120122 
    121 def Iq(q, rg, porod_exp): 
    122  
     123def Iq(q, 
     124       rg=60.0, 
     125       porod_exp=3.0): 
    123126    """ 
    124127    :param q:         Input q-value (float or [float, float]) 
    … …  
    131134    o2nu = 1.0/(2.0*nu) 
    132135 
    133     intensity = ((1.0/(nu*power(u, o2nu))) * (gamma(o2nu)*gammainc(o2nu, u) - 
     136    intensity = ((1.0/(nu*power(u, o2nu))) * 
     137                 (gamma(o2nu)*gammainc(o2nu, u) - 
    134138                  1.0/power(u, o2nu) * gamma(porod_exp) * 
    135139                  gammainc(porod_exp, u))) * (q > 0) + 1.0*(q <= 0) 
    … …  
    141145 
    142146def Iqxy(qx, qy, *args): 
    143         iq = Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     147    """ 
     148    :param qx:   Input q_x-value 
     149    :param qy:   Input q_y-value 
     150    :param args: Remaining arguments 
     151    :return:     2D-Intensity 
     152    """ 
    144153 
    145         return iq 
     154    return Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
    146155 
    147156Iqxy.vectorized = True  # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    158167 
    159168tests = [ 
    160          # Accuracy tests based on content in test/polyexclvol_default_igor.txt 
    161          [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.001, 0.998801], 
    162          [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.105363, 0.0162751], 
    163          [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.665075, 6.56261e-05], 
     169    # Accuracy tests based on content in test/polyexclvol_default_igor.txt 
     170    [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.001, 0.998801], 
     171    [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.105363, 0.0162751], 
     172    [{'rg': 60, 'porod_exp': 3.0}, 0.665075, 6.56261e-05], 
    164173 
    165          # Additional tests with larger range of parameters 
    166          [{'rg': 10, 'porod_exp': 4.0}, 0.1, 0.723436675809], 
    167          [{'rg': 2.2, 'porod_exp': 22.0, 'background': 100.0}, 5.0, 100.0], 
    168          [{'rg': 1.1, 'porod_exp': 1, 'background': 10.0, 'scale': 1.25}, 
    169          20000., 10.0000712097] 
    170          ] 
     174    # Additional tests with larger range of parameters 
     175    [{'rg': 10, 'porod_exp': 4.0}, 0.1, 0.723436675809], 
     176    [{'rg': 2.2, 'porod_exp': 22.0, 'background': 100.0}, 5.0, 100.0], 
     177    [{'rg': 1.1, 'porod_exp': 1, 'background': 10.0, 'scale': 1.25}, 
     178     20000., 10.0000712097] 
     179    ] 

  • sasmodels/models/star_polymer.py

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

  • sasmodels/models/surface_fractal.py

    r07a6700 r168052c  
    8080category = "shape-independent" 
    8181 
     82# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    8283#             ["name", "units", default, [lower, upper], "type","description"], 
    8384parameters = [["radius",        "Ang", 10.0, [0, inf],   "", 
    … …  
    8788              ["cutoff_length", "Ang", 500., [0.0, inf], "", 
    8889               "Cut-off Length"], 
    89               ] 
    90  
     90             ] 
     91# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    9192 
    9293source = ["lib/sph_j1c.c", "lib/lanczos_gamma.c", "surface_fractal.c"] 
    … …  
    101102 
    102103tests = [ 
    103          # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
    104          [{'radius': 10.0, 'surface_dim': 2.0, 'cutoff_length': 500.0, 
    105            }, 0.05, 301428.65916], 
     104    # Accuracy tests based on content in test/utest_other_models.py 
     105    [{'radius': 10.0, 
     106      'surface_dim': 2.0, 
     107      'cutoff_length': 500.0, 
     108     }, 0.05, 301428.65916], 
    106109 
    107          # Additional tests with larger range of parameters 
    108          [{'radius': 1.0, 'surface_dim': 1.0, 'cutoff_length': 10.0, 
    109            }, 0.332070182643, 1125.00321004], 
     110    # Additional tests with larger range of parameters 
     111    [{'radius': 1.0, 
     112      'surface_dim': 1.0, 
     113      'cutoff_length': 10.0, 
     114     }, 0.332070182643, 1125.00321004], 
    110115 
    111          [{'radius': 3.5, 'surface_dim': 0.1, 'cutoff_length': 30.0, 
    112            'background': 0.01, 
    113            }, 5.0, 0.00999998891322], 
     116    [{'radius': 3.5, 
     117      'surface_dim': 0.1, 
     118      'cutoff_length': 30.0, 
     119      'background': 0.01, 
     120     }, 5.0, 0.00999998891322], 
    114121 
    115          [{'radius': 3.0, 'surface_dim': 1.0, 'cutoff_length': 33.0, 
    116            'scale': 0.1, 
    117            }, 0.51, 2.50020147004], 
    118          ] 
     122    [{'radius': 3.0, 
     123      'surface_dim': 1.0, 
     124      'cutoff_length': 33.0, 
     125      'scale': 0.1, 
     126     }, 0.51, 2.50020147004], 
     127    ] 

