FullprofでTOFスペクトル

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • Pocket
  • Excessive peak overlapエラーを吐いて,フィットを始めてくれない.
    • .outの末尾に詳細なエラーメッセージがでる.ピークが重なりすぎている(2096ピーク以上でエラー).
    • 低TOFでピークが重なっているだろうから,低TOFをExcluded Regionに入れると走る.
    • 2096ピークを増やす方法はわかりません.Dec.2014 windows版.人のFullprofだと走ったりするので機種依存なのかも.
 The maximun allowed number of reflections contributing
    to a single point is:   2096
  • Rexpが巨大な値になる(1E4とか).Chi2が極小になる.
    • X,Y,SIGMA(XYDATA) (Ins =10)でデータを入力しているときに,y = 0.02, sigma = yerr = 0.006 程度の小さい数値を入れていたらこうなった.
    • YとSIGMAの値を定数倍して大きめの値にしたらRexpは正常なオーダとなった.データヘッダ中に,YとSIGMAを定数倍するための定数を入れられる.XYDATAは6行目までをヘッダと扱うが,そのうち4行目3項目に入れる.下に示した例では100000倍にしている.
  • この値を100にしたときのRexpは,100000にしたときのRexpと変わらないので,データ数値が小さい時に出るバグなのかも.桁落ちっぽい
    • XYDATAの書式は Fullprof_manual.pdfの最後から数ペーシ戻ったところあたりに.
XYDATA



INTER   1.0   100000.0   0  0
TEMP  300.0
1000 0.012345 0.006789
...
  • 一方,YとSIGMAを定数倍すると,Rwpが変化してしまう.Rpは変わらない.
    • Rwpはgoodness of fitの数式上では,YとSIGMAを定数倍しても変わらないはずである.バグ?
    • Rexpはおかしくないので,weight = 1/sigma**2 が入ってるところが全部おかしいわけではなく.Sum( wi |Yi_o – Yi_c|)の部分,Rwpの分子の計算が変なのか? output file中の次の一文の意味するところがきになる.そもそもYnetの定義が見つからない.

 => (Values obtained using Ynet, but true sigma(y))
    • 結局,Yにnegative valueが含まれているのが原因だとわかった.negative intとなるスペクトルを渡してくるビームライン担当者ごいす.どういう前処理をしているのだか...このあたり自分の実験ではないから,私から聞くわけにはいかんのだが.
  • chi2が1より小さくなる.Rexpが大きめ.
    • 1. 入力データの誤差の見積もりが大きすぎる.
    • 2. ノイズによるばらつきまでフィットしてしまっている.
    • 3. Maximum Likelihoodでフィットしていませんか.Least squaresではどうでしょうか.Maximum likelihoodは低統計のデータで有効です.
      • Expected = 100*sqrt(N-P+C/SumwYobsSQ)ですけど,SumwYobsSQが Maximum likelihoodでは大きくなりますね.
  • Bの単位は
    • マニュアルp.58によると,Bj is the isotropic temperature parameter given in Å^2
  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • Pocket

コメント

  1. KS より:

    FullProf Suiteのメインウィンドウの上部にあるFP dimensionでmax no. reflectionsを変えられます。数万程度にすればとりあえずエラーは回避できますが、計算時間がかなり増えます。結晶系によっては15万でもだめなことがありました。また、値が大きすぎるとFPが異常終了してしまいます。low TOF領域をExcludeするのでは2013年頃に試した時はだめだった記憶があるのですが、それでもいけるんですね。私は元データをコピーしてlow TOF領域を削除していました。

  2. beiz23 より:

    max no. reflectionsは変更できるのですね。教えていただきありがとうございます。ピークが多く重なっているTOF領域が解析結果へ与える影響は少なそうですので、削除してしまってもよいかもしれませんね。

コメントを残す