The origin of intergalactic metals around Lyman-break galaxies

The origin of intergalactic metals around Lyman-break galaxies
The origin of intergalactic metals around Lyman-break galaxies

a r X i v :a s t r o -p h /0504160v 1 6 A p r 2005

Draft version February 2,2008

Preprint typeset using L A T E X style emulateapj v.6/22/04

THE ORIGIN OF INTERGALACTIC METALS AROUND LYMAN-BREAK GALAXIES

Cristiano Porciani 1and Piero Madau 2

Draft version February 2,2008

ABSTRACT

Theoretical and observational arguments suggest that the intergalactic medium (IGM)might have been polluted with metals produced by early star formation.In this scenario,Lyman-break galaxies (LBGs)at redshift z =3are likely to be surrounded by old metal bubbles,relics of an era when the characteristic mass of galaxies was small and gas retainment more di?cult.We ?nd that pregalactic enrichment of the IGM from 108?1010M ⊙dwarf galaxies at 6

Subject headings:cosmology:theory –galaxies:high-redshift –intergalactic medium –quasar:ab-sorption lines

1.INTRODUCTION

Quasar absorption lines constitute a fossil record that holds the clues to the exchange of mass,metals,and en-ergy between active galactic nuclei,protogalaxies,and the intergalactic medium (IGM).The distribution of metals in the IGM is highly inhomogeneous,with a global cosmic abundance at z =3of [C/H]=?2.8±0.13for gas with overdensities 0.3<δ<100(Schaye et al.2003).The epoch at which this cosmic enrichment occurred is uncertain,and so is the nature of the galaxies responsible for seeding the IGM with nuclear waste.The extent of metal pollution seem to require galaxy-scale out?ows to overcome the gravitational potential of their host halos,and enriched material to be ejected far away from the density peaks where large galaxies form,gas cools,and star formation takes place.

Observationally,C IV absorbers and Lyman-break galaxies (LBGs)at z ≈3are found to be spatially cor-related (Adelberger et al.2003,hereafter ASSP).The mean number of LBGs within a comoving distance r

from a detectable C IV system (N CIV ~>10

11.5

cm ?2)equals one for r =r 1=2.4h ?1Mpc.This is much smaller than the value expected for a random distribu-tion (r 1?3.9h ?1Mpc,ASSP).Stronger C IV systems seem to be even more closely associated with LBGs

(r 1~<0.5h ?1Mpc for N CIV ~>10

13.5

cm ?2).At the same time,the Ly αabsorption produced by the IGM within ~0.5h ?1Mpc from an LBG appears to be sys-tematically reduced with respect to random locations.Moreover,high-resolution spectra reveal that LBGs have high star formation rates and strong winds with out?ow velocities exceeding several hundred kilometers per sec-ond.All these facts led ASSP to argue that metal-rich “superwinds”from LBGs are responsible for distributing

1

Institute for Astronomy,ETH Z¨u rich,8093Z¨u rich,Switzer-land;porciani@phys.ethz.ch.

2Department of Astronomy &Astrophysics,University of Cal-ifornia,Santa Cruz,CA;pmadau@https://www.360docs.net/doc/ba18930542.html,.

the product of stellar nucleosynthesis on Mpc scales.In this Letter we argue that this interpretation may be an oversimplication of a far more complex physical picture.The starting point of our investigation is the fact that LBGs are highly biased tracers of the under-lying mass-density ?eld.The observed clustering am-plitude suggests that LBGs reside in dark-matter halos with mass M >1011.5±0.3M ⊙at z =2.9(Porciani &Giavalisco 2002;Adelberger et al.2005).In hier-archical cosmogonies,these halos are expected to form within overdense regions (extending for a few Mpc)which are likely to be pre-enriched by subgalactic objects at much higher redshifts.The ejection of supernova debris from the shallow potential wells of collapsed,rare den-sity ?uctuations is,in fact,expected to lead to an early era of metal pollution and preheating in biased regions of the IGM (e.g.Tegmark et al.1993;Madau et al.2001;Scannapieco et al.2002;Thacker et al.2002).We show that pregalactic enrichment from 108?1010M ⊙dwarf galaxies at 6

2.BASIC THEORY

The properties of the dark-matter halo population as a function of redshift can be approximately computed with the excursion-set formalism (Bond et al.1991).In this approach,the halo mass function n (M,z )is determined by following the random walk of the linear density con-trast,δ,as a function of spatial resolution (parameterized by the mass variance,S )and measuring the rate with which di?erent trajectories ?rst upcross a given thresh-old value,t c =δc (z )/D (z ).Here δc is the linear over-density of a top-hat perturbation at collapse (δc =1.686in a Einstein-de Sitter universe)and D (z )is the linear growth factor of density perturbations,normalized such

2Metals in the IGM

that D (z =0)=1.

Porciani et al.(1998)have shown that the excursion-set formalism can be also used to derive the clustering prop-erties of dark-matter halos in the Lagrangian coordinate system (which gives the positions of proto-halo centers in the linear density ?eld,formally at z →∞).This is ob-tained accounting for the spatial coherence of the linear density ?eld and simultaneously following a number of correlated random walks associated with di?erent spa-tial locations.More recently,Scannapieco &Barkana (2002)generalized these results to halos collapsing at di?erent epochs.Here we use their analytical approxi-mation to compute the Lagrangian correlation function ξL (r L |M 1,z 1,M 2,z 2),between halos of mass M 1forming at z 1and halos of mass M 2forming at z 2>z 1.Hereafter,M 1>1011.5M ⊙will denote the mass of the host-halo of an LBG forming at z 1=3while the free-parameters M 2and z 2will characterize subgalactic halos collapsing at earlier epochs.

In order to compare theory and observations,one needs to compute the halo clustering properties in the Eulerian coordinate system (in which galaxies are ob-served).The mapping of halo positions from Lagrangian to Eulerian space depends on the gravity driven dy-namics of the background mass density ?eld (Catelan et al.1998).Consider the evolution of a spherically-symmetric shell of Lagrangian radius r L centered onto a halo of mass M 1?M 2.Its Eulerian position at red-shift z 1only depends on the mean overdensity ?(z 1)within it:r E =r L /[1+?(z 1)]1/3(for the sheared case see Catelan et al.1998).Using the spherical top-hat model it is possible to relate the non-linear density con-trast ?to its linearly extrapolated counterpart δ,as δ?δc [1?(1+?)?1/δc ]/D (z )(Pavlidou &Fields 2004).This implies r E =f (δ,r L )=r L [1?(D (z )δ/δc )]δc /3.What is the probability distribution of the linear over-density within a shell of given Lagrangian size centered onto an halo of mass M 1?This can be easily computed using the excursion-set model.The conditional probabil-ity that a trajectory assumes the value δwhen smoothed on the scale r L (corresponding to the mass variance s ),given that it will ?rst upcross the threshold t c (z 1)at the mass variance S (corresponding to the mass M 1),is

P (δ,s |δc ,S )=

W (δ,s )P 1(t c ?δ,S ?s )√

2s

?exp

?