  • sasmodels/models/two_lorentzian.py

    r07a6700 r168052c  
    5454category = "shape-independent" 
    5555 
     56# pylint: disable=bad-whitespace, line-too-long 
    5657#            ["name", "units", default, [lower, upper], "type", "description"], 
    57 parameters = [["lorentz_scale_1",  "",     10.0, [-inf, inf], "", 
    58                "First power law scale factor"], 
    59               ["lorentz_length_1", "Ang", 100.0, [-inf, inf], "", 
    60                "First Lorentzian screening length"], 
    61               ["lorentz_exp_1",    "",      3.0, [-inf, inf], "", 
    62                "First exponent of power law"], 
    63               ["lorentz_scale_2",  "",      1.0, [-inf, inf], "", 
    64                "Second scale factor for broad Lorentzian peak"], 
    65               ["lorentz_length_2", "Ang",  10.0, [-inf, inf], "", 
    66                "Second Lorentzian screening length"], 
    67               ["lorentz_exp_2",    "",      2.0, [-inf, inf], "", 
    68                "Second exponent of power law"], 
    69               ] 
     58parameters = [["lorentz_scale_1",  "",     10.0, [-inf, inf], "", "First power law scale factor"], 
     59              ["lorentz_length_1", "Ang", 100.0, [-inf, inf], "", "First Lorentzian screening length"], 
     60              ["lorentz_exp_1",    "",      3.0, [-inf, inf], "", "First exponent of power law"], 
     61              ["lorentz_scale_2",  "",      1.0, [-inf, inf], "", "Second scale factor for broad Lorentzian peak"], 
     62              ["lorentz_length_2", "Ang",  10.0, [-inf, inf], "", "Second Lorentzian screening length"], 
     63              ["lorentz_exp_2",    "",      2.0, [-inf, inf], "", "Second exponent of power law"], 
     64             ] 
     65# pylint: enable=bad-whitespace, line-too-long 
    7066 
    7167 
    7268def Iq(q, 
    73        lorentz_scale_1, 
    74        lorentz_length_1, 
    75        lorentz_exp_1, 
    76        lorentz_scale_2, 
    77        lorentz_length_2, 
    78        lorentz_exp_2): 
     69       lorentz_scale_1=10.0, 
     70       lorentz_length_1=100.0, 
     71       lorentz_exp_1=3.0, 
     72       lorentz_scale_2=1.0, 
     73       lorentz_length_2=10.0, 
     74       lorentz_exp_2=2.0): 
    7975 
    8076    """ 
    … …  
    8884    :return:                    Calculated intensity 
    8985    """ 
    90  
     86# pylint: disable=bad-whitespace 
    9187    intensity  = lorentz_scale_1/(1.0 + 
    9288                                  power(q*lorentz_length_1, lorentz_exp_1)) 
    9389    intensity += lorentz_scale_2/(1.0 + 
    9490                                  power(q*lorentz_length_2, lorentz_exp_2)) 
     91# pylint: enable=bad-whitespace 
    9592 
    9693    return intensity 
    … …  
    10097 
    10198def Iqxy(qx, qy, *args): 
    102         iq = Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
     99    """ 
     100    :param qx:   Input q_x-value 
     101    :param qy:   Input q_y-value 
     102    :param args: Remaining arguments 
     103    :return:     2D-Intensity 
     104    """ 
    103105 
    104         return iq 
     106    return Iq(sqrt(qx**2 + qy**2), *args) 
    105107 
    106108Iqxy.vectorized = True  # Iqxy accepts an array of qx, qy values 
    … …  
    108110 
    109111demo = dict(scale=1, background=0.1, 
    110             lorentz_scale_1=10, lorentz_length_1=100.0, lorentz_exp_1=3.0, 
    111             lorentz_scale_2=1,  lorentz_length_2=10,    lorentz_exp_2=2.0) 
     112            lorentz_scale_1=10, 
     113            lorentz_length_1=100.0, 
     114            lorentz_exp_1=3.0, 
     115            lorentz_scale_2=1, 
     116            lorentz_length_2=10, 
     117            lorentz_exp_2=2.0) 
    112118 
    113119oldname = "TwoLorentzianModel" 
    114120oldpars = dict(background='background', 
    115                lorentz_scale_1='scale_1',   lorentz_scale_2='scale_2', 
    116                lorentz_length_1='length_1', lorentz_length_2='length_2', 
    117                lorentz_exp_1='exponent_1',  lorentz_exp_2='exponent_2') 
     121               lorentz_scale_1='scale_1', 
     122               lorentz_scale_2='scale_2', 
     123               lorentz_length_1='length_1', 
     124               lorentz_length_2='length_2', 
     125               lorentz_exp_1='exponent_1', 
     126               lorentz_exp_2='exponent_2') 
    118127 
    119128tests = [ 
    120          # Accuracy tests based on content in test/utest_extra_models.py 
