- •Содержание
- •Введение
- •Глава 1. Обзор литературы
- •1.1. Клетки крови
- •1.2. Экспериментальные методы
- •1.3. Моделирование светорассеяния
- •1.4. Обратная задача светорассеяния
- •Глава 2. Метод дискретных диполей
- •2.1. Обзор МДД
- •2.1.1. Введение
- •2.1.2. Общая формулировка
- •2.1.3. Разновидности МДД
- •2.1.3.1. Теоретические основы МДД
- •2.1.3.2. Точность МДД вычислений
- •2.1.3.3. МДД для кластеров шаров
- •2.1.3.4. Модификации и расширения МДД
- •2.1.4. Численные соображения
- •2.1.4.1. Прямые и итерационные методы
- •2.1.4.2. Разложение по порядкам рассеяния
- •2.1.4.3. Блочно-топлицева структура
- •2.1.4.4. Быстрое преобразование Фурье
- •2.1.4.5. Быстрый метод мультиполей
- •2.1.4.6. Усреднение по ориентации и повторные вычисления
- •2.1.5. Сравнение МДД с другими методами
- •2.1.6. Заключительные замечания
- •2.2. Сходимость МДД
- •2.2.1. Введение
- •2.2.2. Теоретический анализ
- •2.2.2.1. Дополнительные определения
- •2.2.2.2. Анализ ошибок
- •2.2.2.3. Ошибки формы
- •2.2.2.4. Различные формулировки МДД
- •2.2.3. Численное моделирование
- •2.2.4. Обсуждение
- •2.2.5. Выводы
- •2.3. Методика экстраполяции для улучшения точности МДД
- •2.3.1. Введение
- •2.3.2. Экстраполяция
- •2.3.3. Численное моделирование
- •2.3.4. Обсуждение
- •2.3.5. Выводы
- •2.4. Текущие возможности МДД для очень больших частиц
- •2.4.1. Введение
- •2.4.2. Компьютерная программа ADDA
- •2.4.3. Численное моделирование
- •2.4.3.1. Параметры моделирования
- •2.4.3.2. Результаты
- •2.4.4. Обсуждение
- •2.4.5. Выводы
- •2.5. Сравнение компьютерных программ на основе МДД
- •2.5.1. Введение
- •2.5.2. Программы МДД
- •2.5.2.1. SIRRI
- •2.5.2.2. DDSCAT
- •2.5.2.4. ADDA
- •2.5.3. Сравнение программ
- •2.5.3.1. Формы объектов и параметры
- •2.5.3.2. Точные методы
- •2.5.3.3. Точность
- •2.5.3.4. Скорость
- •2.5.4. Обсуждение
- •2.6. Сравнение МДД с методом конечных разностей во временной области
- •2.6.1. Введение
- •2.6.2. Параметры моделирования
- •2.6.3. Результаты для шаров
- •2.6.4. Пример применения к биологическим клеткам
- •2.6.5. Выводы
- •Глава 3. Эритроциты
- •3.1. Введение в эритроциты
- •3.1.1. Морфология
- •3.1.2. Светорассеяние эритроцитами
- •3.2. Решение обратной задачи светорассеяния для эритроцитов, используя простую форму и постоянный показатель преломления
- •3.2.1. Методология моделирования
- •3.2.2. Экспериментальный метод и процедура обращения
- •3.2.3. Эффект формы и ориентации
- •3.2.4. Характеризация эритроцитов
- •3.2.5. Приближённые формы
- •3.2.6. Выводы
- •3.3. Характеризация морфологии нативных эритроцитов с помощью сканирующего проточного цитометра
- •3.3.1. Расширенная модель формы эритроцита
- •3.3.2. Методология моделирования
- •3.3.3. Экспериментальный метод и процедура обращения
- •3.3.4. Результаты и обсуждение
- •3.3.5. Эмпирическая процедура определения диаметра эритроцитов
- •3.3.6. Выводы
- •Глава 4. Гранулоциты
- •4.1. Введение в гранулоциты
- •4.1.1. Нейтрофилы
- •4.1.2. Эозинофилы
- •4.1.3. Базофилы
- •4.1.4. Оптическая характеризация гранулоцитов
- •4.2. Теоретическое исследование светорассеяния простой моделью гранулоцита – зернистым шаром
- •4.2.1. Введение
- •4.2.2. Простая модель гранулоцита
- •4.2.3. Ортогональное светорассеяние
- •4.2.4. Результаты и обсуждение
- •4.2.5. Выводы
- •4.3. Экспериментальное исследование нейтрофилов сканирующим проточным цитометром
- •4.3.1. Экспериментальная процедура
- •4.3.2. Дополнительное МДД моделирование
- •4.3.3. Результаты и обсуждение
- •4.3.4. Выводы
- •Заключение
- •Развитие метода дискретных диполей
- •Характеризация эритроцитов с помощью сканирующего проточного цитометра
- •Теоретическое и экспериментальное исследование гранулоцитов
- •Основные результаты
- •Литература
- •Приложение
- •A1. Описание сокращений и символов
- •A2. Свойства симметрии матрицы Мюллера
- •A3. Расчёт бокового рассеяния зернистым шаром в рамках приближения Релея-Дебая-Ганса
- •A4. Расчёт деполяризованного бокового рассеяния зернистым шаром в рамках второго борновского приближения
топлицеву структуру матрицы взаимодействия и затруднит алгоритмы на основе БПФ для решения линейной системы (см. подраздел 2.1.4). Поскольку в настоящее время для БПФ нет подходящей альтернативы, данный метод не кажется перспективным.
