Changeset 902


Ignore:
Timestamp:
May 10, 2013 3:07:50 PM (9 years ago)
Author:
vondreele
Message:
 
Location:
trunk
Files:
5 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • trunk/Exercises/single crystal/IB3.EXP

    r889 r902  
    1111    HSTRY  9 EXPEDT  Win32  Jan 30 15:32:30 2013             L   O             
    1212    HSTRY 10 GENLES  Win32  Jan 30 15:32:35 2013                               
     13    HSTRY 11 GENLES  Win32  Apr 18 15:20:59 2013                               
     14    HSTRY 12 EXPEDT  Win32  May 02 11:05:24 2013             L  L               
    1315  DSGL CDAT1  DRAD ARAD NOFO                                                   
    1416  FOUR CDAT1  PTSN X    1 NOPR   0.00      999.99                               
     
    126128INST 1PHIR    -1.                                                               
    127129ZZZZZZZZZZZZ  Last EXP file record                                             
    128     HSTRY 11 GENLES  Win32  Apr 18 15:20:59 2013                               
     130    HSTRY 13 GENLES  Win32  May 02 11:05:28 2013                               
  • trunk/Exercises/single crystal/Ib3.hkl

    r837 r902  
    1   2  0  0   27122.  308. 
    2   2  1  1      49.    3. 
    3   2  2  0   28848.  352. 
    4   2  2  2   15498.  169. 
    5   3  1  2      36.    3. 
    6   3  2  1    1466.   20. 
    7   3  3  2    3000.   36. 
    8   4  0  0    6407.   69. 
    9   4  0  2    8588.   95. 
    10   4  1  1    1631.   22. 
    11   4  1  3     231.    5. 
    12   4  2  0    6556.   73. 
    13   4  2  2   21029.  223. 
    14   4  3  1    1285.   20. 
    15   4  3  3     242.    6. 
    16   4  4  0   21018.  230. 
    17   4  4  2   14827.  158. 
    18   4  4  4   14423.  173. 
    19   5  1  2      54.    4. 
    20   5  1  4     306.    7. 
    21   5  2  1     322.    6. 
    22   5  2  3     138.    6. 
    23   5  3  2     260.    7. 
    24   5  3  4      59.    6. 
    25   5  4  1     495.   10. 
    26   5  4  3     339.    8. 
    27   5  5  2      99.    6. 
    28   5  5  4     209.    8. 
    29   6  0  0    6565.   73. 
    30   6  0  2   16337.  176. 
    31   6  0  4   12853.  145. 
    32   6  1  1     453.    8. 
    33   6  1  3      43.    6. 
    34   6  1  5     215.    7. 
    35   6  2  0   12028.  135. 
    36   6  2  2   10473.  117. 
    37   6  2  4   12778.  142. 
    38   6  3  1     196.    7. 
    39   6  3  3     153.    7. 
    40   6  3  5      64.    6. 
    41   6  4  0    8797.  106. 
    42   6  4  2   10687.  121. 
    43   6  4  4    5125.   63. 
    44   6  5  1     747.   14. 
    45   6  5  3     167.    7. 
    46   6  5  5     130.    7. 
    47   6  6  0    7277.   88. 
    48   6  6  2    5031.   65. 
    49   6  6  4    6183.   76. 
    50   6  6  6    5581.   96. 
    51   7  1  2     605.   13. 
    52   7  1  4     188.    8. 
    53   7  1  6     396.   12. 
    54   7  2  1     296.    9. 
    55   7  2  3     947.   20. 
    56   7  2  5     268.   10. 
    57   7  3  2      57.    9. 
    58   7  3  4      74.    9. 
    59   7  3  6      82.   11. 
    60   7  4  1       5.    9. 
    61   7  4  3      35.    8. 
    62   7  4  5      39.   10. 
    63   7  5  2      66.    8. 
    64   7  5  4      10.    9. 
    65   7  5  6      56.   11. 
    66   7  6  1      99.    8. 
    67   7  6  3     375.   12. 
    68   7  6  5      89.    9. 
    69   7  7  2      68.   12. 
    70   7  7  4      76.   13. 
    71   7  7  6     104.   14. 
    72   8  0  0   10512.  121. 
    73   8  0  2    7939.   98. 
    74   8  0  4    8360.  104. 
    75   8  0  6    5167.   72. 
    76   8  1  1     117.    7. 
    77   8  1  3      11.   10. 
    78   8  1  5       1.   11. 
    79   8  1  7      15.   17. 
    80   8  2  0    9074.  107. 
    81   8  2  2    9085.  109. 
    82   8  2  4    4727.   66. 
    83   8  2  6    5783.   80. 
    84   8  3  1     499.   12. 
    85   8  3  3      43.    9. 
    86   8  3  5       9.    9. 
    87   8  3  7      13.   13. 
    88   8  4  0    8505.  107. 
    89   8  4  2    4897.   70. 
    90   8  4  4    4946.   72. 
    91   8  4  6    4093.   65. 
    92   8  5  1     139.    9. 
    93   8  5  3      49.   10. 
    94   8  5  5       3.   14. 
    95   8  5  7     108.   15. 
    96   8  6  0    2942.   51. 
    97   8  6  2    4861.   72. 
    98   8  6  4    4545.   68. 
    99   8  6  6    4676.   72. 
    100   8  7  1      -5.   18. 
    101   8  7  3       6.   17. 
    102   8  7  5      61.   14. 
    103   8  8  0    3757.   79. 
    104   8  8  2    3620.   78. 
    105   8  8  4    4630.   91. 
    106   8  8  6    2443.   58. 
    107   9  1  2     105.    8. 
    108   9  1  4      70.    9. 
    109   9  1  6      99.   11. 
    110   9  1  8      17.   20. 
    111   9  2  1     168.    9. 
    112   9  2  3     188.    9. 
    113   9  2  5     113.   10. 
    114   9  2  7     151.   15. 
    115   9  3  2      87.   10. 
    116   9  3  4      78.    9. 
    117   9  3  6      93.   10. 
    118   9  3  8      24.   24. 
    119   9  4  1      54.    8. 
    120   9  4  3      10.   12. 
    121   9  4  5     108.   11. 
    122   9  4  7      18.   15. 
    123   9  5  2     135.   10. 
    124   9  5  4     144.   11. 
    125   9  5  6     120.   11. 
    126   9  5  8      28.   24. 
    127   9  6  1      11.   13. 
    128   9  6  3      30.   10. 
    129   9  6  5      78.   10. 
    130   9  6  7     -23.   24. 
    131   9  7  2      91.   14. 
    132   9  7  4     118.   15. 
    133   9  7  6      45.   24. 
    134   9  8  1      23.   20. 
    135   9  8  3      17.   22. 
    136   9  8  5      22.   21. 
    137   9  9  2      43.   15. 
    138   9  9  4      91.   15. 
    139   9  9  6      33.   27. 
    140  10  0  0    3482.   53. 
    141  10  0  2    3848.   59. 
    142  10  0  4    3323.   54. 
    143  10  0  6    5699.  104. 
    144  10  0  8    2845.   72. 
    145  10  1  1      78.    7. 
    146  10  1  3       1.   11. 
    147  10  1  5      32.   13. 
    148  10  1  7      -9.   22. 
    149  10  1  9     -43.   23. 
    150  10  2  0    6152.   82. 
    151  10  2  2    3673.   57. 
    152  10  2  4    3481.   57. 
    153  10  2  6    3733.   81. 
    154  10  2  8    3388.   81. 
    155  10  3  1      81.    9. 
    156  10  3  3      42.    8. 
    157  10  3  5       6.   13. 
    158  10  3  7       8.   22. 
    159  10  3  9      10.   22. 
    160  10  4  0    5847.   82. 
    161  10  4  2    5341.   77. 
    162  10  4  4    2829.   52. 
    163  10  4  6    2881.   71. 
    164  10  4  8    1912.   48. 
    165  10  5  1      22.   14. 
    166  10  5  3      28.   11. 
    167  10  5  5      95.   11. 
    168  10  5  7      26.   21. 
    169  10  5  9      -1.   23. 
    170  10  6  0    3385.   59. 
    171  10  6  2    3426.   60. 
    172  10  6  4    4193.   70. 
    173  10  6  6    1910.   52. 
    174  10  6  8    1567.   39. 
    175  10  7  1      27.   23. 
    176  10  7  3      14.   25. 
    177  10  7  5      16.   17. 
    178  10  8  0    1721.   47. 
    179  10  8  2    2941.   76. 
    180  10  8  4    2478.   62. 
    181  10  9  1      48.   16. 
    182  10  9  3      -1.   24. 
    183  10  9  5      45.   26. 
    184  10 10  0    1657.   47. 
    185  10 10  2    1450.   38. 
    186  10 10  4    1529.   42. 
    187  11  1  2     178.   10. 
    188  11  1  4      78.    9. 
    189  11  1  6      28.   22. 
    190  11  1  8      86.   16. 
    191  11  1 10      92.   17. 
    192  11  2  1      -2.   11. 
    193  11  2  3       5.   13. 
    194  11  2  5     148.   11. 
    195  11  2  7      58.   16. 
    196  11  2  9       2.   25. 
    197  11  3  2      71.   11. 
    198  11  3  4      22.   14. 
    199  11  3  6     -23.   25. 
    200  11  3  8      66.   17. 
    201  11  3 10      49.   25. 
    202  11  4  1      21.   12. 
    203  11  4  3      12.   11. 
    204  11  4  5      40.   12. 
    205  11  4  7      26.   24. 
