Correcting systematic errors in diffraction data with modern scaling algorithms

doi:10.1107/s2059798323005776

Correcting systematic errors in diffraction data with modern scaling algorithms

2023-08-16

0

OA

AI

DOI：10.1107/s2059798323005776

原文链接

摘要

En 中文

X射线衍射能够实现材料原子结构的常规测定。其成功的关键在于数据处理算法，这些算法允许实验人员根据样品的衍射图谱确定其电子密度。标定（scaling），即对衍射强度中的系统误差进行估计和校正，是这一过程中的关键步骤。这些误差源于样品异质性、辐射损伤、仪器限制以及实验的其他方面。新的X射线源和样品输送方法，以及针对扰动函数结构变化的新实验，都对标定算法提出了新的要求。传统上，标定算法使用最小二乘优化来拟合常见误差源模型，以观察到的衍射强度强制这些强度达到相同的经验标度。最近，一种替代方法已被证实，该方法使用贝叶斯优化方法——变分推断（variational inference），同时推断合并数据以及系统误差的校正量或标度因子。由于该方法的灵活性，它在某些场景中显示出优势。本文回顾了标定算法的历史，并将其与变分推断进行了对比。最后，识别了首个此类算法的适用场景，提供了其使用指导，并对未来的变分标定方法做出了一些推测。

Correcting systematic errors in diffraction data with modern scaling algorithms

摘要

期刊

机构

引用论文