Tome um feixe de partículas como um conjunto de muitas partículas. Suponha duas variáveis aleatórias independentes e que se somam à posição horizontal de uma partícula:
( é um número simples, a função "dispersão" na dinâmica dos feixes.)
Eu tenho uma medida horizontal do perfil do feixe, , e outra medida do perfil do momento longitudinal, . Eu normalizei tanto a área de unidade e considero-as como medidas das funções de densidade de probabilidade de e :
Agora, gostaria de determinar a distribuição / perfil de .
Como devo proceder?
Um primeiro pensamento foi deconvolver com , depois de interpolar os dois conjuntos de dados para o mesmo conjunto de posições. Infelizmente, falhei com ... Acabo com uma quantidade de erro igual ao espectro, ou seja, não chego a lugar algum.scipy.signal.deconvolve
Se eu envolver os dois, obtenho uma extensão de por , como seria de esperar:
(via numpy.convolve(f_x, f_Dxdelta, 'same')
onde as duas matrizes têm o mesmo comprimento e são escritas nas mesmas posições)
Gostaria de fazer o oposto agora e 'remover' em vez de 'adicionar' a parte dispersiva. Ou eu fui na direção completamente errada?
Mais uma informação possivelmente importante: espero que tenha uma distribuição normal em oposição a . Gostaria de extrair o desvio padrão correspondente de de .
Obrigado pela ajuda, Adrian
PS: Fiz a mesma pergunta no fórum de troca de pilhas físicas e me sugeriram que perguntasse à sua comunidade :-) ( /physics/224671/remove-measured-distribution-from- outra distribuição )