Небольшие вариации в выражении для Cabs, обсуждаемые в параграфе 2.1.3.1, не актуальны в данном контексте, поскольку они вносят поправки только порядка d 3.
2.2.3. Численное моделирование
Для моделирования использовалась программа ADDA 0.6, описанная в подразделе 2.4.2, и стандартная процедура дискретизации (параграф 2.2.2.3) без каких-либо улучшений для поверхностных диполей. Важно отметить, что выводы применимы для любого варианта МДД, возможно с небольшими поправками для нескольких конкретных вариантов, описанных в параграфе 2.2.2.4. В качестве критерия остановки итерационного метода мы требуем, чтобы относительная L2-норма невязки была ниже уровня εit = 10−8. Несколько тестовых вычислений показывают, что в этом случае относительная ошибка характеристик рассеяния из-за итерационного метода < 10−7 (данные не приведены) и поэтому ими можно пренебречь (суммарные относительные ошибки всегда > 10−6–10−5, см. ниже).
Рассматриваются пять тестовых задач: куб с kD = 8, три шара с kD = 3, 10 и 30 и
частица, полученная дискретизацией шара с kD = 10, используя 16 диполей на D (всего 2176 диполей, см. рис. 4, x такой же, как для шара); D обозначает диаметр шара или длину стороны куба. Все рассеиватели однородные с m = 1.5. Хотя погрешности МДД сильно зависят от m (см. параграф 2.1.3.2), мы ограничиваемся одним значением и изучаем эффекты размера и формы рассеивателя.
Максимальное количество диполей на D (nD) составляло 256. Все значения nD
были вида (4,5,6,7)×2p (p – целое число), кроме дискретизированного шара, для которого все nD делятся на 16 (это необходимо для точного описания формы частицы, составленной из набора кубов). Минимальное значение nD составляло 8 для шара с kD = 3, 16 для куба, шара с kD = 10 и дискретизированного шара, и 40 для шара с kD = 30.
Для всех задач падающее излучение распространяется вдоль одной из сторон кубических диполей, а плоскость рассеяния параллельна одной из их граней. Мы приводим результаты только для эффективности экстинкции* Qext и S11(θ ), как
* Она определяется как Cext /πa2 (нормализованно на площадь сечения сферы того же объёма) и вычисляется для поляризации падающего излучения вдоль одной из сторон кубических диполей.
77
Рис. 4. Кубическая дискретизация шара, используя 16 диполей на диаметр (всего 2176).
|
104 |
|
|
|
куб kD=8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
дискретиз. шар kD=10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
шар kD=3 (x10) |
|
|
|
103 |
|
|
|
шар kD=10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
шар kD=30 |
|
|
(θ ) |
10 |
2 |
|
|
|
|
|
|
11 |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
||
S |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
101 |
|
|
|
|
|
|
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
30 |
60 |
90 |
120 |
150 |
180 |
|
|
|
|
Угол рассеяния θ, градусы |
|
|
Рис. 5. S11(θ ) для всех пяти тестовых задач в логарифмическом масштабе. Результат для шара kD = 3 умножен на 10 для удобства.
наиболее часто использующиеся на практике, но теория сходимости применима к любым характеристикам рассеяния. В частности, мы проверили это для остальных элементов матрицы Мюллера (данные не приведены).
Эталонные (точные) результаты для шаров получены с помощью теории Ми, а для куба и дискретизированного шара – с помощью экстраполяции. Подробности о достоверности последней и оценка погрешности эталонных результатов приведены в разделе 2.3. В общем случае реальные ошибки, приведённые ниже, имеют неопределённость в пределах погрешности эталонных результатов.
Эталонные результаты для S11(θ ) и Qext для всех пяти тестовых задач показаны на рис. 5 и в таблице 2 соответственно. В дальнейшем приводятся результаты сходимости МДД: на рис. 6 и 7 приведены относительные ошибки (по модулю) S11 для разных
углов θ и максимальное по всем θ значение в зависимости от y, используя
78
Таблица 2. Точные значения Qext для пяти тестовых задач.
Частица |
Qext |
куб kD = 8 |
4.490 |
дискретиз. шар kD = 10 |
3.916 |
шар kD = 3 |
0.753 |
шар kD = 10 |
3.928 |
шар kD = 30 |
1.985 |
Относительная ошибка S (θ ) 11
10-1 |
|
|
|
наклон = 0.77 |
(а) |
|
||||||||||
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10-2
10-3
10-4
0.1
Относительная ошибка S (θ ) 11
10-1 |
наклон = 0.95 |
|
(б) |
10-2 |
|
|
|
10-3 |
|
|
максимум |
|
|
θ = 0° |
|
|
|
|
θ = 45° |
|
|
|
θ = 90° |
|
|
|
θ = 135° |
10-4 |
|
|
θ = 180° |
|
|
|
|
|
0.1 |
y = kd·m |
1 |
|
|
|
Рис. 6. Относительные ошибки S11 при разных углах θ и максимальные по всем θ в зависимости от y для (а) куба с kD = 8, (б) кубической дискретизации шара с kD = 10. Логарифмический масштаб по обеим осям, приведена линейная подгонка максимальных ошибок. (m = 1.5).