    206  11  4  9      25.   17. 
    207  11  5  2      73.   12. 
    208  11  5  4      68.   13. 
    209  11  5  6      24.   22. 
    210  11  5  8       6.   25. 
    211  11  5 10     -15.   26. 
    212  11  6  1      12.   12. 
    213  11  6  3       1.   15. 
    214  11  6  5      23.   16. 
    215  11  6  7      31.   16. 
    216  11  6  9      27.   27. 
    217  11  7  2      91.   19. 
    218  11  7  4     124.   20. 
    219  11  8  1     -23.   27. 
    220  11  8  3      30.   25. 
    221  11  8  5      36.   26. 
    222  11  9  2      36.   18. 
    223  11  9  4      88.   17. 
    224  11 10  1     -17.   26. 
    225  11 10  3      36.   24. 
    226  11 10  5     -39.   28. 
    227  11 11  2      31.   26. 
    228  11 11  4     -23.   28. 
    229  12  0  0    2474.   47. 
    230  12  0  2    2389.   46. 
    231  12  0  4    2915.   54. 
    232  12  0  6    2421.   62. 
    233  12  0  8    1806.   51. 
    234  12  0 10    1015.   34. 
    235  12  1  1      -5.   13. 
    236  12  1  3       8.   13. 
    237  12  1  5      13.   14. 
    238  12  1  7       3.   25. 
    239  12  1  9      37.   24. 
    240  12  1 11      24.   25. 
    241  12  2  0    2509.   47. 
    242  12  2  2    2796.   51. 
    243  12  2  4    2174.   41. 
    244  12  2  6    2542.   64. 
    245  12  2  8    1433.   42. 
    246  12  2 10    1208.   38. 
    247  12  3  1      26.   11. 
    248  12  3  3      25.   14. 
    249  12  3  5      11.   18. 
    250  12  3  7     -60.   27. 
    251  12  3  9      55.   18. 
    252  12  4  0    2957.   55. 
    253  12  4  2    2363.   44. 
    254  12  4  4    2325.   44. 
    255  12  4  6    1550.   41. 
    256  12  4  8    1472.   43. 
    257  12  4 10     914.   33. 
    258  12  5  1       9.   14. 
    259  12  5  3     119.   11. 
    260  12  5  5      56.   11. 
    261  12  5  7     -11.   25. 
    262  12  5  9       9.   24. 
    263  12  6  0    1744.   36. 
    264  12  6  2    2292.   44. 
    265  12  6  4    1789.   36. 
    266  12  6  6    1589.   43. 
    267  12  6  8    1078.   35. 
    268  12  7  1      55.   30. 
    269  12  7  3      43.   32. 
    270  12  7  5      44.   20. 
    271  12  8  0    1899.   56. 
    272  12  8  2    1612.   44. 
    273  12  8  4    1642.   47. 
    274  12  9  1     109.   22. 
    275  12  9  3      43.   28. 
    276  12  9  5       4.   28. 
    277  12 10  0    1213.   39. 
    278  12 10  2    1211.   39. 
    279  12 10  4     893.   33. 
    280  12 11  1      13.   29. 
    281  13  1  2     127.   12. 
    282  13  1  4      82.   11. 
    283  13  1  6      23.   25. 
    284  13  1  8      45.   25. 
    285  13  2  1      14.   14. 
    286  13  2  3     -14.   14. 
    287  13  2  5      10.   16. 
    288  13  2  7      32.   23. 
    289  13  2  9     -23.   26. 
    290  13  3  2      47.   12. 
    291  13  3  4      59.   13. 
    292  13  3  6     -35.   24. 
    293  13  3  8      -2.   27. 
    294  13  4  1       6.   14. 
    295  13  4  3     -10.   15. 
    296  13  4  5      14.   13. 
    297  13  4  7      -7.   27. 
    298  13  4  9      38.   29. 
    299  13  5  2      55.   13. 
    300  13  5  4      32.   17. 
    301  13  5  6      41.   23. 
    302  13  5  8      24.   28. 
    303  13  6  1       5.   16. 
    304  13  6  3     -11.   17. 
    305  13  6  5      -3.   18. 
    306  13  6  7      31.   28. 
    307  13  7  2      92.   18. 
    308  13  7  4      75.   20. 
    309  13  8  1      15.   29. 
    310  13  8  3      22.   28. 
    311  13  8  5     -32.   31. 
    312  13  9  2      17.   21. 
    313  13  9  4      79.   19. 
    314  14  0  0    1631.   33. 
    315  14  0  2    2128.   42. 
    316  14  0  4    1481.   30. 
    317  14  0  6    1094.   36. 
    318  14  0  8     641.   30. 
    319  14  1  1      11.   14. 
    320  14  1  3      11.   16. 
    321  14  1  5      -9.   16. 
    322  14  1  7       2.   25. 
    323  14  2  0    1534.   31. 
    324  14  2  2    1441.   29. 
    325  14  2  4    1573.   33. 
    326  14  2  6    1003.   35. 
    327  14  2  8     937.   36. 
    328  14  3  1      11.   15. 
    329  14  3  3      37.   15. 
    330  14  3  5      -5.   17. 
    331  14  3  7      29.   27. 
    332  14  4  0     935.   22. 
    333  14  4  2    1233.   27. 
    334  14  4  4    1237.   27. 
    335  14  4  6    1399.   39. 
    336  14  5  1     -35.   17. 
    337  14  5  3      10.   18. 
    338  14  5  5      35.   18. 
    339  14  6  0    1257.   28. 
    340  14  6  2     993.   25. 
    341  14  6  4    1170.   27. 
    342  14  6  6    1009.   35. 
    343  14  7  1      27.   19. 
    344  14  7  3      45.   26. 
    345  14  8  0    1407.   42. 
    346  14  8  2    1238.   41. 
    347  15  1  2      52.   13. 
    348  15  1  4      28.   13. 
    349  15  1  6      42.   27. 
    350  15  2  1      17.   14. 
    351  15  2  3      -5.   16. 
    352  15  2  5      27.   13. 
    353  15  3  2      46.   12. 
    354  15  3  4      50.   13. 
    355  15  4  1      -9.   15. 
    356  15  4  3       7.   13. 
    357  15  4  5      -2.   24. 
    358  15  5  2       2.   18. 
    359  15  5  4     -11.   20. 
    360  15  6  1      22.   16. 
    361  16  0  0     930.   24. 
    362  16  0  2     855.   22. 
    363  16  1  1      28.   13. 
    364  16  1  3      18.   16. 
    365  16  2  0     711.   21. 
    366  16  2  2     859.   23. 
    367  16  3  1      41.   17. 
    368   0  0  0       0.    0.
     1   2   0  0   2.7121949E+04  3.0822229E+02
     2   2   1  1   4.9317593E+01  2.6211131E+00
     3   2   2  0   2.8847758E+04  3.5249432E+02
     4   2   2  2   1.5497776E+04  1.6936633E+02
     5   3   1  2   3.6289627E+01  3.3222270E+00
     6   3   2  1   1.4658661E+03  2.0175362E+01
     7   3   3  2   3.0003376E+03  3.6305267E+01
     8   4   0  0   6.4070518E+03  6.8860909E+01
     9   4   0  2   8.5881631E+03  9.4974556E+01
     10   4   1  1   1.6310632E+03  2.2029886E+01
     11   4   1  3   2.3072946E+02  5.3697643E+00
     12   4   2  0   6.5560679E+03  7.3443268E+01
     13   4   2  2   2.1028824E+04  2.2317854E+02
     14   4   3  1   1.2849993E+03  1.9863707E+01
     15   4   3  3   2.4226476E+02  6.1932755E+00
     16   4   4  0   2.1017967E+04  2.3038803E+02
     17   4   4  2   1.4826683E+04  1.5796191E+02
     18   4   4  4   1.4423469E+04  1.7314207E+02
     19   5   1  2   5.4463314E+01  4.2724576E+00
     20   5   1  4   3.0603024E+02  7.2567844E+00
     21   5   2  1   3.2191000E+02  6.4044366E+00
     22   5   2  3   1.3781905E+02  5.9291306E+00
     23   5   3  2   2.5985880E+02  7.0459385E+00
     24   5   3  4   5.8711216E+01  6.4500489E+00
     25   5   4  1   4.9477771E+02  9.6135836E+00
     26   5   4  3   3.3870740E+02  8.3022337E+00
     27   5   5  2   9.9317039E+01  5.9958701E+00
     28   5   5  4   2.0927051E+02  7.7788410E+00
     29   6   0  0   6.5646367E+03  7.2986481E+01
     30   6   0  2   1.6336994E+04  1.7583315E+02
     31   6   0  4   1.2852802E+04  1.4489189E+02
     32   6   1  1   4.5314856E+02  8.3674650E+00
     33   6   1  3   4.3002472E+01  5.5000892E+00
     34   6   1  5   2.1459210E+02  7.4138145E+00
     35   6   2  0   1.2028123E+04  1.3491237E+02
     36   6   2  2   1.0472623E+04  1.1711599E+02
     37   6   2  4   1.2777625E+04  1.4167549E+02
     38   6   3  1   1.9580228E+02  6.6175914E+00
     39   6   3  3   1.5281873E+02  6.6493282E+00
     40   6   3  5   6.3834923E+01  6.1485162E+00
     41   6   4  0   8.7969707E+03  1.0569109E+02
     42   6   4  2   1.0686698E+04  1.2108913E+02
     43   6   4  4   5.1250732E+03  6.3210876E+01
     44   6   5  1   7.4653790E+02  1.3782561E+01
     45   6   5  3   1.6683049E+02  7.4227324E+00
     46   6   5  5   1.3003526E+02  7.4974966E+00
     47   6   6  0   7.2765396E+03  8.7603844E+01
     48   6   6  2   5.0305410E+03  6.4505821E+01
     49   6   6  4   6.1826548E+03  7.5582222E+01
     50   6   6  6   5.5814902E+03  9.5954880E+01
     51   7   1  2   6.0483221E+02  1.2774470E+01