(2t c ?δ)2

2S

(3)

denotes the probability distribution of ?rst upcrossings.The conditional probability distribution of r E given a Lagrangian separation can then be written as

P (r E |r L )=

t c

?∞

P (δ|r L )δD [r E ?f (δ,r L )]dδ=

3P (ˉδ

|r L )dr E

=4π ∞

R 1

P (r E |r L )n (M 2,z 2)[1+ξL (r L )]r 2

L

dr L ,(5)with R 1=(3M 1/4πˉρ)1/3the Lagrangian radius of the

halo of mass M 1and ˉρthe mean comoving density of the universe.For a population of halos with an extended range of masses at z 1,this becomes

dN 2

dr E

dM 1

4πr 2E N (M 2,z 1

) dN 2

Porciani &Madau

3

Fig. 2.—Left:Projected cross-correlation function between LBGs and C IV systems.Points with errorbars denote the observational data by ASSP,while the solid line shows our best-?tting model (which corresponds to χ2min =3.6).The shaded area indicates separations

smaller than the Eulerian radius of a 1011.5M ⊙halo,where our model does not hold.The inset shows the small-scale modi?cations due

to a ?nite bubble size.Right:Contour levels of the χ2function obtained by ?tting the data by ASSP with the model described in the text.Solid contour :?χ2=χ2?χ2min =2.3and 6.17(respectively marking the 68.3and 95.4per cent con?dence levels for two Gaussian variables).Long-dashed curve:set of points where D (z 2)1.15S (M 2)=2.9,which describes the location of the degenerate minimum.Light,short-dashed lines:set of points where the number density of C IV systems matches the observed value for di?erent values of r b [ranging from 50to 250comoving kpc (from bottom to top)and spaced by 50kpc].The shaded area marks the region where virialized gas cannot cool via excitation of hydrogen Ly α.

low mass systems at much higher redshifts ?Figure 1shows that LBGs form within overdense regions extend-ing for a few comoving Mpc.Assume that these biased regions have been already polluted by protogalaxies,i.e.that C IV systems are associated with metal “bubbles”that have been expelled from halos of mass M 2at some epoch between z 2and z 1.3Most of the bubbles lying in the vicinity of the formation site of an LBG will be driven by gravity towards the forming galaxy thus pro-ducing the observed spatial association (see bottom panel in Fig.1).

In this scenario,the projected cross-correlation func-tion between LBGs and the bubble centers is:

Ξ(r ⊥)r ⊥ ∞

r ⊥

r E ξ(r E )

S ?D (z 2)?0.425.In the

redshift interval 6

Figure 2also shows that the clustering data by ASSP cannot constrain r b .Winds from star-forming low-mass systems at z ~10are expected to sweep up regions of the IGM of comoving size r b <250kpc (Mori et al.2002;Furlanetto &Loeb 2003)while Ξhas been measured for separations r >0.3h ?1Mpc where the bubble size leaves no imprint.We thus constrain r b by comparing the ob-served mean number of C IV absorbers per unit redshift with the expectations from our model.From Songaila (2001),we infer that dN/dz ?8for C IV systems with N CIV >1013cm ?2at z ~3.2.This corresponds to a bubble size of the order of 100comoving kpc and im-plies that r b has to increase when one moves towards lower redshifts along the (M 2,z 2)degeneracy line (see Fig.2).Thus enriched out?ows of size r b =100kpc around 109M ⊙halos at z =9(or of size r b =200

kpc

4Metals in the IGM

around1010M⊙halos at z=6)might explain both the mean absorption-line density and the LBG–C IV cross-correlation observed at redshift3.

4.DISCUSSION

In hierarchical cosmologies,LBGs represent only the tail end of a larger population of pregalactic starbursts that formed at much higher redshifts.The metal pollu-tion of the IGM may then have started at early times, perhaps by the same sources responsible for hydro-gen reionization.In“pregalactic enrichment”scenar-ios,LBGs are expected to form within biased regions of the IGM(as indicated by their strong clustering), which are the sites of previous star formation and enrich-ment.In this Letter we showed that the LBG–C IV cross-correlation function measured by ASSP can be explained by out?ows from dwarf galaxies(108~1011.5M⊙,our model automatically reproduces also the observed cor-relation function of LBGs(Porciani&Giavalisco2002; Adelberger et al.2005).Contrary to previous beliefs, our results then indicate that the observed coincidence between LBGs and C IV systems does not necessarily im-ply that the metals observed in the IGM at z~3were driven out of massive LBGs by a superwind.

Typical LBGs seem to generate gas out?ows with ve-locities in the range0

It is fair to point out at this stage that the initial epochs of the galaxy formation process are currently only poorly understood.N-body+hydrodynamical sim-ulations of CDM cosmogonies have convincingly shown that the IGM is expected to fragment into bound struc-tures at early times,but are much less able to predict the e?ciency with which gravitationally collapsed objects lit up,reionized,and enriched the universe at the end of the “dark ages”.Still,from the arguments presented above, it would seem unwise to use the spatial association be-tween C IV absorbers and LBGs and draw far-reaching conclusions on the extent of galactic superwinds and the direct impact of LBGs on the Lyαforest.Uncovering the relative contributions of LBGs and young dwarfs to the pollution of the IGM may prove di?cult.Metals ejected during an early episode of star formation may be seen in absorption against bright background sources such as rare quasars or gamma-ray bursts at z~10 (Furlanetto&Loeb2003).This,however,requires high-resolution spectroscopy of faint sources in the near-IR and may have to wait for the James Webb Space Tele-scope.On the other hand,old wind bubbles may have dif-ferent abundance patterns than young winds from LBGs. As recently pointed out by Cen et al.(2004),the gaseous relics of an era when the characteristic mass of galaxies was small,gas retainment more di?cult,and metal recy-cling more limited,are expected to contain lower ratios of secondary(e.g.Nitrogen)to primary(e.g.Carbon, Oxygen)metals.For instance,theoretical yields from pair-instability SNe originating from massive Population III stars are characterized by large Si/C ratios(Heger& Woosley2002).Tests relying on measurements of relative metal abundances at high-z,however,are made imprac-tical by the uncertainties in the ionization corrections and the lack of information regarding the stellar initial mass function.

We thank Evan Scannapieco for providing an early set of Lagrangian correlations in tabulated form and an updated version of the Gemini code.Support for this work was provided by NASA grants NAG5-11513and NNG04GK85G,and by NSF grant AST-0205738and PHY99-07949(PM).