логарифмический масштаб по обеим осям. Во многих случаях максимум ошибок достигается при рассеянии назад, тогда эти два набора точек пересекаются. Глубокие минимумы при промежуточных значениях y для некоторых θ (а также иногда и для Qext
– рис. 8) возникают из-за того, что разница между вычисленным и эталонным значением меняет знак вблизи этих значений y (в подразделе 2.3 подробно обсуждается это поведение). Прямые линии проведены через все или несколько точек, соответствующих максимальным ошибкам, значения их наклонов приведены на рисунках.
79
|
|
максимум |
|
(а) |
|
10-1 |
θ = 0° |
|
|
|
|
θ = 45° |
|
|
θ) |
|
θ = 90° |
|
|
( |
|
θ = 135° |
|
|
11 |
|
|
|
|
S |
|
θ = 180° |
|
|
ошибка |
|
|
|
|
10-2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Относительная |
10-3 |
|
|
|
|
|
|
наклон 1.05 |
|
|
|
|
|
|
|
10-4 |
|
0.1 |
|
|
0.01 |
|
|
|
|
|
наклон 0.91 |
|
(б) |
|
|
|
|
|
(θ ) |
10-1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
|
|
|
|
ошибка S |
10-2 |
|
|
|
Относительная |
10-3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0.1 |
|
1 |
|
101 |
наклон 2.29 |
|
(в) |
|
|
|
||
(θ ) |
|
|
|
|
11 |
0 |
|
|
|
S |
10 |
|
|
|
ошибка |
10-1 |
|
|
|
Относительная |
10-2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10-3 |
|
|
|
|
0.1 |
|
y = kd·m |
1 |
|
|
|
|
Рис. 7. То же, что и рис. 6, но для шаров с (а) kD = 3, (б) kD = 10 и (в) kD = 30.
На рис. 8 показаны относительные ошибки Qext для всех тестовых задач, вместе с прямой, проведённой через пять лучших дискретизаций шара с kD = 3. Дополнительные результаты этого моделирования приведены в подразделе 2.3.3
2.2.4. Обсуждение
Сходимость МДД для кубовидных частиц (рис. 6) демонстрирует следующие тенденции: у всех кривых есть линейные и квадратичные участки (немонотонность
80
|
10-1 |
|
|
|
|
куб kD=8 |
|
|
|
дискретиз. шар kD=10 |
|
ext |
|
шар kD=3 |
|
|
шар kD=10 |
|
|
Q |
10-2 |
|
|
ошибка |
шар kD=30 |
|
|
|
наклон = 0.89 |
|
|
Относительная |
10-3 |
|
|
|
|
|
|
|
10-4 |
|
|
|
0.01 |
0.1 |
1 |
|
|
y=kd·m |
|
Рис. 8. Относительные ошибки Qext в зависимости от y для пяти тестовых задач в логарифмическом масштабе по обеим осям. Прямая проведена через пять наилучших дискретизаций шара с kD = 3.
ошибок для некоторых θ связано с тем, что они примерно описываются суммой линейного и квадратичного членов с разными знаками), переход между которыми происходит при разных значениях y, которые показывают относительную важность этих двух членов. В то время как для максимальных ошибок, которые близки к направлению назад, линейный член существенен до больших y, для бокового рассеяния
(θ = 90°) он намного меньше и несущественен во всём показанном диапазоне y.
Сходимость МДД для шаров (рис. 7) зависит от размера: ошибки для малого (kD = 3) шара сходятся практически линейно [за исключением небольшого отклонения ошибок
S11(90°) для больших y], для шара с kD = 10 получается похожая сходимость, но на фоне общей тенденции видны существенные колебания. Сходимость для большого (kD = 30) шара квадратична или даже быстрее в исследованном диапазоне y и тоже с колебаниями.
Сравнивая рис. 6 и 7 [особенно рис. 6(б) и 7(б), показывающие результаты для похожих частиц], можно сделать следующий вывод: для кубовидных частиц линейный член заметно меньше чем для некубовидных, что приводит к меньшим суммарным погрешностям, особенно при малых y. Все эти выводы, как и зависимость относительной важности линейного члена от размера, находятся в согласии с теоретическими предсказаниями подраздела 2.2.2. Ошибки для некубовидных частиц имеют квази-случайные колебания, в отличие от кубовидных, что можно объяснить резким изменением ошибок формы при изменении y (подробно обсуждается в разделе
2.3). Колебания для шара с kD = 3 [рис. 7(а)] очень малы (но тем не менее явно
заметны), что связано с малым размером и следовательно невыразительностью
81