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| − | #根据资料画出n_N^o, n_S^o, n_V^ | + | #根据资料画出n_N^o, n_S^o, n_V^o。 |
| − | #根据画出的n_N^ | + | #根据画出的n_N^o，做lognormal拟合（自选模态数）。说明你的拟合步骤。把拟合结果与观测的n_N^o画在同一张图上，比较观测和拟合结果的异同。 |
| − | #根据上题拟合出来的lognormal | + | #根据上题拟合出来的lognormal distributions，推算出S（S&P Eq 8.49）和V（S&P Eq 8.52）的理论分布。并把这两个分布与观测的n_S^o、n_V^o画在同一张图上，比较观测和理论分布的异同。 |
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Latest revision as of 09:00, 13 February 2024
Contents
Size distributions, integral quantities, and fitting to a lognormal distribution
Dataset
The dataset contains actual aerosol size distributions measured by the Scanning Mobility Particle Sizer (SMPS). Sent out by email.
Questions
任选观测期间的一个观测时间点：
- 根据资料画出n_N, n_N^e （以ln D为自变量的粒径分布）,n_N^o （以log D为自变量的粒径分布）。
- 根据资料画出n_N^o, n_S^o, n_V^o。
- 根据画出的n_N^o，做lognormal拟合（自选模态数）。说明你的拟合步骤。把拟合结果与观测的n_N^o画在同一张图上，比较观测和拟合结果的异同。
- 根据上题拟合出来的lognormal distributions，推算出S（S&P Eq 8.49）和V（S&P Eq 8.52）的理论分布。并把这两个分布与观测的n_S^o、n_V^o画在同一张图上，比较观测和理论分布的异同。
注意所有图形中，需标示清楚变量、单位、线条、观测时间等。
Resources
- 推荐用Python画图及拟合。也可以用Matlab等软件的拟合工具库做最小方差拟合。
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