REFERENCES

Adelberger,K.L.,Steidel, C. C.,Pettini,M.,Shapley, A. E., Reddy,N.A.,&Erb,D.K.2005,ApJ,619,697 Adelberger,K.L.,Steidel,C.C.,Shapley,A.E.,Pettini,M.,2003, ApJ,584,45(ASSP)

Bond,J.R.,Cole,S.,Efstathiou,G.,Kaiser,N.,1991,ApJ,379, 440

Catelan,P.,Lucchin, F.,Matarrese,S.,Porciani, C.,1998, MNRAS,297,692

Cen,R.,Nagamine,K.,&Ostriker,J.P.2004,ApJ,submitted (astro-ph/0407143)

Croft,R.A.C.,Hernquist,L.,Springel,V.,Westover,M.,&White, M.2002,ApJ,580,634

Furlanetto,S.R.,&Loeb,A.2003,ApJ,588,18

Gnedin,N.Y.,&Ostriker,J.P.1997,ApJ,486,581

Heger,A.,&Woosley,S.E.2002,ApJ,567,532

Lacey,C.,&Cole,S.1993,MNRAS,262,627Madau,P.,Ferrara,A.,&Rees,M.J.2001,ApJ,555,92

Mori,M.,Ferrara,A.,&Madau P.2002,ApJ,571,40

Pettini,M.,Madau,P.,Bolte,M.,Prochaska,X.,Ellison,S.,& Fan,X.2003,ApJ,594,695

Porciani,C.,Giavalisco,M.,2002,ApJ,565,24

Porciani, C.,Matarrese,S.,Lucchin, F.,Catelan,P.,1998, MNRAS,298,1097

Scannapieco,E.,Barkana,R.,2002,ApJ,571,585 Scannapieco,E.,Ferrara,A.,&Madau,P.2002,ApJ,574,590 Schaye,J.,Aguirre,A.,Kim,T.-K.,Theuns,T.,Rauch,M.,& Sargent,W.L.W.2003,ApJ,596,768

Songaila,A.2001,ApJ,561,L153

Tegmark,M.,Silk,J.,&Evrard,A.1993,ApJ,417,54 Thacker,R.J.,Scannapieco,E.,&Davis M.2002,ApJ,581,836

数据处理软件Origin在物理化学实验中的应用

一、自评报告 孙老师: 您好! 通过上课学习和课下花时间学习一些数据处理软件,感觉自身的数据处理的理论和实践水平提高了很多。在上这门课之前,自己的数据处理仅仅局限于将实验数据进行画图,比如用excel画出各种实验结果图。 本学期这门课程的成绩我想得优,虽然一开始在心里面,仅仅把这门课程当作是一门修学分的选修课,但自从上了您的第一节课后,我觉得自己对您的课程产生了兴趣,更是对您所讲述的一些数据处理方法及作图方法产生了强烈的兴趣。很多人对这门课不了解,所以他们从第一节就开始逃课,但是我基本上保证了每节课都到,并且能够认真地听大部分课程内容,课后我也基本上独立完成了您留下的练习题。在一次课堂提问中,我被您点中了,在没有您的指导下我迅速地完成了练习,这说明我课后的练习还是有一定效果的。我觉得,要想学好这么课程,首先必须得认真听您所讲述的一些软件的安装及运用方法,这一点很重要,课后再及时的去您的网站下载习题及操作说明进行练习,开始时看说明讲解进行练习,练习几遍后再自己独立完成,直至熟练掌握。每个软件的学习如果都能做到这样,那么一定会学的很好,在此基础上自己再加以创新延伸,会有意想不到的收获! 我对教好这门课的具体建议如下:首先,您要对我们严格要求,这样才不会有太多的人逃课,影响学风;其次,每节课,您最好都留足够的时间进行课堂提问,以检查我们课后练习的情况。 最后,祝孙老师工作顺利,合家欢乐,心想事成!,

熊文龙化学工程与工艺二班20080300417 Email:380050597@https://www.360docs.net/doc/ba18930542.html, 二、课程论文 数据处理软件Origin在物理化学实验中的应用 【摘要】本文简要介绍了Origin软件的基本功能和基本使用方法,并以物理化学实验为例介绍如何使用Origin软件处理实验数据、曲线的计算机拟合等。运用该软件处理实验数据解决了物理化学实验中的数据多、处理麻烦、手工作图误差大等问题。不仅简化了数据处理的过程,而且还提高了分析结果的准确度,进一步拓展了学生计算机软件应用能力。 【关键词】Origin软件; 数据处理; 物理化学实验 1 前言 《物理化学实验》是高等院校化学及相关专业学生的一门独立基础实验课程。与其它化学实验课不同,它得到的是一系列实验数据。学生需对数据进行大量计算,在直角坐标纸上作图。大部分是画直线,求出截距和斜率,进而求得实验结果的数学表达式;少部分是画曲线,有的需要在曲线上作切线,有的需要对曲线求积分,进而求得实验结果的数学表达式。学生只根据散点图做直线或曲线,就不可避免地引起主观误差,同一组实验数据不同学生处理,结果相差很大。个别学生还修改某些偏离较大的实验数据以期得到好的实验结果。由于实验数据计算过程复杂、作图费事,导致实验报告中经常出现各种错误。教师批改实验报告时不得不花费大量时间核查其计算结果。 物理化学实验中常见的数据处理的方法有: 运用基本公式计算;用实验数据作图;线性拟合,求截距或斜率;非线性曲线拟合。目前学生多用坐标纸手工作图;手工拟合直线,求斜率或截距。这种手工作图的方法不仅费时费力,而且误差较大。 物理化学实验数据处理过程一般为:对实验数据作图或对数据经过计算后作图→作数据点的拟合线→求拟合直线的斜率或曲线上某点的切线→根据斜率求物理量。这一过程可以用计算机处理完成,并能克服手工绘图费时费力、偶然性较大、误差大的缺点。

origin数据分析

第10章数据分析 通过以上章节的介绍,我们已经能够将数据导入到Worksheet、Matrix,并根据数据绘制各种曲线和图形,进行必要的管理、变换及拟合,不过要进一步分析数据的话,这些是远远不够的,我们可以使用Origin提供的数据分析功能(Data Analysis)。 Origin的数据分析功能强大,操作简单,易于掌握,实际上就是对Worksheet和Graph窗口的Analysis菜单命令的操作。对数据进行分析,首先选择对象,数据分析的对象可以是处于激活状态的Worksheet中的行和列,也可以是图形中的曲线。在Worksheet中单击要选择的行或列标题栏即可将相应的行或列激活,或用鼠标选择其中的一部分。在Graph窗口中,首先选择相应的图层,然后选择菜单命令Data,在其下拉菜单底部的列表中显示该层的全部曲线,单击选中要分析的曲线。 在数据分析过程中,许多命令或工具会改变Worksheet的数列,有的命令会在Worksheet中添加新列,如相减(Subtract)和平滑(Smoothing)。 本章的主要内容包括: ●数学运算; ●统计; ●快速傅立叶变换; ●数据的平滑和过滤; ●基线和峰值分析; 个别分析过程对数据有特殊要求,除了指出数据的出处外,本中使用的数据基本上是某样品不同深度的XPS谱线,如图10.1所示,我们对这组数据进行分析运算。 图10.1 三组实验结果 10.1 数学运算 10.1.1 算术运算

