Shape2SAS is a web application that allows researchers and students to build intuition and understanding of small-angle scattering. It is available at https://somo.chem.utk.edu/shape2sas. The user defines a model of arbitrary shape by combining geometrical subunits, and Shape2SAS then calculates and displays the scattering intensity, the pair distance distribution as well as a visualization of the user-defined shape. Simulated data with realistic noise are also generated. We demonstrate how Shape2SAS can calculate and display the different scattering patterns for various geometrical shapes, such as spheres and cylinders. We also demonstrate how the effect of structure factors can be visualized. Finally, we show how multi-contrast particles can readily be generated, and how the calculated scattering may be used to validate and visualize analytical models generated in analysis software for fitting small-angle scattering data.


翻译:形状2SAS是一个网络应用程序,使研究人员和学生能够建立对小角散射的直觉和理解,可在https://somo.chem.utk.edu/shape2sas上查阅。用户通过将几何子单位合并来定义任意形状模型,而形状2SAS随后计算和显示散射强度、对等距离分布以及用户定义形状的可视化。还生成了具有现实噪音的模拟数据。我们演示了形状2SASAS如何计算和显示各种几何形状(如球体和圆柱体)的不同散射模式。我们还演示了结构因素的可视化效果。最后,我们展示了如何轻易生成多孔粒子,以及如何使用计算出来的散射法来验证和直观化在分析软件中生成的分析模型,以安装小角散射数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

两人亲密社交应用,官网: trypair.com/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
70+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2022年5月6日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
14+阅读 · 2020年2月25日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员