     52   7   1  4   1.8779329E+02  8.4055824E+00
     53   7   1  6   3.9579297E+02  1.1618416E+01
     54   7   2  1   2.9555484E+02  9.1925097E+00
     55   7   2  3   9.4709460E+02  1.9681351E+01
     56   7   2  5   2.6811108E+02  1.0400242E+01
     57   7   3  2   5.6951832E+01  8.5794897E+00
     58   7   3  4   7.3849670E+01  8.5732727E+00
     59   7   3  6   8.1928719E+01  1.1320983E+01
     60   7   4  1   5.4621210E+00  8.7722673E+00
     61   7   4  3   3.5108143E+01  7.9357419E+00
     62   7   4  5   3.8592377E+01  9.9421797E+00
     63   7   5  2   6.6119324E+01  7.5340967E+00
     64   7   5  4   1.0212636E+01  9.0182028E+00
     65   7   5  6   5.6440632E+01  1.0995992E+01
     66   7   6  1   9.9139923E+01  8.2071695E+00
     67   7   6  3   3.7476904E+02  1.1773300E+01
     68   7   6  5   8.8534424E+01  9.2877474E+00
     69   7   7  2   6.8090019E+01  1.2432984E+01
     70   7   7  4   7.6331352E+01  1.2569618E+01
     71   7   7  6   1.0360219E+02  1.4087581E+01
     72   8   0  0   1.0512373E+04  1.2082922E+02
     73   8   0  2   7.9394272E+03  9.7813774E+01
     74   8   0  4   8.3604990E+03  1.0445655E+02
     75   8   0  6   5.1670098E+03  7.2118080E+01
     76   8   1  1   1.1686567E+02  7.3574128E+00
     77   8   1  3   1.1308165E+01  1.0380780E+01
     78   8   1  5   1.3029640E+00  1.0961017E+01
     79   8   1  7   1.4546692E+01  1.7325029E+01
     80   8   2  0   9.0743545E+03  1.0723550E+02
     81   8   2  2   9.0854854E+03  1.0879749E+02
     82   8   2  4   4.7274414E+03  6.6466331E+01
     83   8   2  6   5.7831216E+03  7.9740540E+01
     84   8   3  1   4.9946542E+02  1.2361934E+01
     85   8   3  3   4.3289829E+01  8.6072330E+00
     86   8   3  5   8.6637020E+00  8.9831648E+00
     87   8   3  7   1.3141375E+01  1.2745420E+01
     88   8   4  0   8.5054746E+03  1.0656744E+02
     89   8   4  2   4.8968896E+03  7.0293976E+01
     90   8   4  4   4.9463257E+03  7.1848701E+01
     91   8   4  6   4.0932651E+03  6.4511307E+01
     92   8   5  1   1.3927199E+02  8.8924780E+00
     93   8   5  3   4.8815407E+01  1.0171098E+01
     94   8   5  5   2.9043770E+00  1.3632262E+01
     95   8   5  7   1.0812471E+02  1.4973615E+01
     96   8   6  0   2.9418616E+03  5.1135643E+01
     97   8   6  2   4.8608989E+03  7.1702515E+01
     98   8   6  4   4.5454736E+03  6.7662361E+01
     99   8   6  6   4.6758892E+03  7.1581429E+01
     100   8   7  1  -5.4093294E+00  1.7611584E+01
     101   8   7  3   6.3710494E+00  1.7447954E+01
     102   8   7  5   6.1342915E+01  1.4169829E+01
     103   8   8  0   3.7572046E+03  7.9093781E+01
     104   8   8  2   3.6201833E+03  7.7947266E+01
     105   8   8  4   4.6299751E+03  9.0746780E+01
     106   8   8  6   2.4427693E+03  5.8276630E+01
     107   9   1  2   1.0484268E+02  8.0234184E+00
     108   9   1  4   6.9681229E+01  9.1193066E+00
     109   9   1  6   9.8733559E+01  1.0636352E+01
     110   9   1  8   1.7209953E+01  2.0049730E+01
     111   9   2  1   1.6834695E+02  8.7162552E+00
     112   9   2  3   1.8808154E+02  9.3070164E+00
     113   9   2  5   1.1347279E+02  9.5253134E+00
     114   9   2  7   1.5051671E+02  1.4833106E+01
     115   9   3  2   8.6926270E+01  9.7928009E+00
     116   9   3  4   7.8041725E+01  8.5235691E+00
     117   9   3  6   9.2799774E+01  9.8119087E+00
     118   9   3  8   2.3582346E+01  2.4164270E+01
     119   9   4  1   5.3945595E+01  8.1682758E+00
     120   9   4  3   1.0235255E+01  1.2129930E+01
     121   9   4  5   1.0821153E+02  1.0771105E+01
     122   9   4  7   1.7677940E+01  1.4780512E+01
     123   9   5  2   1.3465601E+02  1.0075761E+01
     124   9   5  4   1.4411266E+02  1.0834639E+01
     125   9   5  6   1.2023254E+02  1.1076150E+01
     126   9   5  8   2.7676849E+01  2.3614555E+01
     127   9   6  1   1.1451265E+01  1.3052294E+01
     128   9   6  3   2.9710073E+01  1.0279522E+01
     129   9   6  5   7.8001305E+01  9.8853159E+00
     130   9   6  7  -2.2678812E+01  2.4490910E+01
     131   9   7  2   9.0938713E+01  1.4182940E+01
     132   9   7  4   1.1786874E+02  1.4703261E+01
     133   9   7  6   4.4500961E+01  2.4494017E+01
     134   9   8  1   2.2937550E+01  1.9988062E+01
     135   9   8  3   1.7439445E+01  2.2283989E+01
     136   9   8  5   2.2146114E+01  2.0640036E+01
     137   9   9  2   4.3256325E+01  1.5000179E+01
     138   9   9  4   9.1281151E+01  1.5177603E+01
     139   9   9  6   3.3077816E+01  2.6559498E+01
     140  10   0  0   3.4817065E+03  5.3158272E+01
     141  10   0  2   3.8477017E+03  5.8519081E+01
     142  10   0  4   3.3234106E+03  5.4332352E+01
     143  10   0  6   5.6991987E+03  1.0420988E+02
     144  10   0  8   2.8448433E+03  7.2341339E+01
     145  10   1  1   7.8153496E+01  7.4437838E+00
     146  10   1  3   9.3684012E-01  1.1299864E+01
     147  10   1  5   3.1836075E+01  1.2573244E+01
     148  10   1  7  -8.7990742E+00  2.2167797E+01
     149  10   1  9  -4.2998718E+01  2.3026068E+01
     150  10   2  0   6.1516929E+03  8.2109894E+01
     151  10   2  2   3.6730813E+03  5.6597351E+01
     152  10   2  4   3.4811809E+03  5.6598980E+01
     153  10   2  6   3.7330313E+03  8.0647263E+01
     154  10   2  8   3.3880378E+03  8.0961952E+01
     155  10   3  1   8.1446541E+01  8.6137590E+00
     156  10   3  3   4.1940441E+01  8.1433077E+00
     157  10   3  5   6.2055268E+00  1.2837515E+01
     158  10   3  7   7.7778864E+00  2.1999319E+01
     159  10   3  9   1.0068817E+01  2.1767212E+01
     160  10   4  0   5.8474404E+03  8.1799706E+01
     161  10   4  2   5.3407622E+03  7.7044792E+01
     162  10   4  4   2.8285540E+03  5.1506233E+01
     163  10   4  6   2.8810713E+03  7.1148140E+01
     164  10   4  8   1.9124695E+03  4.8445232E+01
     165  10   5  1   2.2416632E+01  1.3643090E+01
     166  10   5  3   2.8162888E+01  1.0937288E+01
     167  10   5  5   9.4810097E+01  1.1099229E+01
     168  10   5  7   2.6341276E+01  2.1254478E+01
     169  10   5  9  -1.4959868E+00  2.3415903E+01
     170  10   6  0   3.3853972E+03  5.8639729E+01
     171  10   6  2   3.4258364E+03  6.0236614E+01
     172  10   6  4   4.1933833E+03  6.9716042E+01
     173  10   6  6   1.9097072E+03  5.2392548E+01
     174  10   6  8   1.5672767E+03  3.9102886E+01
     175  10   7  1   2.7497168E+01  2.3021072E+01
     176  10   7  3   1.3941813E+01  2.4547493E+01
     177  10   7  5   1.5932944E+01  1.6513279E+01
     178  10   8  0   1.7205837E+03  4.6885090E+01
     179  10   8  2   2.9413835E+03  7.5927277E+01
     180  10   8  4   2.4780408E+03  6.1523808E+01
     181  10   9  1   4.8242050E+01  1.6140705E+01
     182  10   9  3  -1.4434519E+00  2.4453629E+01
     183  10   9  5   4.4737438E+01  2.6090021E+01
     184  10  10  0   1.6570437E+03  4.7143627E+01
     185  10  10  2   1.4497009E+03  3.7939766E+01
     186  10  10  4   1.5290170E+03  4.2415424E+01
     187  11   1  2   1.7806166E+02  1.0156466E+01
     188  11   1  4   7.8407021E+01  8.9100742E+00
     189  11   1  6   2.8249372E+01  2.1982700E+01
     190  11   1  8   8.5848145E+01  1.6292345E+01
     191  11   1 10   9.1728493E+01  1.7105474E+01
     192  11   2  1  -1.6050764E+00  1.1172175E+01
     193  11   2  3   5.3215923E+00  1.2601842E+01
     194  11   2  5   1.4768103E+02  1.0795611E+01
     195  11   2  7   5.8027153E+01  1.6025570E+01
     196  11   2  9   1.5410479E+00  2.5086449E+01
     197  11   3  2   7.0681961E+01  1.0763594E+01
     198  11   3  4   2.2375843E+01  1.4015886E+01
     199  11   3  6  -2.3257442E+01  2.5115774E+01
     200  11   3  8   6.6174156E+01  1.6605602E+01
     201  11   3 10   4.9289173E+01  2.5137478E+01
     202  11   4  1   2.1468729E+01  1.1753113E+01
     203  11   4  3   1.2359240E+01  1.0991979E+01
     204  11   4  5   4.0060238E+01  1.2418496E+01
     205  11   4  7   2.6427406E+01  2.3856712E+01
     206  11   4  9   2.4961983E+01  1.6623432E+01
     207  11   5  2   7.2683464E+01  1.1868041E+01
     208  11   5  4   6.8499031E+01  1.3205753E+01
     209  11   5  6   2.3780207E+01  2.1896532E+01
     210  11   5  8   6.2585001E+00  2.4738972E+01
