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Generates effective mass with right shape, confirmed with plot
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61fa8e14ed
192
physics/eff-mass.cpp
Normal file
192
physics/eff-mass.cpp
Normal file
@ -0,0 +1,192 @@
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#include <LatCore/OptParser.hpp>
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#include <LatAnalyze/CompiledModel.hpp>
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#include <LatAnalyze/Io.hpp>
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#include <LatAnalyze/MatSample.hpp>
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#include <LatAnalyze/Math.hpp>
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#include <LatAnalyze/MinuitMinimizer.hpp>
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#include <LatAnalyze/NloptMinimizer.hpp>
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#include <LatAnalyze/Plot.hpp>
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#include <LatAnalyze/XYSampleData.hpp>
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using namespace std;
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using namespace Latan;
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int main(int argc, char *argv[])
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{
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// parse arguments /////////////////////////////////////////////////////////
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OptParser opt;
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bool parsed, doPlot;
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string corrFileName, corr0FileName, outFileName;
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Index shift;
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opt.addOption("o", "output", OptParser::OptType::value , true,
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"output file", "");
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opt.addOption("s", "shift" , OptParser::OptType::value , true,
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"time variable shift", "0");
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opt.addOption("p", "plot" , OptParser::OptType::trigger, true,
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"show the fit plot");
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opt.addOption("", "help" , OptParser::OptType::trigger, true,
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||||
"show this help message and exit");
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parsed = opt.parse(argc, argv);
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if (!parsed or (opt.getArgs().size() < 2) or opt.gotOption("help"))
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{
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cerr << "usage: " << argv[0] << " <options> <correlator file 1> <correlator file 2>" << endl;
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cerr << endl << "Possible options:" << endl << opt << endl;
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return EXIT_FAILURE;
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}
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corrFileName = opt.getArgs()[0];
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corr0FileName = opt.getArgs()[1];
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outFileName = opt.optionValue<string>("o");
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shift = opt.optionValue<Index>("s");
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doPlot = opt.gotOption("p");
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// load correlator /////////////////////////////////////////////////////////
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DMatSample tmp, corr0, dcorr, effmass;
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Index nSample, nt;
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float tp,tm;
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tmp = Io::load<DMatSample>(corr0FileName);
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nSample = tmp.size();
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nt = tmp[central].rows();
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tmp = tmp.block(0, 0, nt, 1);
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corr0 = tmp;
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dcorr = tmp;
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effmass = tmp; // initialise effmass like this
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FOR_STAT_ARRAY(corr0, s) // loads the QCD correlator, bootstrap sample by sample
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{
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for (Index t = 0; t < nt; ++t)
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{
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corr0[s]((t - shift + nt)%nt) = tmp[s](t);
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}
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}
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||||
tmp = Io::load<DMatSample>(corrFileName);
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||||
tmp = tmp.block(0, 0, nt, 1);
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||||
FOR_STAT_ARRAY(dcorr, s) // computes the leading order perturbation in corr
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{
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||||
for (Index t = 0; t < nt; ++t)
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{
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||||
dcorr[s](t) = tmp[s](t) - corr0[s](t);
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}
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}
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FOR_STAT_ARRAY(effmass, s) //generate effective mass here
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{
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for (Index t = 0; t < nt; ++t)
