对相关函数的误差线

计算科学 傅立叶分析 误差估计
2021-12-21 18:00:38

我已经从一些材料样品的中子衍射中获得了一些数据。数据的“最原始”形式是结构函数S(Q).

在傅里叶变换数据时,我们可以选择多种不同的 Q-maxg(r),以及应用诸如 Lorch 函数之类的东西来平滑它。现在,整个过程是通过观察它并使用最终看起来最好的曲线来完成的。

好吧,事实证明可能存在一些高值的长期订单r,如果这个顺序真的存在的话,这将导致一篇非常令人兴奋的论文。但是,我想绝对确定我们所看到的不是傅里叶变换伪影或某种系统伪影。但是,我是一个计算建模师,而不是一个实验者,所以我真的不知道如何在数学上验证这一点。

理想情况下,我希望g(r)曲线周围有一个包络线,即代表某个置信区间的“误差包络线”。但我不知道获得它的过程,事实上,文献搜索显示以前甚至没有人这样做过(尽管你认为现在所有通过实验获得的数据都会有误差线)。

有任何想法吗?谢谢您的帮助。

1个回答

一般来说,径向分布函数g(r)尚未使用附加的确定性条计算。原则上,它们确实存在,因为g(r)(通过计算或通过实验观察)实际上是同一系统的许多不同测量值的平均值。通常,还将对给定类型的所有不同粒子进行平均。因此,平均值由许多不同的贡献组成,导致平均值的标准误差相对而言非常小。更大的误差可能来自数据的离散化以形成g(r)首先。