     211  11   5 10  -1.5096421E+01  2.6148203E+01
     212  11   6  1   1.2155191E+01  1.1852881E+01
     213  11   6  3   1.3097003E+00  1.5304759E+01
     214  11   6  5   2.3024780E+01  1.6375530E+01
     215  11   6  7   3.0881706E+01  1.5510190E+01
     216  11   6  9   2.6763054E+01  2.7384434E+01
     217  11   7  2   9.1403427E+01  1.8704762E+01
     218  11   7  4   1.2426311E+02  1.9659157E+01
     219  11   8  1  -2.3216574E+01  2.7451172E+01
     220  11   8  3   3.0297144E+01  2.5062721E+01
     221  11   8  5   3.5994373E+01  2.6236193E+01
     222  11   9  2   3.6318291E+01  1.7506342E+01
     223  11   9  4   8.7538834E+01  1.6572294E+01
     224  11  10  1  -1.6964760E+01  2.5728889E+01
     225  11  10  3   3.6248550E+01  2.4105930E+01
     226  11  10  5  -3.8683479E+01  2.7994905E+01
     227  11  11  2   3.1295332E+01  2.5906893E+01
     228  11  11  4  -2.2685026E+01  2.8300083E+01
     229  12   0  0   2.4744746E+03  4.6873173E+01
     230  12   0  2   2.3892961E+03  4.6257381E+01
     231  12   0  4   2.9153696E+03  5.3765961E+01
     232  12   0  6   2.4213345E+03  6.2387585E+01
     233  12   0  8   1.8064491E+03  5.0936153E+01
     234  12   0 10   1.0150449E+03  3.4291737E+01
     235  12   1  1  -4.7075939E+00  1.2995491E+01
     236  12   1  3   7.9211369E+00  1.3084345E+01
     237  12   1  5   1.3453573E+01  1.4314209E+01
     238  12   1  7   3.0773160E+00  2.4522192E+01
     239  12   1  9   3.6559902E+01  2.4312983E+01
     240  12   1 11   2.4093300E+01  2.4518446E+01
     241  12   2  0   2.5085073E+03  4.7060658E+01
     242  12   2  2   2.7962058E+03  5.1255650E+01
     243  12   2  4   2.1740195E+03  4.0634445E+01
     244  12   2  6   2.5416658E+03  6.4020134E+01
     245  12   2  8   1.4331095E+03  4.1627544E+01
     246  12   2 10   1.2083638E+03  3.7619663E+01
     247  12   3  1   2.5703411E+01  1.0630351E+01
     248  12   3  3   2.5123262E+01  1.3859412E+01
     249  12   3  5   1.0901785E+01  1.7930155E+01
     250  12   3  7  -5.9681278E+01  2.6567286E+01
     251  12   3  9   5.4631065E+01  1.7674702E+01
     252  12   4  0   2.9571572E+03  5.5155567E+01
     253  12   4  2   2.3632837E+03  4.3613277E+01
     254  12   4  4   2.3253220E+03  4.4366947E+01
     255  12   4  6   1.5497565E+03  4.1410599E+01
     256  12   4  8   1.4716804E+03  4.2526138E+01
     257  12   4 10   9.1416284E+02  3.3076599E+01
     258  12   5  1   9.2299194E+00  1.4339781E+01
     259  12   5  3   1.1853804E+02  1.1094133E+01
     260  12   5  5   5.5797440E+01  1.1359659E+01
     261  12   5  7  -1.1253596E+01  2.5164059E+01
     262  12   5  9   8.7171974E+00  2.4470491E+01
     263  12   6  0   1.7439115E+03  3.5988777E+01
     264  12   6  2   2.2924465E+03  4.4420357E+01
     265  12   6  4   1.7885682E+03  3.6456131E+01
     266  12   6  6   1.5892458E+03  4.3102798E+01
     267  12   6  8   1.0775040E+03  3.5102516E+01
     268  12   7  1   5.4732948E+01  2.9720842E+01
     269  12   7  3   4.3276634E+01  3.1781086E+01
     270  12   7  5   4.4443188E+01  1.9750189E+01
     271  12   8  0   1.8989716E+03  5.5736336E+01
     272  12   8  2   1.6115640E+03  4.4030342E+01
     273  12   8  4   1.6419030E+03  4.7128979E+01
     274  12   9  1   1.0938628E+02  2.1847807E+01
     275  12   9  3   4.3218788E+01  2.7900955E+01
     276  12   9  5   3.5100639E+00  2.8299057E+01
     277  12  10  0   1.2126301E+03  3.9182236E+01
     278  12  10  2   1.2110930E+03  3.9172070E+01
     279  12  10  4   8.9339105E+02  3.2873932E+01
     280  12  11  1   1.3340547E+01  2.9215549E+01
     281  13   1  2   1.2693610E+02  1.1621221E+01
     282  13   1  4   8.1548874E+01  1.0574420E+01
     283  13   1  6   2.2920914E+01  2.4830553E+01
     284  13   1  8   4.5188473E+01  2.5309956E+01
     285  13   2  1   1.3732601E+01  1.3802245E+01
     286  13   2  3  -1.4380673E+01  1.4454301E+01
     287  13   2  5   9.6239252E+00  1.5570432E+01
     288  13   2  7   3.2347706E+01  2.3283731E+01
     289  13   2  9  -2.3357315E+01  2.6346069E+01
     290  13   3  2   4.7056587E+01  1.1732238E+01
     291  13   3  4   5.9047680E+01  1.2613751E+01
     292  13   3  6  -3.5402527E+01  2.4407379E+01
     293  13   3  8  -1.7613511E+00  2.7229834E+01
     294  13   4  1   5.8976378E+00  1.3984036E+01
     295  13   4  3  -1.0344723E+01  1.4772388E+01
     296  13   4  5   1.4493404E+01  1.3423840E+01
     297  13   4  7  -6.8359714E+00  2.6585775E+01
     298  13   4  9   3.8458622E+01  2.8550711E+01
     299  13   5  2   5.4873631E+01  1.3499822E+01
     300  13   5  4   3.2411396E+01  1.7056669E+01
     301  13   5  6   4.0609028E+01  2.2570000E+01
     302  13   5  8   2.3635149E+01  2.7513687E+01
     303  13   6  1   4.7648311E+00  1.6372171E+01
     304  13   6  3  -1.1079378E+01  1.7452044E+01
     305  13   6  5  -2.7963729E+00  1.7711916E+01
     306  13   6  7   3.1326899E+01  2.7956448E+01
     307  13   7  2   9.1999901E+01  1.8340054E+01
     308  13   7  4   7.5129875E+01  2.0036581E+01
     309  13   8  1   1.5408628E+01  2.9210831E+01
     310  13   8  3   2.1914742E+01  2.8386028E+01
     311  13   8  5  -3.1563318E+01  3.1067831E+01
     312  13   9  2   1.6511925E+01  2.1091871E+01
     313  13   9  4   7.8951073E+01  1.9279131E+01
     314  14   0  0   1.6306805E+03  3.3325378E+01
     315  14   0  2   2.1279250E+03  4.1975517E+01
     316  14   0  4   1.4808168E+03  3.0120180E+01
     317  14   0  6   1.0942819E+03  3.5773209E+01
     318  14   0  8   6.4083350E+02  2.9797232E+01
     319  14   1  1   1.1011003E+01  1.4492120E+01
     320  14   1  3   1.0968204E+01  1.5718718E+01
     321  14   1  5  -8.8014498E+00  1.6352230E+01
     322  14   1  7   1.8400770E+00  2.4755714E+01
     323  14   2  0   1.5343340E+03  3.0816914E+01
     324  14   2  2   1.4409629E+03  2.9096508E+01
     325  14   2  4   1.5732545E+03  3.2775162E+01
     326  14   2  6   1.0027414E+03  3.5400040E+01
     327  14   2  8   9.3690356E+02  3.5581593E+01
     328  14   3  1   1.0663508E+01  1.5136951E+01
     329  14   3  3   3.7262012E+01  1.4863894E+01
     330  14   3  5  -4.5484862E+00  1.6894073E+01
     331  14   3  7   2.9189011E+01  2.6688997E+01
     332  14   4  0   9.3549786E+02  2.2327429E+01
     333  14   4  2   1.2329325E+03  2.6560251E+01
     334  14   4  4   1.2372537E+03  2.6981701E+01
     335  14   4  6   1.3986566E+03  3.9157612E+01
     336  14   5  1  -3.4686676E+01  1.6690832E+01
     337  14   5  3   9.9858418E+00  1.7630779E+01
     338  14   5  5   3.5013367E+01  1.7757177E+01
     339  14   6  0   1.2571650E+03  2.7514856E+01
     340  14   6  2   9.9301019E+02  2.4684254E+01
     341  14   6  4   1.1703260E+03  2.6542971E+01
     342  14   6  6   1.0092458E+03  3.4870644E+01
     343  14   7  1   2.6606512E+01  1.8553329E+01
     344  14   7  3   4.5182858E+01  2.6494654E+01
     345  14   8  0   1.4067720E+03  4.2320183E+01
     346  14   8  2   1.2383472E+03  4.0943512E+01
     347  15   1  2   5.1519600E+01  1.2883178E+01
     348  15   1  4   2.7872150E+01  1.3284188E+01
     349  15   1  6   4.1716576E+01  2.6953409E+01
     350  15   2  1   1.6646641E+01  1.4265335E+01
     351  15   2  3  -4.7589569E+00  1.5609754E+01
     352  15   2  5   2.7399868E+01  1.3308403E+01
     353  15   3  2   4.5843922E+01  1.2353557E+01
     354  15   3  4   4.9746117E+01  1.3409678E+01
     355  15   4  1  -8.7987957E+00  1.4927214E+01
     356  15   4  3   6.8623681E+00  1.3229520E+01
     357  15   4  5  -1.7052194E+00  2.3566605E+01
     358  15   5  2   2.1472251E+00  1.7814720E+01
     359  15   5  4  -1.0757232E+01  2.0074387E+01
     360  15   6  1   2.2449146E+01  1.5908396E+01
     361  16   0  0   9.3023645E+02  2.3517323E+01
     362  16   0  2   8.5533051E+02  2.2349226E+01
     363  16   1  1   2.7671455E+01  1.2763557E+01
     364  16   1  3   1.8319101E+01  1.6397963E+01
     365  16   2  0   7.1141034E+02  2.0929350E+01
     366  16   2  2   8.5945795E+02  2.2768068E+01
     367  16   3  1   4.1180004E+01  1.7138197E+01
  • trunk/GSASIImath.py

