38、科学计算与模拟的多领域实践

科学计算与模拟的多领域实践

1. 数据相关性分析

在对粒子分布的研究中，涉及到归一化阶乘矩 F2 和 F3 与划分总相空间的区间数量的关系。这里分析了三个数据样本：无相关性的样本（’sample1.ser’）、有相关性的样本（’sample2.ser’）和有反相关性的样本（’sample3.ser’）。

有人可能会想，直接查看两个粒子之间的距离分布来了解粒子相互分布情况是否可行。在泊松统计情况下，粒子间距离应符合指数分布。但要将这样的分布与一个已知具有相同性质（多重性、单粒子分布形状）但粒子间无任何相关性的参考分布进行比较并非易事，而使用 BPs、NFMs 等工具则无需构建参考样本，十分便捷。

2. 宏观数据：附近星系分析

2.1 数据获取

我们要分析可从天文数据服务器获取的南方螺旋星系目录（Mathewson + 1996）。为简化任务，使用已准备好的文件。通过以下代码获取数据并在 jHepWork 编辑器中打开查看格式：

http='http://projects.hepforge.org/jhepwork/'
file='Mathewson1996.tsv'
wget(http+'examples/data/'+file)
view.open(file, 0)

若上述脚本失败，可尝试替换 http 值为以下镜像地址：
- http='http://jhepwork.sourceforge.net/'
- http='