可使用贝叶斯间接傅里叶变换评估小角散射中的实验噪声

小角 X 射线散射和中子散射被广泛用于研究软物质和生物物理系统。在评估假设模型与数据的拟合程度时，实验误差至关重要。同样，在为用于改进同一模型的多个数据集分配权重时，实验误差也很重要。因此，当实验误差被高估或低估时会产生问题。本文提出了一种方法，利用小角散射数据的贝叶斯间接傅里叶变换，来评估给定的小角散射数据集是否存在高估或低估的实验误差。该方法对模拟数据和实验数据均有效，可用于相应地评估和重新标定误差。即使估计的实验误差是合适的，模型是否拟合得足够好也存在模糊性，因为数据的“真实”约化 $\chi^2$ 不一定为 1。这对于过拟合为固有挑战的方法尤为相关，例如针对小角散射数据对模拟分子动力学轨迹进行重新加权或从头建模。使用本文所述方法，可以确定在拟合小角散射数据模型时应以多大的约化 $\chi^2$ 为目标。该方法可通过网络界面 BayesApp 轻松访问。