图10.2 Math on/between Dataset对话框 图10.3 执行Data1_D=Data1_D/ Data1_C运算结果 图10.4 使用LabTalk执行运算操作10.1.2 减去参考直线

origin拟合曲线

(1)非线性相关动力学曲线的拟合 Too l→Fitting function organizer→new function→在下面function中输入准备拟合公式如:S={1-exp[-exp(eRm/so(t。-t)+1]}拟合线 S=S。*(1-exp[-exp(2.7*Rm(t。-t)/(S。+1)])→save→OK -打开待拟和的数据→analysis→fitting→nonlinear curve fit →open dialog →function中的gauss换最下端的new→在左边的方框里找到刚才输入的公式→OK→是,然后点击fit左边的方块,直到下边出现拟和曲线,先点第三个,再第六个,然后第七个 (2)将多条曲线在同一图上输出 先选中一系列数将其进行拟和,在拟和好的子图中双击将其放大在其左上角有个1,右键→lanyer contents→选中左边的所有数据将其移到右边→ok→一一对其进行拟和(右拟和之前先将图中的标记更改成不一样的. a. 选中图中的方框→右击→plot details→右preview中将标记更换→ok. b. 出现直线的那一条右击该直线→plot details→右最下边一行的plot type中选择scatter→ok c. 最底下的一条不是你想要的,选中该方框右击→在size 中将其改为0,然后将这些线一一进行拟和,cancel→选中删除。X轴,Y轴都可以相应的变动,两轴的单位A、B也可以变动,其右上方的标注,选中删除,然后找到sheet1,选中所有数据,在其左下方折 线图的位置,选中line+symble。出现的图中,其右上方出现了标注,可以将其复制到拟合曲线图中。注:其中标注的颜色换成黑色的,可以先选中最上边的一条线,在图的上方有 处将颜色选为黑色,如果标注中的标记不是想要的,可以在作折线图时多加几组数据,在出来的标注中选择想要的,拟合曲线中线的颜色也可以采用上述方法一一换成黑色。 图做好之后将其输出,fil e→export graphs,右image type 中选择tif 格式。File name 中自己命名,path 中选择位置。下边的DPI resolution 中选择600→ok 如下图

Origin数据处理

Origin数据处理 Origin是由OriginLab公司开发的一款科学绘图和数据分析软件,支持在Windows操作系统下运行,这里简介Origin数据处理的基本方法。 一、曲线绘制 如果实验数据只有一组,在Worksheet中分别输入横、纵坐标值,再使用“线+符号”的方式,即可绘制出所需曲线。 如果实验数据有多组,且需要绘制在一幅图里,使用将“多组数据的横坐标值放在一起”的方法,各组数据的纵坐标值会出现不连续,相应的绘制出的曲线会出现间断,这时将各组数据的横坐标值单独成列就好了。 如果需要绘制在一幅图里的两组数据,横坐标和(或)纵坐标相差很大,可以通过“多图层(Layer)”的方式进行曲线绘制。 增加新图层后,就有新的纵坐标轴可供设置,在纵坐标轴上右键,选择“title & format-axis”,再在“at position=”输入数值,就可以实现坐标轴的移动,即在图中出现多个纵坐标轴。 二、误差棒绘制 (1)计算平均值和标准差 Origin中在需要统计的数据列上右键,选择“statistics on column(s)/row(s)”,即可得到平均值(Mean)和标准差(Sd); (2)将平均值、标准差输入为新列,选中标准差所在列,“column-set as Y error”,再选中所有数据,“plot-special line/symbol-Y error”。

三、函数绘制 (1)Origin内置函数 abs:绝对值 acos:x的反余弦 angle(x,y):点(0,0)和点(x,y)的连线与x轴之间的夹角asin:x的反正弦 atan:x的反正切 J0:零次贝塞耳函数 J1:一次贝塞耳函数 Jn(x,n):n 次贝塞耳函数 beta(z,w):z > 0, w > 0 β函数 cos:x的余弦 cosh:双曲余弦 erf:正规误差积分 exp:指数 ftable(x,m,n):自由度为m,n的F分布 gammaln:γ函数的自然对数 incbeta(x,a,b):不完全的β函数 incf(x,m,n):m,n自由度上限为x的不完全F分布 incgamma(x,a):不完全γ函数 int:被截的整数 inverf:反误差函数

Origin自定义拟合曲线教程(精)

origin7.0中虽然提供了强大的拟合曲线库外,但在实际使用中,你可能会发觉在所提供的曲线库中没有你想要拟合的公式。这时你就可以使用用户自定义公式进行拟合。过程如下: (1)打开主工具栏中analysis的non-linear curve fit....,这时会出来一个选择公式界面。(2)选择编辑公式,需要你提供公式名称以供系统保存;还要提供参数的个数及主变量及因变量符号。 (3)按你需要的公式写在编辑框内,注意千万别写错了。写完后按save进行保存。(4)现在开始拟合:在action中选dataset,提供主变量和因变量的一些相关参数。(5)在action中选simulate,在参数中填上你根据数据及其它一些条件确定的粗略的初始参数以及拟合起始点的位置及拟合点数,然后按下create curve就会在图上出现一条拟合曲线,但这往往与期望值差距较大,因此接下来需要进行参数优化。(6)参数优化采用试错法,根据曲线形状逐渐改变参数,注意,多参数时改变任何一个参数都会改变曲线形状,因此可以一次变一个参数,直到达到满意的形状。(7)在action中选fit,按下Chi-sqr和10-lit。 (8)在action中选results,按下param worksheet生成拟合曲线及数据。此时可以关闭拟合界面。 (9)在图左上角右键点1,选add/remove plot,将多余的曲线删除,将nlsf系列曲线留下。拟合数据可在param worksheet中看到。 --,0.0(X,OFF),0.0(X,OFF),0.0(X,OFF),0.0(X,OFF) 4.用自定义函数拟合 (1)自定义拟合函数 步骤:在基本模式下,Select Function..对话框中,单击”New”按钮 或高级模式下,菜单”Function”->“New”,设置好函数名,参数,表达式,”Save” (2)指定函数变量

用Origin处理数据并作图教程

用Origin处理数据并作图 Origin是一个功能强大的数据处理及作图软件,作出的专业图形也比较规范。以下给出三个示例说明数据处理及作图步骤。 (1)用Origin处理饱和蒸气压测定实验数据及作图,步骤如下: ①启动Origin程序,将大气压、实验所得沸点温度及对应的真空度(压力差)数据填入表格的A、B、C列中,然后输入公式计算D列(蒸气压/mmHg)的值,操作为左键点击选定D列,右键点击选择“Set Column Values”,在弹出 -压力差”,本例为“767.65-col(C)”,如图1-3-7的对话框中输入计算公式“p 大气 所示,点击“OK”完成D列值的设置。按此方法依次输入公式“1000/(col(B)+273.15)”和“log(col(D))”设置E列和F列的值,所得结果如图1-3-8所示。 图1-3-7 用Origin处理数据公式的设定