    121          [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
    122            'lorentz_length_1': 100.0, 
    123            'lorentz_exp_1':      3.0, 
    124            'lorentz_scale_2':    1.0, 
    125            'lorentz_length_2':  10.0, 
    126            'lorentz_exp_2':      2.0, 
    127            'background':         0.1, 
    128            }, 0.001, 11.08991], 
    129129 
    130          [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
    131            'lorentz_length_1': 100.0, 
    132            'lorentz_exp_1':      3.0, 
    133            'lorentz_scale_2':    1.0, 
    134            'lorentz_length_2':  10.0, 
    135            'lorentz_exp_2':      2.0, 
    136            'background':         0.1, 
    137            }, 0.150141, 0.410245], 
     130    # Accuracy tests based on content in test/utest_extra_models.py 
     131    [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
     132      'lorentz_length_1': 100.0, 
     133      'lorentz_exp_1':      3.0, 
     134      'lorentz_scale_2':    1.0, 
     135      'lorentz_length_2':  10.0, 
     136      'lorentz_exp_2':      2.0, 
     137      'background':         0.1, 
     138     }, 0.001, 11.08991], 
    138139 
    139          [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
    140            'lorentz_length_1': 100.0, 
    141            'lorentz_exp_1':      3.0, 
    142            'lorentz_scale_2':    1.0, 
    143            'lorentz_length_2':  10.0, 
    144            'lorentz_exp_2':      2.0, 
    145            'background':         0.1, 
    146            }, 0.442528, 0.148699], 
     140    [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
     141      'lorentz_length_1': 100.0, 
     142      'lorentz_exp_1':      3.0, 
     143      'lorentz_scale_2':    1.0, 
     144      'lorentz_length_2':  10.0, 
     145      'lorentz_exp_2':      2.0, 
     146      'background':         0.1, 
     147     }, 0.150141, 0.410245], 
    147148 
    148          # Additional tests with larger range of parameters 
    149          [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
    150            'lorentz_length_1': 100.0, 
    151            'lorentz_exp_1':      3.0, 
    152            'lorentz_scale_2':    1.0, 
    153            'lorentz_length_2':  10.0, 
    154            'lorentz_exp_2':      2.0, 
    155            }, 0.000332070182643, 10.9996228107], 
     149    [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
     150      'lorentz_length_1': 100.0, 
     151      'lorentz_exp_1':      3.0, 
     152      'lorentz_scale_2':    1.0, 
     153      'lorentz_length_2':  10.0, 
     154      'lorentz_exp_2':      2.0, 
     155      'background':         0.1, 
     156     }, 0.442528, 0.148699], 
    156157 
    157          [{'lorentz_scale_1':  0.0, 
    158            'lorentz_length_1': 0.0, 
    159            'lorentz_exp_1':    0.0, 
    160            'lorentz_scale_2':  0.0, 
    161            'lorentz_length_2': 0.0, 
    162            'lorentz_exp_2':    0.0, 
    163            'background':     100.0 
    164            }, 5.0, 100.0], 
     158    # Additional tests with larger range of parameters 
     159    [{'lorentz_scale_1':   10.0, 
     160      'lorentz_length_1': 100.0, 
     161      'lorentz_exp_1':      3.0, 
     162      'lorentz_scale_2':    1.0, 
     163      'lorentz_length_2':  10.0, 
     164      'lorentz_exp_2':      2.0, 
     165     }, 0.000332070182643, 10.9996228107], 
    165166 
    166          [{'lorentz_scale_1': 200.0, 
    167            'lorentz_length_1': 10.0, 
    168            'lorentz_exp_1':     0.1, 
    169            'lorentz_scale_2':   0.1, 
    170            'lorentz_length_2':  5.0, 
    171            'lorentz_exp_2':     2.0 
    172            }, 20000., 45.5659201896], 
    173          ] 
     167    [{'lorentz_scale_1':  0.0, 
     168      'lorentz_length_1': 0.0, 
     169      'lorentz_exp_1':    0.0, 
     170      'lorentz_scale_2':  0.0, 
     171      'lorentz_length_2': 0.0, 
     172      'lorentz_exp_2':    0.0, 
     173      'background':     100.0 
     174     }, 5.0, 100.0], 
     175 
     176    [{'lorentz_scale_1': 200.0, 
     177      'lorentz_length_1': 10.0, 
     178      'lorentz_exp_1':     0.1, 
     179      'lorentz_scale_2':   0.1, 
     180      'lorentz_length_2':  5.0, 
     181      'lorentz_exp_2':     2.0 
     182     }, 20000., 45.5659201896], 
     183    ] 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.