guinier

A visszaadott értéket cm-1 sr-1 egységre skálázzuk, abszolút skála.

Definíció

Ez a modell a Guinier függvényre illeszkedik

az adatokra közvetlenül, linearizálás nélkül (vö. a szokásos \(\ln I(q)\) vs \(q^2\) ábrával). Vegye figyelembe, hogy az adattartományt esetleg úgy kell korlátozni, hogy csak kis q-t tartalmazzon, ahol a Guinier-közelítés ténylegesen érvényesül. Lásd még a guinier_porod modellt.

2D adatok esetén a szórásintenzitást ugyanúgy kell kiszámítani, mint 1D esetén,ahol az \(q\) vektor a következőképpen van definiálva:

A szórásban a girokrációs sugár \(R_g\) az objektumok SLD eloszlását (nem a tömegsűrűséget, mint a mechanikában) számszerűsíti az objektumok SLD tömegközéppontjától. Meghatározása a következő:

ahol \(r_0\) az objektum SLD tömegközéppontját jelöli, és \(\rho_i\) az SLD az \(i\) pontban.

Megjegyezzük, hogy \(R_g^2\) lehet negatív (mivel az SLD lehet negatív), ami akkor fordul elő, amikor egy \(P(Q)\) alaki tényező \(Q\) nem csökkenő, hanem növekvő \(Q\). Ez előfordulhat mag/héj részecskék, üreges részecskék vagy olyan összetett részecskék esetében, amelyek különböző SLD-vel rendelkező tartományokat tartalmaznak egy olyan oldószerben, amelynek SLD-je közel van az átlagos illeszkedési ponthoz. (Alternatív megoldásként ez úgy is felfogható, hogy van egy belső doménközi “szerkezeti tényező” egyetlen részecskén belül, amely csúcsot ad a szórásban).

Az \(R_g^2\) negatív értékének megadásához a SasView-ban egyszerűen adjon \(R_g\) negatív értéket (\(R_g^2\) \(R_g |R_g|\) értéket kap). Vegyük észre, hogy a részecske külső fizikai görbületi sugara még mindig nagy és pozitív lesz.Csak a kis \(Q\) adatokból származó látszólagos méret az, ami az \(R_g^2\) kis vagy negatív értékét adja.