图1-3-8 用Origin处理数据结果 ②对上述所得数据进行作图:点击菜单栏中的“Plot”,然后选择“Scatter”,弹出如图1-3-9所示对话框,在列表中选择所需列为X或Y,本例中以E列作为X,即选中E[Y]列,点击<->X键,如图1-3-9中箭头所示,F列作为Y,即选中F[Y]列,点击<->Y键,然后点击“OK”即给出散点图,如图1-3-10所示。若要作多组散点图,可以在图1-3-9所示对话框中选定一组X,Y后点击Add,然后继续添加相应列为X和Y即可。作散点图的方法也可以是先直接将E列设置为X,方法是选中E列,点击菜单栏中的“Column”→“Set as X”,即设为“E[X2]”,同时F列也变为“F[Y2]”,然后同时选中E[X2]列和F[Y2]列,点击菜单栏中的“Plot”,然后选择“Scatter”亦可得到图1-3-10所示结果。 图1-3-9 用Origin作图方法

origin拟合公式

origin中建立自己的拟合公式 2007-12-16 03:10:41| 分类:默认分类| 标签:|字号大中小订阅 1.怎么求非自然数为底的幂函数 Origin中的自然数的幂函数很容易,用EXP函数就可以了,但是其它幂函数没有,例如:将一列数据转变为以10为底,数列为幂指数,用10^col(A)就可以了。 2.如何输入σ,±这样的符号 添加文本,然后点击Ctrl+M,选择你所需的字符,插入就行了。 3.自定义公式拟和技巧 origin7.0中虽然提供了强大的拟合曲线库外,但在实际使用中,你可能会发觉在所提供的曲线库中没有你想要拟合的公式。这时你就可以使用用户自定义公式进行拟合。过程如下:(1)打开主工具栏中analysis的non-linear curve fit....,这时会出来一个选择公式界面。 (2)选择编辑公式,需要你提供公式名称以供系统保存;还要提供参数的个数及主变量及因变量符号。 (3)按你需要的公式写在编辑框内,注意千万别写错了。写完后按save进行保存。 (4)现在开始拟合:在action中选dataset,提供主变量和因变量的一些相关参数。 (5)在action中选simulate,在参数中填上你根据数据及其它一些条件确定的粗略的初始参数以及拟合起始点的位置及拟合点数,然后按下create curve就会在图上出现一条拟合曲线,但这往往与期望值差距 较大,因此接下来需要进行参数优化。 (6)参数优化采用试错法,根据曲线形状逐渐改变参数,注意,多参数时改变任何一个参数都会改变曲线形状,因此可以一次变一个参数,直到达到满意的形状。 (7)在action中选fit,按下Chi-sqr和10-lit。 (8)在action中选results,按下param worksheet生成拟合曲线及数据。此时可以关闭拟合界面。(9)在图左上角右键点1,选add/remove plot,将多余的曲线删除,将nlsf系列曲线留下。拟合数据可 在param worksheet中看到。 这样就完成了一次自定义曲线拟合。 4.如何将三个纵坐标放在一个图中 加两个图层的方法设置三个纵坐标,在想要移动的y坐标轴上点右键打开坐标轴对话框,然后选title&format---axis下拉框选at position=然后在下面的框里输入想要移动多远就可以了 5.怎样画直线穿越Y轴的图 (1)先把你的图线画出来,这时你的图中纵轴自然在最左边(2)点击纵轴,水平拖动其到x=0的位置,这样则图线不变化,仅仅是纵轴移动到了坐标的原点。 对于横轴,也可以将其上下拖动到需要的位置,如坐标原点。 另外,用鼠标拖动的时候,如果不好控制水平,或者竖直方向 也可先点中对象(坐标轴等),然后按住SHIFT键不放,点键盘上的上下或者左右方向键,即可较好 的控制移动的距离。 或者: (1)双击纵轴,打开坐标轴操作窗口 (2)点击打开TITLE&FORMAT

数据处理软件Origin常用问题集

数据处理软件Origin常用问题集 1.请教怎样反读出 origin 曲线上全部数据点? ORIGIN 中,在分析菜单(或统计菜单)中有插值命令,打开设置对话框,输入数据的起点和终点以及插值点的个数,OK!生成新的插值曲线和对应的数据表格。 2.如何用origin 做出附件中的图?其中标注的三角形、方块是怎么整上去的? 选中左侧竖工具条中的 draw tool(显示是几个点,第七个工具),移动到你要标注的位置双击,就产生了一个点,依次标注完方块。再

标注三角的第一个点,标注完后改成三角,以后标注的就都是三角了。改动点的类型的方法和正常画曲线方式一样。 3.如何用origin 做出附件图中的坐标轴(带刻度)? 你把刻度改成那样不就行了。 8.0 的具体方法是双击坐标轴,title & format --> 选左边那个 bottom,然后在右边把 axis 改为at position=。同理,然后选左边的 left,把 axis也改为 at position=。 4. origin能否读取导入曲线的坐标? 一张 bmp 格式的图片,图片内容是坐标系和拟合曲线,但是不知道用什么软件绘制的。请问能否将该图片导入 origin,读出曲线上任意一点的数据?

Answer: (1). 1.ORIGIN 有一个图形数字化插件可完成该任务。 2.有许多专门的图形数字化软件也可完成此任务。个人感觉专门的比插件也用、便捷。推荐 WINDIG25 (2). origin下的数字化插件是digitizer,下载地址: https://www.360docs.net/doc/ba18930542.html,/fileexchange/details.aspx?fid=8拖入origin即可,但使用不是很方便。比较方便的是un-scan-it。 5. 如何在origin7.5 中标峰值? 用origin7.5 作的XRD图,怎样直接在峰上标数据? Answer: Tools/Pick peaks 设置一下点击 Find Peaks 就 OK了。Positive 和Negative 是标正负峰值的意思,其他数值改变一下就知道干吗用的了。 6.关于origin 拟合曲线延长的问题? 我想把拟合之后的直线向前或向后延长一段距离与坐标轴相交。但是不知道该怎么弄。是不是要改那个范围的最大值和最小值啊?可是怎么改? Answer: (1).有那个选项,你可以选择延长布满坐标轴,大概这么翻译吧,我也翻译不好。在 analysis里呢,找找,我的卸载了。。。。

origin两条曲线拟合步骤

o r i g i n两条曲线拟合步 骤 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

以英文版origin75为例: 首先是输入数据(以两个拟合曲线为例): 一、在origin里面增加两列:点击鼠标右键,选择add new column, 二、选择C列,并将其设为X(点击鼠标右键选择) 三、从excel表格中选择需要的数据复制过来 然后是曲线拟合: 一、画散点图 全选数据后点击表格左下角的散点符号即可画出散点图 二、断开两组数据的关联 任选一点,双击,将dependent改为independent 三、第一条曲线拟合 单击最小梯度数据点,然后选择analysis→fit exponential decay→ first order 这样第一条线就拟合出来了 四、第二条曲线拟合 拟合之前需要将第一条线的拟合方程剪切,因为直接拟合第二条会将第 一条曲线方程覆盖 先选择需要拟合的数据,选择data→2g1 data1:C(X),D(Y) 然后依旧是analysis→fit exponential decay→first order,然后将剪切的方程粘贴上去,这样 然后双击进行修 改。 去掉方程的文本 框:鼠标放在文本框 上 , 右 键 → pro per ties→选择none即可 增加图名,右键add text即可。 最后是输出图件

一、输出图片格式二、输出工程文件 file→export page file→save project as 单曲线拟合在输入数据的时候不需要增加列数,直接输 入,然后拟合即可。 带有异常值的数据在输入时就要再增加两列输入异常值, 并将其中一列设置为X,然后和两条曲线一样进行拟合即 可。

origin拟合准一级准二级动力学方程详解

建立用户自定义函数的步骤: 1.选择Tools: Fitting Function Organizer (快捷键F9) ,打开Fitting function organizer. 单击New Category 按钮,创建一个函数类,可以根据自己需要重命名,比如yxz.然后单击New Function,在这个类下面创建一个新的函数,然后命名,比如thepseudosecondorderkinetic 1:

2. 对该函数进行简短的描述,Brief Description栏输入:To used for the pseudo second order kinetic fitting,定义函数所需参数,ParameterNames:a,k;输入函数方程。Function 栏输入需编写的方程:y=((a^2)*k*x)/(1+a*k*x) 这个方程的逻辑关系一定要对!