    r889 r902  
    203203        if atom[cia] == 'A':
    204204            UIJ = atom[cia+2:cia+8]
     205               
     206def TLS2Uij(xyz,g,Amat,rbObj):
     207    TLStype,TLS = rbObj['ThermalMotion'][:2]
     208    Tmat = np.zeros((3,3))
     209    Lmat = np.zeros((3,3))
     210    Smat = np.zeros((3,3))
     211    gvec = np.sqrt(np.array([g[0][0]**2,g[1][1]**2,g[2][2]**2,
     212        g[0][0]*g[1][1],g[0][0]*g[2][2],g[1][1]*g[2][2]]))
     213    if 'T' in TLStype:
     214        Tmat = G2lat.U6toUij(TLS[:6])
     215    if 'L' in TLStype:
     216        Lmat = G2lat.U6toUij(TLS[6:12])
     217    if 'S' in TLStype:
     218        Smat = np.array([[TLS[18],TLS[12],TLS[13]],[TLS[14],TLS[19],TLS[15]],[TLS[16],TLS[17],0] ])
     219    XYZ = np.inner(Amat,xyz)
     220    Axyz = np.array([[ 0,XYZ[2],-XYZ[1]], [-XYZ[2],0,XYZ[0]], [XYZ[1],-XYZ[0],0]] )
     221    Umat = Tmat+np.inner(Axyz,Smat)+np.inner(Smat.T,Axyz.T)+np.inner(np.inner(Axyz,Lmat),Axyz.T)
     222    beta = np.inner(np.inner(g,Umat),g)
     223    return G2lat.UijtoU6(beta)*gvec   
    205224       
    206225def AtomTLS2UIJ(atomData,atPtrs,Amat,rbObj):
     
