PAN Blend grazing-incidence packages

BINoculars è uno strumento per la riduzione di dati e per l'analisi di grandi insiemi di dati diffrazione di superficie che sono stati acquisiti con un rilevatore bidimensionale di raggi X. L'intensità di ciascun pixel di un rilevatore bidimensionale è proiettata su una griglia tridimensionale in coordinate reciproche di griglia usando un algoritmo di classificazione. Ciò permette una veloce acquisizione ed elaborazione di insiemi di dati ad alta risoluzione e ha come risultato una significativa riduzione delle dimensioni dell'insieme di dati. L'analisi successiva procede poi nello spazio reciproco. È evoluto dalle necessità specifiche del beamline ID03 allo ESRF, ma è una progettazione modulare e può essere facilmente adattato ed esteso per funzionare con dati da altri beamline o da altre tecniche di misurazione.

BornAgain è un pacchetto software per simulare e fare il fit di scattering a piccolo angolo a incidenza radente. Gestisce l'analisi sia di dati GISAXS (raggi X) sia di GISANS (neutroni). I calcoli vengono fatti nell'infrastruttura dell'approssimazione DWBA (Distorted Wave Born Approximation). BornAgain fornisce un'interfaccia utente grafica per l'uso interattivo, oltre ad un'infrastruttura generica Python e C++ per il modellamento di campioni multilivello con interfacce lisce o grezze e con vari tipi di nanoparticelle incorporate.

BornAgain gestisce:

Livelli:

• Multilivello senza alcuna restrizione sul numero di livelli
• Correlazione della rugosità dell'interfaccia
• Materiali magnetici

Particelle:

• Scelta tra diverse forme di particelle (fattori di forma)
• Particelle con strutture interne
• Assemblati di particelle
• Distribuzione della dimensione delle particelle (polidispersità)

Posizioni delle particelle:

• Implementazioni disaccoppiate tra posizioni verticali e planari
• Distribuzioni verticali: particelle in livelli a profondità specifica o sopra
• Distribuzioni planari:
• sistemi completamente disordinati
• distribuzione con ordine a corto raggio (paracristalli)
• reticoli a una e due dimensioni

Raggio di input:

• Neutroni polarizzati o non polarizzati
• Raggi X
• Divergenza del raggio di input (lunghezza d'onda, angoli di incidenza) secondo distribuzioni diverse
• Possibile normalizzazione dell'intensità di input

Rilevatore:

• OSS (Off Specular Scattering)
• Matrice di intensità a due dimensioni, funzione degli angoli di output

Uso di BornAgain:

• Simulazione di GISAXS e GISANS dal campione generato
• Fit di dati di riferimento (sperimentali o numerici)
• Interazioni con script Python o interfaccia utente grafica

Se si usa nei propri lavori BornAgain, citare

 C. Durniak, M. Ganeva, G. Pospelov, W. Van Herck, J. Wuttke (2015),
 BornAgain — Software for simulating and fitting X-ray and neutron
 small-angle  scattering at grazing incidence, version <versione_usata>,
 http://www.bornagainproject.org

BornAgain è un pacchetto software per simulare e fare il fit di scattering a piccolo angolo a incidenza radente. Gestisce l'analisi sia di dati GISAXS (raggi X) sia di GISANS (neutroni). I calcoli vengono fatti nell'infrastruttura dell'approssimazione DWBA (Distorted Wave Born Approximation). BornAgain fornisce un'interfaccia utente grafica per l'uso interattivo, oltre ad un'infrastruttura generica Python e C++ per il modellamento di campioni multilivello con interfacce lisce o grezze e con vari tipi di nanoparticelle incorporate.

BornAgain gestisce:

Livelli:

• Multilivello senza alcuna restrizione sul numero di livelli
• Correlazione della rugosità dell'interfaccia
• Materiali magnetici

Particelle:

• Scelta tra diverse forme di particelle (fattori di forma)
• Particelle con strutture interne
• Assemblati di particelle
• Distribuzione della dimensione delle particelle (polidispersità)

Posizioni delle particelle:

• Implementazioni disaccoppiate tra posizioni verticali e planari
• Distribuzioni verticali: particelle in livelli a profondità specifica o sopra
• Distribuzioni planari:
• sistemi completamente disordinati
• distribuzione con ordine a corto raggio (paracristalli)
• reticoli a una e due dimensioni

Raggio di input:

• Neutroni polarizzati o non polarizzati
• Raggi X
• Divergenza del raggio di input (lunghezza d'onda, angoli di incidenza) secondo distribuzioni diverse
• Possibile normalizzazione dell'intensità di input

Rilevatore:

• OSS (Off Specular Scattering)
• Matrice di intensità a due dimensioni, funzione degli angoli di output

Uso di BornAgain:

• Simulazione di GISAXS e GISANS dal campione generato
• Fit di dati di riferimento (sperimentali o numerici)
• Interazioni con script Python o interfaccia utente grafica

Se si usa nei propri lavori BornAgain, citare

 C. Durniak, M. Ganeva, G. Pospelov, W. Van Herck, J. Wuttke (2015),
 BornAgain — Software for simulating and fitting X-ray and neutron
 small-angle  scattering at grazing incidence, version <versione_usata>,
 http://www.bornagainproject.org

Questo pacchetto contiene la documentazione di BornAgain.

xrayutilities è una raccolta di script usati per analizzare dati di diffrazione a raggi X. Consiste in un pacchetto Python e svariate procedure codificate in C. È particolarmente utile per la conversione in spazio reciproco di dati di diffrazione acquisiti con rilevatori di area e di linea.