3.然后进行点击Function 右侧的按钮

4.编译正确是前提是:方程正确,方程中的相关参数在方程之前进行了创建,参数声明和方程建立完成之后,单击进入编译界面,单击Compile

— 5.当出现上图红框中文字是,证明公式定义成功,否则失败!须重新定义。 6.在file中单击save,然后单击return to dialog,再单击OK。 7.至此,用户自定义函数的建立已经完成。 二、自定义拟合函数的使用: 1先建立原文件图用点格式绘图

2.完成后点击工具栏里的Analysis----Fitting---- 3. 选择刚建立的yxz 下的thepseudosecondorderkinetic 1 公式。

Origin处理实验数据教学文案

实验 用Origin 软件处理实验数据 实验目的: 了解Origin 软件及其在数据处理中的应用。 实验仪器: 装有Origin 软件的 机一台。 Origin 数据处理软件简介: 数据处理工作是繁琐、枯燥的,值得庆幸的是现在这些工作可以交给计算机来完成。Microcal 软件公司的Origin 软件就是一个短小精悍的数据处理软件。它在Windows 平台下工作,可以完成物理实验常用的数据处理、误差计算、绘图和曲线拟合等工作。这里不对该软件的使用做系统的介绍,只是结合几个例子说明Origin5.0软件在物理实验中经常用到的几项功能。 一、误差计算 前面我们介绍了用千分尺测量钢柱直径的例子,现在用Origin 来处理测量数据。 Origin 中把要完成的一个数据处理任务称做一个“工程”(project )。当我们启动Origin 或在Origin 窗口下新建一个工程时,软件将自动打开一个空的数据表,供输入数据。默认形式的数据表中一共有两列,分别为“A(X)”和“B(Y)”。将下表的8次测 量值输入到数据表的A 列(或B 列)。用鼠标点“A(X)”,选中该列。点“Analysis ”菜单,在下拉菜单项中选“Statistics on Columns ”,瞬间就完成了直径平均值(Mean )、单次测量值的实验标准差)(x S (软件记做sd)、平均值的实验标准差)(x S (软件记做se )的统计计算,其结果如下: 二、绘图

设一小球由静止下落,在不同位置处测量球下落经过的时间,得到数据如下表: 用Origin 软件作图,分析s 与t 之间的关系: 将距离s 的数据输入到A 列,将时间t 的数据输入到B 列,如图二,在“Plot ”下拉菜单中选“Scatter ”,弹出一个对话框。鼠标点“A(X)”,再在右边选“<->X ”,则将“A(X)”设为x 变量。同样,鼠标点“B(Y)”,再在右边选“<->Y”,则将“B(Y)”设为选“Column ”菜单下的“Add New Column ”y 变量。点“OK ” ,出现实验数据的图表,如图三(a)所示。 Origin 默认将图的原点设在第一个数据点的左下方,但是你可以改变这一设置。在“Format ”下拉菜单中点“Axis →X Axis ”,可以修改x 坐标的起止点和坐标示值增量。同样,点“Axis →X Axis ”可以修改y 轴的设置。此外,点“X Axis Titles ” 和“Y Axis Titles ”项可以修改两坐标轴的说明,修改后的一例见图三(b)。 图的右上角有一个文本框,鼠标双击文本框的空白处可以修改框内内容,单击下边工具条上的“T ”按钮,再在图中任意位置点一下,还可以建立一个新的文本框,文本框中可以输入必要的说明。 三、函数图形的绘制 图二 数据表 图三 自由落体的 t -s 图

origin两条曲线拟合步骤

o r i g i n两条曲线拟合 步骤 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

以英文版origin75 为例: 首先是输入数据(以两个拟合曲线为例): 一、在origin里面增加两列:点击鼠标右键,选择add new column, 二、选择C列,并将其设为X(点击鼠标右键选择) 三、从excel表格中选择需要的数据复制过来 然后是曲线拟合: 一、画散点图 全选数据后点击表格左下角的散点符号即可画出散点图 二、断开两组数据的关联 任选一点,双击,将dependent改为independent 三、第一条曲线拟合 单击最小梯度数据点,然后选择analysis→fit exponential decay→first order 这样第一条线就拟合出来了 四、第二条曲线拟合 拟合之前需要将第一条线的拟合方程剪切,因为直接拟合第二条会将第一条曲线方程 覆盖 先选择需要拟合的数据,选择data→2g1 data1:C(X),D(Y) 然后依旧是analysis→fit exponential decay→first order,然后将剪切的方程粘贴上去 然后双击 进行修改。 去掉方程 的文本框:鼠标 放 在 文 本 框 上 , 右键→properties→选择none即可 增加图名,右键add text即可。 最后是输出图件 一、输出图片格式二、输出工程文件

file→export page file→save project as 单曲线拟合在输入数据的时候不需要增加列数, 直接输入,然后拟合即可。 带有异常值的数据在输入时就要再增加两列输入 异常值,并将其中一列设置为X,然后和两条曲线 一样进行拟合即可。

Origin处理实验数据

实验 用Origin 软件处理实验数据 实验目的: 了解Origin 软件及其在数据处理中的应用。 实验仪器: 装有Origin 软件的 机一台。 Origin 数据处理软件简介: 数据处理工作是繁琐、枯燥的,值得庆幸的是现在这些工作可以交给计算机来完成。Microcal 软件公司的Origin 软件就是一个短小精悍的数据处理软件。它在Windows 平台下工作,可以完成物理实验常用的数据处理、误差计算、绘图和曲线拟合等工作。这里不对该软件的使用做系统的介绍,只是结合几个例子说明Origin5.0软件在物理实验中经常用到的几项功能。 一、误差计算 前面我们介绍了用千分尺测量钢柱直径的例子,现在用Origin 来处理测量数据。 Origin 中把要完成的一个数据处理任务称做一个“工程”(project )。当我们启动Origin 或在Origin 窗口下新建一个工程时,软件将自动打开一个空的数据表,供输入数据。默认形式的数据表中一共有两列,分别为“A(X)”和“B(Y)”。将下表的8次测 量值输入到数据表的A 列(或B 列)。用鼠标点“A(X)”,选中该列。点“Analysis ”菜单,在下拉菜单项中选“Statistics on Columns ”,瞬间就完成了直径平均值(Mean )、单次测量值的实验标准差)(x S (软件记做sd)、平均值的实验标准差)(x S (软件记做se )的统计计算,其结果如下: 二、绘图 设一小球由静止下落,在不同位置处测量球下落经过的时间,得到数据如下表:

用Origin 软件作图,分析s 与t 之间的关系: 将距离s 的数据输入到A 列,将时间t 的数据输入到B 列,如图二,在“Plot ”下拉菜单中选“Scatter ”,弹出一个对话框。鼠标点“A(X)”,再在右边选“<->X ”,则将“A(X)”设为x 变量。同样,鼠标点“B(Y)”,再在右边选“<->Y”,则将“B(Y)”设为选“Column ”菜单下的“Add New Column ”y 变量。点“OK ” ,出现实验数据的图表,如图三(a)所示。 Origin 默认将图的原点设在第一个数据点的左下方,但是你可以改变这一设置。在“Format ”下拉菜单中点“Axis →X Axis ”,可以修改x 坐标的起止点和坐标示值增量。同样,点“Axis →X Axis ”可以修改y 轴的设置。此外,点“X Axis Titles ” 和“Y Axis Titles ”项可以修改两坐标轴的说明,修改后的一例见图三(b)。 图的右上角有一个文本框,鼠标双击文本框的空白处可以修改框内内容,单击下边工具条上的“T ”按钮,再在图中任意位置点一下,还可以建立一个新的文本框,文本框中可以输入必要的说明。 三、函数图形的绘制 图三中所绘的不是一条直线。理论分析证明,s 与 t 2之间才是线性关系。我们仍然可以用图1的数据表来画t 2-s 曲线。在数据表窗口,用鼠标选“Column ”菜单下的“Add New Column ”就会在数据表中增添“C(Y)”列,再用鼠标选“Column ”菜单下的“Set Column Values ”,弹出一个对话框,供设定C 列数值使用,C 列的默认值是col(B)-col(A),即B 列值与A 列值之差。在这里将它改成col(B)^2,即B 列数值的平方。重复绘图的步骤,只不过此时将“C(Y)”设为y 变量,就绘出了 t 2-s 曲线如图四所示(图中的直线是拟合线)。根据这一方法,也可以画出三角函数、指数、对数等其他函数曲线。 图二 数据表 图三 自由落体的 t -s 图

origin两条曲线拟合步骤

以英文版origin75为例: 首先就是输入数据(以两个拟合曲线为例): 一、在origin里面增加两列:点击鼠标右键,选择add new column, 二、选择C列,并将其设为 X(点击鼠标右键选择) 三、从excel表格中选择需要的 数据复制过来 然后就是曲线拟合: 一、画散点图 全选数据后点击表格左下角的散点符号即可画出散点图 二、断开两组数据的关联 任选一点,双击,将dependent改为independent 三、第 一 条 曲 线 拟 合 单 击 最小梯度数据点,然后选择analysis→fit exponential decay→first order

这样第一条线 就拟合出来了 四、第二条曲线拟合 拟合之前需要将第一条线的拟 合方程剪切,因为直接拟合第二 条会将第一条曲线方程覆盖 先选择需要拟合的数据,选择 d a t a → 2 g1 data1:C(X),D(Y) 然后依旧就是analysis→fit exponential decay→first order,然后将剪切的方程粘贴上去,这样两个 然后双击 进行修改。 去掉方程 的文本框:鼠标放 在文本框上,右键 →properties→选择none即可 增加图名,右键add text即可。 最后就是输出图件 一、输出图片格式 二、输出工程文件 page project as 单曲线 拟合在 输入数 据的时 候不需要 增加列数, 直接输入, 然后拟合 即可。 带有异常 值的数据 在输入时 就要再增 加两列输

入异常值,并将其中一列设置为X,然后与两条曲线一样进行拟合即可。

用Origin处理大数据并作图

2、用Origin处理数据并作图 Origin是一个功能强大的数据处理及作图软件,作出的专业图形也比较规。以下给出三个示例说明数据处理及作图步骤。 (1)用Origin处理饱和蒸气压测定实验数据及作图,步骤如下: ①启动Origin程序,将大气压、实验所得沸点温度及对应的真空度(压力差)数据填入表格的A、B、C列中,然后输入公式计算D列(蒸气压/mmHg)的值,操作为左键点击选定D列,右键点击选择“Set Column Values”,在弹出 -压力差”,本例为“767.65-col(C)”,如图1-3-7的对话框中输入计算公式“p 大气 所示,点击“OK”完成D列值的设置。按此方法依次输入公式“1000/(col(B)+273.15)”和“log(col(D))”设置E列和F列的值,所得结果如图1-3-8所示。 图1-3-7 用Origin处理数据公式的设定

图1-3-8 用Origin处理数据结果 ②对上述所得数据进行作图:点击菜单栏中的“Plot”,然后选择“Scatter”,弹出如图1-3-9所示对话框,在列表中选择所需列为X或Y,本例中以E列作为X,即选中E[Y]列,点击<->X键,如图1-3-9中箭头所示,F列作为Y,即选中F[Y]列,点击<->Y键,然后点击“OK”即给出散点图,如图1-3-10所示。若要作多组散点图,可以在图1-3-9所示对话框中选定一组X,Y后点击Add,然后继续添加相应列为X和Y即可。作散点图的方法也可以是先直接将E列设置为X,方法是选中E列,点击菜单栏中的“Column”→“Set as X”,即设为“E[X2]”,同时F列也变为“F[Y2]”,然后同时选中E[X2]列和F[Y2]列,点击菜单栏中的“Plot”,然后选择“Scatter”亦可得到图1-3-10所示结果。 图1-3-9 用Origin作图方法

Origin常见问题分析

Origin 使用问题集锦 1. 请教怎样反读出origin 曲线上全部数据点? 如,我用10个数据点画出了一条origin 曲线,并存为project的.OPJ 格式。但,现在我想利用OPJ 文件从这条曲线上均匀的取出100个数据点的数值,该如何做?注:要一切都使用origin 软件完成,不用其他曲线识别软件。 Answer: ORIGIN 中,在分析菜单(或统计菜单)中有插值命令,打开设置对话框,输入数据的起点和终点以及插值点的个数,OK!生成新的插值曲线和对应的数据表格。 2. 如何用origin 做出附件中的图: 其中标注的三角形、方块是怎么整上去的? Answer: 选中左侧竖工具条中的draw tool(显示是几个点,第七个工具),移动到你要标注的位置双击,就产生了一个点,依次标注完方块。再标注三角的第一个点,标注完后改成三角,以后标注的就都是三角了。改动点的类型的方法和正常画曲线方式一样。 3. 如何用origin 做出附件图中的坐标轴(带刻度)?