    217236        Lmat = G2lat.U6toUij(TLS[6:12])
    218237    if 'S' in TLStype:
    219         Smat = np.array([[TLS[18],TLS[12],S[13]],[TLS[14],TLS[19],TLS[15]],[TLS[16],TLS[17],0]])
     238        Smat = np.array([ [TLS[18],TLS[12],TLS[13]], [TLS[14],TLS[19],TLS[15]], [TLS[16],TLS[17],0] ])
    220239    for atom in atomData:
    221240        XYZ = np.inner(Amat,atom[cx:cx+3])
    222         Axyz = np.array([0,XYZ[2],-XYZ[1]],[-XYZ[2],0,XYZ[0]],[XYZ[1],-XYZ[0],0])
     241        Axyz = np.array([ 0,XYZ[2],-XYZ[1], -XYZ[2],0,XYZ[0], XYZ[1],-XYZ[0],0],ndmin=2 )
    223242        if 'U' in TSLtype:
    224243            atom[cia+1] = TLS[0]
     
    352371    for j,xyz in enumerate(XYZ):
    353372        for i,x in enumerate(np.array([[dx,0,0],[0,dx,0],[0,0,dx]])):
    354             XYZ[j] += x
     373            XYZ[j] -= x
    355374            d1 = Func(getSyXYZ(XYZ,ops,SGData),Amat)
    356             XYZ[j] -= 2*x
     375            XYZ[j] += 2*x
    357376            d2 = Func(getSyXYZ(XYZ,ops,SGData),Amat)
    358             XYZ[j] += x
     377            XYZ[j] -= x
    359378            deriv[j][i] = (d1-d2)/(2*dx)
    360379    return deriv.flatten()
     