Questo pacchetto include il manuale in formato HTML.

BornAgain è un pacchetto software per simulare e fare il fit di scattering a piccolo angolo a incidenza radente. Gestisce l'analisi sia di dati GISAXS (raggi X) sia di GISANS (neutroni). I calcoli vengono fatti nell'infrastruttura dell'approssimazione DWBA (Distorted Wave Born Approximation). BornAgain fornisce un'interfaccia utente grafica per l'uso interattivo, oltre ad un'infrastruttura generica Python e C++ per il modellamento di campioni multilivello con interfacce lisce o grezze e con vari tipi di nanoparticelle incorporate.

BornAgain gestisce:

Livelli:

• Multilivello senza alcuna restrizione sul numero di livelli
• Correlazione della rugosità dell'interfaccia
• Materiali magnetici

Particelle:

• Scelta tra diverse forme di particelle (fattori di forma)
• Particelle con strutture interne
• Assemblati di particelle
• Distribuzione della dimensione delle particelle (polidispersità)

Posizioni delle particelle:

• Implementazioni disaccoppiate tra posizioni verticali e planari
• Distribuzioni verticali: particelle in livelli a profondità specifica o sopra
• Distribuzioni planari:
• sistemi completamente disordinati
• distribuzione con ordine a corto raggio (paracristalli)
• reticoli a una e due dimensioni

Raggio di input:

• Neutroni polarizzati o non polarizzati
• Raggi X
• Divergenza del raggio di input (lunghezza d'onda, angoli di incidenza) secondo distribuzioni diverse
• Possibile normalizzazione dell'intensità di input

Rilevatore:

• OSS (Off Specular Scattering)
• Matrice di intensità a due dimensioni, funzione degli angoli di output

Uso di BornAgain:

• Simulazione di GISAXS e GISANS dal campione generato
• Fit di dati di riferimento (sperimentali o numerici)
• Interazioni con script Python o interfaccia utente grafica

Se si usa nei propri lavori BornAgain, citare

 C. Durniak, M. Ganeva, G. Pospelov, W. Van Herck, J. Wuttke (2015),
 BornAgain — Software for simulating and fitting X-ray and neutron
 small-angle  scattering at grazing incidence, version <versione_usata>,
 http://www.bornagainproject.org

Questo pacchetto contiene i collegamenti Python da usare in script.

DENSS is an algorithm used for calculating ab initio electron density maps directly from solution scattering data. DENSS implements a novel iterative structure factor retrieval algorithm to cycle between real space density and reciprocal space structure factors, applying appropriate restraints in each domain to obtain a set of structure factors whose intensities are consistent with experimental data and whose electron density is consistent with expected real space properties of particles.

DENSS utilizes the NumPy Fast Fourier Transform for moving between real and reciprocal space domains. Each domain is represented by a grid of points (Cartesian), N x N x N. N is determined by the size of the system and the desired resolution. The real space size of the box is determined by the maximum dimension of the particle, D, and the desired sampling ratio. Larger sampling ratio results in a larger real space box and therefore a higher sampling in reciprocal space (i.e. distance between data points in q). Smaller voxel size in real space corresponds to higher spatial resolution and therefore to larger q values in reciprocal space.

GenX is a versatile program using the differential evolution algorithm for fitting, primarily, X-ray and neutron reflectivity data, lately also surface x-ray diffraction data. The differential evolution algorithm is a robust optimization method which avoids local minima but at same is a highly effective. GenX is written in Python and uses the wxpython package for the Graphical User Interface (GUI). A model to fit is defined either through a GUI plug-in or via a Python script. The possibility to script everything makes it easy to develop completely new fitting model. Clearly, GenX is extremely modular, making it possible to extend the program with models and plug-ins for most fitting problems. At the present GenX is shipped with models for x-ray and neutron specular reflectivity, off-specular x-ray reflectivity and surface x-ray diffraction

MoviePy è una libreria Python per il montaggio video: taglio, concatenazione, inserzione di titoli, composizione di video (alias montaggio non lineare), elaborazione video e creazione di effetti personalizzati.

Flexible, powerful, Python package for generalised curvefitting analysis, specifically neutron and X-ray reflectometry data.

It uses several scipy.optimize algorithms for fitting data, and estimating parameter uncertainties. As well as the scipy algorithms refnx uses the emcee Affine Invariant Markov chain Monte Carlo (MCMC) Ensemble sampler for Bayesian parameter estimation.

xrayutilities è una raccolta di script usati per analizzare dati di diffrazione a raggi X. Consiste in un pacchetto Python e svariate procedure codificate in C. È particolarmente utile per la conversione in spazio reciproco di dati di diffrazione acquisiti con rilevatori di area e di linea.

Questa è la versione per Python 3 del pacchetto.