Answer: 你把刻度改成那样不就行了。 8.0 的具体方法是双击坐标轴,title & format --> 选左边那个bottom,然后在右边把axis 改为at position=。同理,然后选左边的left,把axis也改为at position=。 4. origin能否读取导入曲线的坐标? 一张bmp 格式的图片,图片内容是坐标系和拟合曲线,但是不知道用什么软件绘制的。请问能否将该图片导入origin,读出曲线上任意一点的数据? Answer: (1). 1.ORIGIN 有一个图形数字化插件可完成该任务。2.有许多专门的图形数字化软件也可完成此任务。个人感觉专门的比插件也用、便捷。推荐WINDIG25 (2). origin下的数字化插件是digitizer,下载地址: https://www.360docs.net/doc/ba18930542.html,/fileexchange/details.aspx?fid=8拖入origin即可,但使用不是很方便。比较方便的是un-scan-it。 5. 如何在origin7.5 中标峰值? 用origin7.5 作的XRD图,怎样直接在峰上标数据? Answer: Tools/Pick peaks 设置一下点击Find Peaks 就OK了。Positive和Negative 是标正负峰值的意思,其他数值改变一下就知道干吗用的了。 6. 关于origin 拟合曲线延长的问题? 我想把拟合之后的直线向前或向后延长一段距离与坐标轴相交。但是不知道该怎么弄。是不是要改那个范围的最大值和最小值啊?可是怎么改?

如何用Origin处理实验数据

如何用Origin进行数据处理 部分内容摘自以下网址 https://www.360docs.net/doc/ba18930542.html,/puma0908/blog/item/a3ddfa6d656bfcfe431694ae.html/cmtid/9d3a0e3d5b98e6 ce9f3d62f1 大家可以将实际应用origin时遇到的各种问题及其解决方法写入此文档,对其进行升级。 修改历史 2011-11-25 2011-12-2 1. 数据点的横坐标不是等间距时的曲线绘制(问题提供者:张宇博) 用实验数据作图时,会遇到数据点的横坐标不是等间距的情况,比如: X:1,3,4,8,9,12,... Y:10.2,10.5,11.4,11.8,10.9,10.2,... 如果只有一组实验数据,则按照普通的方法在Worksheet中分别输入X,Y的值,然后用“线+符号”的方式绘图即可。 但是,当有多组此种情况的数据需要绘制在一个图中时,例如: X1:1,3,4,8,9,12,... Y1:10.2,10.5,11.4,11.8,10.9,10.2,... X2:2,5,9,10,11,13,... Y2:13.2,13.5,14.4,13.8,13.9,13.2,... 这时如果将两组数据的X值放在一列里,则Y1和Y2会出现不连续的情况,绘出的曲线发生间断。 解决的办法是: 每组数据的X值都放在各自的X列中,绘出的每条曲线就都是连续的了。具体的操作如图1所示。

第一步:左键双 击此处,弹出下 面的对话框 第二步:将原 来的Y轴指定 为新的X轴 图1 改变数据列的坐标轴属性 2. 多图层下的绘图——图层的使用 1)两组数据的横坐标相差小,纵坐标相差大的情况 2)横坐标相差大,纵坐标相差小的情况 3)横坐标和纵坐标相差都大 图层的建立如图2所示

origin拟合准一级准二级动力学方程详解

精心整理建立用户自定义函数的步骤: 1.选择Tools:FittingFunctionOrganizer(快捷键F9),打开Fittingfunctionorganizer.单击NewCategory按钮,创建一个函数类,可以根据自己需要重命名,比如yxz.然后单击NewFunction,在这个类下面创建一个新的函数,然后命名,比如thepseudosecondorderkinetic1: 2.对该函数进行简短的描述,BriefDescription栏输入:Tousedforthepseudosecondorderkineticfitting,定义函数所需参数,ParameterNames:a,k;输入函数方程。Function栏输入需编写的方程:y=((a^2)*k*x)/(1+a*k*x)这个方程的逻辑关系一定要对! 3.然后进行点击Function右侧的按钮 4.编译正确是前提是:方程正确,方程中的相关参数在方程之前进行了创建,参数声 明和方程建立完成之后,单击进入编译界面,单击Compile 5.当出现上图红框中文字是,证明公式定义成功,否则失败!须重新定义。 6.在file中单击save,然后单击returntodialog,再单击OK。 7.至此,用户自定义函数的建立已经完成。 二、自定义拟合函数的使用: 1先建立原文件图用点格式绘图 2.完成后点击工具栏里的Analysis----Fitting---- 3.选择刚建立的yxz下的thepseudosecondorderkinetic1公式。 精心整理

精心整理 4.点击Parameters 5.在参数栏中分别设置a和k的初始值(可以根据经验任意设置),设置数值是只需在value这一栏双击鼠标,就可以输入数据! 6.随后点击单击一次拟合之后,得到以下结果: 7.拟合并不很理想,然后直接拟合到收敛,可以看到拟合结果满意,单击OK: 拟合到收 8拟合完成结果如图 9.拟合曲线数据点,点击上图中FitNLCURvel输出 10.可以根据上述拟合数据作图。 精心整理

origin8.0 曲线拟合

origin8.0 曲线拟合 在实验数据处理和科技论文中对实验结果的讨论中,经常要对实验数据进行线性回归和曲线拟合,用以描述不同变量之间的关系,找出相应的函数的系数,建立经验公式或数学模型。Origin提供了强大的线性回归和曲线拟合(以非线性最小平方拟合为代表)功能。此外还可以自定义拟合函数,以满足特殊需求。 1.拟合菜单 在Origin的”Analysis”菜单下,有线性回归、多项式拟合、指数拟合以及S曲线拟合等命令。采用拟合菜单前,待拟合数据必须激活,有些拟合函数还需要输入参数,拟合完成后,拟合曲线在图形窗口中,回归参数结果存在结果记录(Result Log)窗口。 方法:激活Graph窗口,选择菜单”Analysis”->“Fit…”,即可相应的拟合。 2.拟合工具 Origin提供3种拟合工具:线性拟合工具(Linear Fit Tool)、多项式拟合工具(Polynomial Fit Tools)、和S曲线拟合工具(Sigmoidal Fit Tool) 方法::激活Graph窗口,选择菜单”Tools”从下拉菜单种选择相应的拟合工具。 拟合对比工具:确定两组数据的样本是否属于同一总体空间。”Tools”->“Fit Comparision…”在记录窗口显示对比的结果。 3. NLSF向导 非线性最小平方拟合(NLSF)向导(Wizard),仅需要输入最常用的拟合选项, 步骤:XY拟合数据选择->拟合函数选择->峰选择->加权选择->拟合控制 也可以自己定制向导,省略一些不需要的步骤(略) LLSF有两种模式:基本和高级模式,通过”More…”或者”Basic Mode”相互切换 (1)基本模式 “Analysis”->“Non-Lin ear Curve Fit”->“Advanced Fitting Tool …” 选择拟合函数”Select functionv…”可以在方程和曲线间切换 (2)高级模式 比基本模式多:带菜单,函数文件浏览方式 4.用自定义函数拟合 (1)自定义拟合函数 步骤:在基本模式下,Select Function..对话框中,单击”New”按钮 或高级模式下,菜单”Function”->“New”,设置好函数名,参数,表达式,”Save” (2)指定函数变量 在”Analysis”->“Non-Linear Curve Fit”->“Advanced Fitting Tool …”,切换到高级模式,然后”Action”->“DataSet”,在对话框中设置好变量 (3)曲线模拟 在”Analysis”->“Non-Linear Curve Fit”->“Advanced Fitting Tool …”,切换到高级模式,然后”Action”->“Simulate”,单击”Create Curve”按钮

相关文档
最新文档