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{
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tp = (t+1)%nt;
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||||
tm = (t-1)%nt;
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if( tm == -1)
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{
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tm = nt-1;
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}
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effmass[s](t) = (1./sqrt( ( corr0[s](tp) + corr0[s](tm) )/2*corr0[s](t) - 1 ))*( (dcorr[s](tp) + dcorr[s](tm) )/2*corr0[s](t) - ( dcorr[s](t)/corr0[s](t) )*( ( corr0[s](tp) + corr0[s](tm) )/corr0[s](t) ) );
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||||
}
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}
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||||
// cout << "\n***********\n***********\n***********\nCheckpoint.\n***********\n***********\n***********\n" << endl;
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||||
// plots ///////////////////////////////////////////////////////////////////
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if(doPlot)
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{
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Plot p;
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DVec tAxis;
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||||
int ymax = effmass[central](nt/2);
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||||
tAxis.setLinSpaced(nt,1,nt);
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||||
p << PlotRange(Axis::x, 0, nt - 1);
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||||
p << PlotRange(Axis::y, 0, ymax);
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||||
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||||
p << Color("rgb 'red'") << PlotData(tAxis, effmass);
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p.display();
|
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}
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/*if (doPlot)
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{
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Plot p;
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DMatSample effMass(nSample);
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DVec effMassT, fitErr;
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Index maxT = (coshModel) ? (nt - 2) : (nt - 1);
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||||
double e0, e0Err;
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||||
p << PlotRange(Axis::x, 0, nt - 1);
|
||||
if (!linearModel)
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{
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||||
p << LogScale(Axis::y);
|
||||
}
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||||
p << Color("rgb 'blue'") << PlotPredBand(fit.getModel(_), 0, nt - 1);
|
||||
p << Color("rgb 'blue'") << PlotFunction(fit.getModel(), 0, nt - 1);
|
||||
p << Color("rgb 'red'") << PlotData(data.getData());
|
||||
p.display();
|
||||
effMass.resizeMat(maxT, 1);
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||||
effMassT.setLinSpaced(maxT, 1, maxT);
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||||
fitErr = fit.variance().cwiseSqrt();
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||||
e0 = fit[central](0);
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||||
e0Err = fitErr(0);
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||||
if (coshModel)
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||||
{
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||||
FOR_STAT_ARRAY(effMass, s)
|
||||
{
|
||||
for (Index t = 1; t < nt - 1; ++t)
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||||
{
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||||
effMass[s](t - 1) = acosh((corr[s](t-1) + corr[s](t+1))
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||||
/(2.*corr[s](t)));
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||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
else if (linearModel)
|
||||
{
|
||||
FOR_STAT_ARRAY(effMass, s)
|
||||
{
|
||||
for (Index t = 0; t < nt - 1; ++t)
|
||||
{
|
||||
effMass[s](t) = corr[s](t) - corr[s](t+1);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
FOR_STAT_ARRAY(effMass, s)
|
||||
{
|
||||
for (Index t = 1; t < nt; ++t)
|
||||
{
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||||
effMass[s](t - 1) = log(corr[s](t-1)/corr[s](t));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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||||
p.reset();
|
||||
p << PlotRange(Axis::x, 1, maxT);
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||||
p << PlotRange(Axis::y, e0 - 20.*e0Err, e0 + 20.*e0Err);
|
||||
p << Color("rgb 'blue'") << PlotBand(0, maxT, e0 - e0Err, e0 + e0Err);
|
||||
p << Color("rgb 'blue'") << PlotHLine(e0);
|
||||
p << Color("rgb 'red'") << PlotData(effMassT, effMass);
|
||||
p.display();
|
||||
}
|
||||
if (doHeatmap)
|
||||
{
|
||||
Plot p;
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Index n = data.getFitVarMat().rows();
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||||
DMat id = DMat::Identity(n, n);
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||||
p << PlotMatrix(Math::varToCorr(data.getFitVarMat()));
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||||
p << Caption("correlation matrix");
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||||
p.display();
|
||||
if (svdTol > 0.)
|
||||
{
|
||||
p.reset();
|
||||
p << PlotMatrix(id - data.getFitVarMat()*data.getFitVarMatPInv());
|
||||
p << Caption("singular space projector");
|
||||
p.display();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// output //////////////////////////////////////////////////////////////////
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||||
if (!outFileName.empty())
|
||||
{
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||||
Io::save(fit, outFileName);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return EXIT_SUCCESS;*/
|
||||
}
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