GUIの起動

• pythonのインタプリターを立ち上げて（Anaconda Navigatorの場合はrefnxの右にある再生ボタンからopen with pythonを押す）以下の通り入力するとGUIが起動する

  from refnx.reflect import gui
  gui()
  

• ショートカットを作った場合はそれを立ち上げる

※上記の意味が分からないときはインストールのページに戻って復習

反射率の計算

• Data Treeに最初からあるtheoreticalと書かれたツリーを編集する

  

• パラメーターの意味は以下の通り

  • model（全体のパラメーター）
    • scale: 計算した反射率に対するスケーリング係数
      • データを規格化してあればscale=1
    • bkg: バックグラウンド
      • 定数が加算される
    • dq - resolution: q分解能
      • dq/qが定数として分解能を考慮した計算結果を出力する（単位は%）
    • q_offset: qがズレている場合の係数
      • 通常は使わないので0
  • structure（積層モデル）
    • fronting: ビーム入射側の媒質
      • 散乱長密度（SLD）のみが設定可能
        • 空気であれば0、Si基板は2.07、石英基板は3.47
    • slab: 基板上の単層膜
      • thick: 厚さ（単位: Angstrom）
      • sld: 散乱長密度（単位: 10^-6 Angstrom^-2）
        • 屈折率に対応
      • isld: 散乱長密度の虚数部（単位: 10^-6 Angstrom^-2）
        • 吸収係数に対応
      • rough: 表面粗さ（単位: Angstrom）
        • ビーム入射側の界面粗さ（誤差関数の幅に対応）
      • vfsolv: 溶媒の体積分率（単位: 無次元）

        • backingの媒質を溶媒と仮定し、次式よりSLDに変換する

          $$ SLD=SLD_{slab}\times(1-vfsolv)+SLD_{backing}\times vfsolv $$

        • 通常はvfsolv=0で計算し、計算結果からvfsolvを逆算すれば良い

    • backing: ビーム透過側の媒質
      • sld, isld, roughが設定可能（定義はslabと同じ）

• 上記で定義したモデルに基づき、反射率が計算される

  

• sldタブを押すとSLDの深さ依存性が表示される

  

• 層を追加する場合は、追加したい層の「1つ上」の層にフォーカスを合わせて「＋」ボタンを押す

  • 以下の例だとslabとbackingの間に新しい層が作られる

    

• 追加できる層は以下の通り

  • Slab: 通常の単層

  • LipidLeaflet: 界面活性剤などの層

    • 占有面積などのパラメーターから親水/疎水の2層膜を作る

      

  • Spline: 層と層の間をスプライン曲線で補完する

    • #knots: 固定する節の数

    • extent: 補完する層全体の厚さ（単位: Angstrom）

    • dz: 層全体における節の位置（単位: 無次元）

      • 割合で節の位置を決める
      • 2つめ以降は加算される
        • 下の例だと2つめの節は0.75の位置に作られる

    • vs: 節の位置におけるsldの値（単位: 10^-6 Angstrom^-2）

      

  • 反映させると以下のようなSLDプロファイルになる

    • SLD3.74のslabとSLD2.07のbacking(基板)の間をSplineで補完
      • デフォルトの設定だと厚さ1 Angstromを多数作って補完する
    • 使い方は人それぞれだが、個人的にはknot=1程度にとどめておき、層間の界面粗さを単調増加/減少で表現する程度が良いかと思う
      • これにより、誤差関数では表せない粗さを表現できる

    

  • Stack: 繰り返し単位を定義し、それを積層させる

    • 繰り返しの層にはSlabとleafletを追加できる（Splineは駄目？）

    

反射率データのフィッティング

• Data > Load Data でデータを読み込む

  • データのフォーマットはテキストで、以下の形式に従うこと
    • 1行目: q（単位: Angstrom^-1）
    • 2行目: 反射率（無次元）
    • 3行目: 反射率の統計誤差（無次元）
      • 無くても解析は可能だが、得られるパラメーターに誤差が付けられない
    • 4行目: q分解能（単位: Angstrom^-1）
      • 無くても解析可能
        • dq - resolutionを使って計算される

  

• 反射率の計算と同じ要領で仮定するモデルを構築する

  • valueの隣のボックスにチェックを入れるとフィッティング変数になる
    • lb(lower boundary)とub(upper boundary)の範囲内で動かす

  

• データを選択して「->」ボタンを押す

  • 右のボックスの中にデータ名が入る

  

• 右上の太い矢印ボタンを押すとフィッティングが実行される

  • 複数のデータをまとめて入れることもできる
  • なぜかGUIのwindowがたくさん現れることがあるが落ち着いて消す。

  

• うまく収束するとフィッティング結果が得られる

  • パラメーターの隣に表示される「sigma」が統計誤差

    • 統計誤差の絶対値を得るには、読み込みデータに反射率の統計誤差が含まれており、かつ「use errors?」ボックスにチェックが入っている必要がある
    • 上記を満たしていない場合、得られるsigmaは絶対値ではなく相対値になる

  • 以下のページを参考に、得られた結果が妥当かどうか判断すること

    解析結果の妥当性について

  

• 解析結果を出力するには

  • Model > Save Fit Curveでフィッティングで得られた反射率プロファイルを出力できる

  

  • 下記のwindowで出力したいデータを選択し、OKを押す

    • 保存するフォルダを聞かれるので、それを選択する

      

• Model > Save SLD Curveで散乱長密度の深さ依存性を出力できる

  • その後の操作は反射率の出力と同じ

  

• モデルを一時保存するには

  • Model > Save Modelでモデルを保存することができる。
    • 新たなモデルを試す際、元に戻すのに使える
    • データの名前も保存するので、残念ながら他のデータに同じモデルをコピーするといった使い方はできないようだ