    432451    for j,xyz in enumerate(XYZ):
    433452        for i,x in enumerate(np.array([[dx,0,0],[0,dx,0],[0,0,dx]])):
    434             XYZ[j] += x
     453            XYZ[j] -= x
    435454            tor = getRestTorsion(XYZ,Amat)
    436455            p,d1 = calcTorsionEnergy(tor,Coeff)
    437             XYZ[j] -= 2*x
     456            XYZ[j] += 2*x
    438457            tor = getRestTorsion(XYZ,Amat)
    439458            p,d2 = calcTorsionEnergy(tor,Coeff)           
    440             XYZ[j] += x
    441             deriv[j][i] = (d1-d2)/(2*dx)
     459            XYZ[j] -= x
     460            deriv[j][i] = (d2-d1)/(2*dx)
    442461    return deriv.flatten()
    443462
     
    469488    for j,xyz in enumerate(XYZ):
    470489        for i,x in enumerate(np.array([[dx,0,0],[0,dx,0],[0,0,dx]])):
    471             XYZ[j] += x
     490            XYZ[j] -= x
    472491            phi,psi = getRestRama(XYZ,Amat)
    473492            p,d1 = calcRamaEnergy(phi,psi,Coeff)
    474             XYZ[j] -= 2*x
     493            XYZ[j] += 2*x
    475494            phi,psi = getRestRama(XYZ,Amat)
    476495            p,d2 = calcRamaEnergy(phi,psi,Coeff)
    477             XYZ[j] += x
    478             deriv[j][i] = (d1-d2)/(2*dx)
     496            XYZ[j] -= x
     497            deriv[j][i] = (d2-d1)/(2*dx)
    479498    return deriv.flatten()
    480499
     
    505524    deriv = np.zeros(6)
    506525    for i in [0,1,2]:
    507         Oxyz[i] += dx
     526        Oxyz[i] -= dx
    508527        d0 = calcDist(Oxyz,Txyz,Tunit,inv,C,M,T,Amat)
    509         Oxyz[i] -= 2*dx
     528        Oxyz[i] += 2*dx
    510529        deriv[i] = (calcDist(Oxyz,Txyz,Tunit,inv,C,M,T,Amat)-d0)/(2.*dx)
    511         Oxyz[i] += dx
    512         Txyz[i] += dx
     530        Oxyz[i] -= dx
     531        Txyz[i] -= dx
    513532        d0 = calcDist(Oxyz,Txyz,Tunit,inv,C,M,T,Amat)
    514         Txyz[i] -= 2*dx
     533        Txyz[i] += 2*dx
    515534        deriv[i+3] = (calcDist(Oxyz,Txyz,Tunit,inv,C,M,T,Amat)-d0)/(2.*dx)
    516         Txyz[i] += dx
     535        Txyz[i] -= dx
    517536    return deriv
    518537   
     
    556575        Ang = calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)
    557576        for i in [0,1,2]:
    558             OxA[i] += dx
     577            OxA[i] -= dx
    559578            a0 = calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)
    560             OxA[i] -= 2*dx
    561             dadx[i] = (calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)-a0)/dx
    562             OxA[i] += dx
     579            OxA[i] += 2*dx
     580            dadx[i] = (calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)-a0)/(2*dx)
     581            OxA[i] -= dx
    563582           
    564             TxA[i] += dx
     583            TxA[i] -= dx
    565584            a0 = calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)
    566             TxA[i] -= 2*dx
    567             dadx[i+3] = (calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)-a0)/dx
    568             TxA[i] += dx
     585            TxA[i] += 2*dx
     586            dadx[i+3] = (calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)-a0)/(2*dx)
     587            TxA[i] -= dx
    569588           
    570             TxB[i] += dx
     589            TxB[i] -= dx
    571590            a0 = calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)
    572             TxB[i] -= 2*dx
    573             dadx[i+6] = (calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)-a0)/dx
    574             TxB[i] += dx
     591            TxB[i] += 2*dx
     592            dadx[i+6] = (calcAngle(OxA,TxA,TxB,unitA,unitB,invA,CA,MA,TA,invB,CB,MB,TB,Amat)-a0)/(2*dx)
     593            TxB[i] -= dx
    575594           
    576595        sigAng = np.sqrt(np.inner(dadx,np.inner(AngVcov,dadx)))
     
    721740            ia = i/3
    722741            ix = i%3
    723             Oatoms[ia][ix+1] += dx
     742            Oatoms[ia][ix+1] -= dx
    724743            a0 = calcTorsion(Oatoms,SyOps,Amat)
    725             Oatoms[ia][ix+1] -= 2*dx
     744            Oatoms[ia][ix+1] += 2*dx
    726745            dadx[i] = (calcTorsion(Oatoms,SyOps,Amat)-a0)/(2.*dx)
     746            Oatoms[ia][ix+1] -= dx           
    727747        covMatrix = covData['covMatrix']
    728748        varyList = covData['varyList']
  • trunk/testGSASIIstruct.py

    r885 r902  
    88
    99#testing data
     10
    1011NeedTestData = True
    1112def TestData():
    1213    import cPickle
    1314    file = open('structTestdata.dat','rb')
     15    global values
     16    values = cPickle.load(file)
     17    global HistoPhases
     18    HistoPhases = cPickle.load(file)
    1419    global parmDict
    1520    parmDict = cPickle.load(file)
    1621    global varylist
    1722    varylist = cPickle.load(file)
    18     global Histogram
    19     Histogram = cPickle.load(file)
    20     global Phases
    21     Phases = cPickle.load(file)
    22     global RBData
    23     RBData = cPickle.load(file)
    2423    global calcControls
    2524    calcControls = cPickle.load(file)
     
    3332def test1():
    3433    if NeedTestData: TestData()
    35     limits = Histogram['Limits'][1]
    36     data = Histogram['Data']
    37     xdata = data[0]
    38     xB = np.searchsorted(xdata,limits[0])
    39     xF = np.searchsorted(xdata,limits[1])
    4034    fplot = plotter.add('function test').gca()
    41     yc,yb = G2st.getPowderProfile(parmDict,xdata[xB:xF],varylist,Histogram,Phases,calcControls,pawleyLookup)
    42     fplot.plot(xdata[xB:xF],yc+yb,'r',label='calc+bkg')
    43     fplot.legend()
     35    M = G2st.errRefine(values,HistoPhases,parmDict,varylist,calcControls,pawleyLookup,None)
     36    fplot.plot(M,'r',label='M')
     37    fplot.legend(loc='best')
    4438
    4539def test2(name,delt):
    4640    if NeedTestData: TestData()
    47     varyList = [name,]
    48     limits = Histogram['Limits'][1]
    49     data = Histogram['Data']
    50     xdata = data[0]
    51     xB = np.searchsorted(xdata,limits[0])
    52     xF = np.searchsorted(xdata,limits[1])
    5341    hplot = plotter.add('derivatives test for '+name).gca()
    54     ya = G2st.getPowderProfileDerv(parmDict,xdata[xB:xF],varyList,Histogram,Phases,RBData,calcControls,pawleyLookup)[0]
    55     hplot.plot(xdata[xB:xF],ya,'b',label='analytic deriv')
    56     if 'dA' in name:
    57         name = ''.join(name.split('d'))
    58         varyList = [name,]
    59     parmDict[name] -= delt
    60     y0,yb = G2st.getPowderProfile(parmDict,xdata[xB:xF],varyList,Histogram,Phases,calcControls,pawleyLookup)
    61     y0 += yb
    62     parmDict[name] += 2.*delt
    63     y1,yb = G2st.getPowderProfile(parmDict,xdata[xB:xF],varyList,Histogram,Phases,calcControls,pawleyLookup)
    64     y1 += yb
    65     yn = (y1-y0)/(2.*delt)
    66     hplot.plot(xdata[xB:xF],yn,'r+',label='numeric deriv')
    67     hplot.plot(xdata[xB:xF],ya-yn,'g',label='diff')
    68     hplot.legend()
     42    dMdV = G2st.dervRefine(values,HistoPhases,parmDict,varylist,calcControls,pawleyLookup,None)
     43    hplot.plot(dMdV[varylist.index(name)],'b',label='analytic deriv')
     44    if name in varylist:
     45        values[varylist.index(name)] -= delt
     46        M0 = G2st.errRefine(values,HistoPhases,parmDict,varylist,calcControls,pawleyLookup,None)
     47        values[varylist.index(name)] += 2.*delt
     48        M1 = G2st.errRefine(values,HistoPhases,parmDict,varylist,calcControls,pawleyLookup,None)
     49        values[varylist.index(name)] -= delt   
     50        Mn = (M1-M0)/(2.*delt)
     51        hplot.plot(Mn,'r+',label='numeric deriv')
     52        hplot.plot(dMdV[varylist.index(name)]-Mn,'g',label='diff')
     53    hplot.legend(loc='best')
    6954   
    7055if __name__ == '__main__':
     
    7661    plotter = plot.PlotNotebook()
    7762    test1()
    78     for name in parmDict:
    79         print name,parmDict[name]
     63    for name in varylist:
     64        print ' %15s    %f'%(name,parmDict[name])
    8065    names = [
    81         ['0::AUiso:0',0.001],
    82         ['::RBV;0:0',0.001],
    83         ['0::RBVT11:0:0',0.1],
    84         ['0::RBVL11:0:0',0.1],
    85         ['0::RBVPz:0:0',0.0001],
    86         ['0::RBVOa:0:0',0.001],
     66   
     67#FAP derivatives
     68        ['0::RBVOa:0:0',0.0001],       #almost perfect
     69        ['0::RBVPx:0:0',0.000001],     #perfect
     70        ['0::RBVPy:0:0',0.000001],     #perfect
     71        ['::RBV;0:0',0.00001],     #perfect
     72        ['0::RBVT11:0:0',0.0001],   #not good
     73        ['0::RBVT22:0:0',0.0001],
     74        ['0::RBVT33:0:0',0.0001],
     75        ['0::RBVT12:0:0',0.0001],
     76        ['0::RBVL11:0:0',0.01],     #not good
     77        ['0::RBVL22:0:0',0.01],
     78        ['0::RBVL33:0:0',0.01],
     79        ['0::RBVL12:0:0',0.01],
     80   
     81# quinuclidine derivatives
     82#        ['0::RBVOi:0:0',0.0001],  #bad
     83#        ['0::RBVOj:0:0',0.0001],  #bad
     84#        ['0::RBVOk:0:0',0.0001],  #bad
     85#        ['0::RBVPx:0:0',0.000001],  #perfect
     86#        ['0::RBVPz:0:0',0.000001],  #perfect
     87#        ['0::RBVT11:0:0',0.0001],   #not good
     88#        ['0::RBVT22:0:0',0.0001],
     89#        ['0::RBVT33:0:0',0.0001],
     90#        ['0::RBVT13:0:0',0.0001],
     91#        ['0::RBVL11:0:0',0.01],     #not good
     92#        ['0::RBVL22:0:0',0.01],
     93#        ['0::RBVL33:0:0',0.01],
     94#        ['0::RBVL13:0:0',0.01],
     95#        ['0::RBVS12:0:0',0.001],        #very close
     96#        ['0::RBVS21:0:0',0.001],
     97#        ['0::RBVS23:0:0',0.001],
     98#        ['0::RBVS32:0:0',0.001],
     99#        ['::RBV;0:0',0.00001],  #wrong
     100#        ['::RBV;0:2',0.00001],
     101#        ['::RBV;1:1',0.00001],
     102#        ['::RBV;1:2',0.00001],
     103#        ['::RBV;2:1',0.00001],
     104#        ['::RBV;2:2',0.00001],
     105#        ['::RBV;3:3',0.00001],
     106       
     107   
     108# Na BenzRB derivatives
     109#        ['0::RBROi:0:0',0.0001],       #almost perfect
     110#        ['0::RBROj:0:0',0.0001],       #almost perfect
     111#        ['0::RBROk:0:0',0.0001],       #almost perfect
     112#        ['0::RBRPx:0:0',0.000001],     #perfect
     113#        ['0::RBRPy:0:0',0.000001],     #perfect
     114#        ['0::RBRPz:0:0',0.000001],     #perfect
     115#        ['0::AUiso:0',0.0001],         #perfect
     116#        [':0:BkPkint:2',0.1],          #perfect
     117#        ['0:0:Mustrain:6',0.00001],    #perfect
     118#        ['0:0:Size;a',0.0001],         #perfect
     119#        ['0::dAz:0',0.0001],           #perfect
     120#        [':0:DisplaceX',0.001],        #OK but flaky
     121#        ['0::dAx:0',1.e-7],            #perfect
     122#        ['0::RBRTr;0:0:0',0.001],      #perfect
     123#        ['0::RBRU:0:0',0.00001],       #perfect
     124# Na Benz - restraints derivatives
     125#        ['0::dAz:0',0.0001],           #perfect
     126#        ['0::dAx:10',0.0001],           #perfect
     127#        ['0::dAy:10',0.0001],           #perfect
     128#        ['0::dAz:10',0.0001],           #perfect
     129#        ['0::dAx:12',0.0001],           #perfect
     130#        ['0::dAy:12',0.0001],           #perfect
     131#        ['0::dAz:12',0.0001],           #perfect
     132       
    87133        ]
    88134    for [name,delt] in names:
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.