«СЛОН» - программа для идентификации колебательно-вращательных спектров молекул

Назначение: Программа "СЛОН" предназначина для идентификации линий в спектрах молекул типа асимметичного волчка.

Название  расшифровывается как "Спектральный Логический Обработчик для Научных исследований". Программа является автоматизированным средством, предполагающим частичное участие человека, и классифицируется как "система поддержки принятия решений". Пользователь обрабатывает поочерёдно интересующие его колебательно-вращательные состояния молекул. При этом для каждого обрабатываемого верхнего состояния  система находит в спектре возможные предполагаемые группы линий - переходов на данное состояние с различных подуровней нижнего колебательного состояния. Встроенная автоматика подсказывает наиболее подходящие наборы линий, но окончательные решения и запись результатов в банки данных, осуществляются пользователем.

Входные данные: 

1. Файл список спектральных линий.
2. Файл параметров верхних состояний молекулы.
3. Файл параметров нижнего состояния.
4. Файл параметров дипольного момента.

Выходные данные:

1. Банк данных идентификации линий.
2. Банк данных извлекаемых верхних уровней энергии.
3. Файлы отчётов в виде стандартных таблиц уровней энергии, и спектральных линий с идентификацией.

Область применения - Изучение внутреннего строения молекул и внутримолекулярных процессов. Анализ состава газовых смесей. Экологический мониторинг атмосферы, химическое производство. Анализ пламени и выхлопов двигателей.

Используемый алгоритм - Для идентификации линий используется вычислительная процедура, предсказывающая частоты и интенсивности искомых линий. Далее используется Комбинационное правило Ридберга-Ритца [2], благодаря которому задача сводится к поиску группы линий, определённым образом отстоящих друг от друга. Это оказывается возможным благодаря тому, что нижние состояния молекул хорошо изучены, и поэтому блок расчёта воспроизводит соответствующие им уровни энергии с точностью, близкой к экспериментальной. Линиии переходов с разных нижних на одно и то же верхнее состояние будут отстоять друг от друга на частоты, равные разностям энергий нижних состояний этих переходов.

Как правило, в спектре наблюдается до нескольких десятков групп линий, похожих на искомые. Для автоматического нахождения нужной группы используется Метод Потенциальных Функций из теории распознавания образов [2-4], позволяющий создавать автоматические распознающие системы, обучаемые на примерах. Программа "СЛОН" выбирает группы линий по наличию линий, наилучших по основным семи признакам, используемым спектроскопистами.

1. Отклонение по частоте.
2. Отклонение по интенсивности.
3. Точность выполненея комбинационного правила для текущей линии.

4. Отклонение наблюдаемой интенсивности линии от средней по расчётным интенсивностям в группе.

5. Пропорциональность наблюдаемых и расчётных интенсивностей.
6. Отношение суммарной интенсивности найденных линий в группе-претенденте к суммарной предсказанной интенсивности.
7. Точность выполнение комбинационного правила для всей группы.

Система "СЛОН" следит за решениями спектроскописта и строит в своей памяти плотность распределения "правильных линий" в указанном семимерном пространстве признаков, и уже на следующих шагах начинает "подсказывать" пользователю наилучшие группы-претенденты. Если решение пользователя не совпадает с предложенным, то система, используя это решение как элемент обучающей последовательности, поправляет указанную плотность распределения. Такое решение позволяет системе быстро адаптироваться к свойствам задач с разной точностью измерений параметров линий в спектрах и с разной точностью параметров математической модели молекулы. В данной версии программы плотность распределения вероятностей строится в виде разложения в ряд по ортонормированному набору базисных функций.

Автоматизированная программа описана авторами в работах [5-7]. Авторы готовы, по желанию пользователей, предоставить исходные текты программы. По возможности, последние версии и исходные тексты программы будут также выложены на официальном сайте Института Оптики Атмосферы им.В.Е. Зуева СО РАН.

Функциональные возможности - Программа использует математическую модель на основе гамильтониана Уотсона [8]. Дополнительно имеется возможность задействовать математические методы суммирования расходящихся рядов, на основе производящих функций [9-10] или аппроксимации Паде-Бореля [11]. Предусмотрена возможность использования заранее подготовленного файла предсказаний, содержащего расчётные частоты линий, их интенсивности и квантовую идентификацию.

Файл спектра может содержать интенсивности линий, или коэффициенты поглощения, или пропускание.

Литература

1. Г.Герцберг, Колебательно-вращательные спектры многоатомных молекул. M., Издательство иностранной литературы.- 1949, 403 с.
2. М.А.Айзерман, Э.И.Браверман,Л.И.Розоноэр, Метод потенциальных функций в задачах обучения машин. М.Наука 1970.
3. Л.Л.Левин, Введение в теорию распознавания образов./Томск, 1982/.
4. М.Б.Невельсон,Р.З.Хасьминский, Стохастическая аппроксимация и рекурентное оценивание. /Москва 1972/.
5. А.П.Щербаков.Применение методов теории распознавания образов для идентификации линий в колебательно-вращательных спектрах.Оптика атмосферы и океана, т.10, 1997.- N. 8. стр. 947-958.
6. Pshenichnicov A.M., Shcherbakov A.P. Computer-aided system for automatic peak searching and contour fitting in molecular spectra. SPIE, 2000, No 4341, P.60-63.
7. Щербаков А.П., Быков А.Д., Науменко О.В., Пшеничников А.М., Синица Л.Н. Экспертная система для идентификации линий в колебательно-вращательных спектрах. //Оптика и спектроскопия 2003, том 94, №4, с. 580-589
8. Watson J.K.G., Determination of centrifugal distortion coefficients of asymmetric top molecules. //J.Chem.Phis.- 46, 1935-1948 (1967)
9. V.I.Starikov, S.A.Tashkun, and Vl.G.Tyuterev, Description of Vibration-Rotation Energies of Nonrigid Triatomic Mjlecules Using Generating Function Method. //J.Mol.Spectrosc. 151,130-147 (1992).
10. Vl.G.Tyuterev,V.I.Starikov, S.A.Tashkun and S.N.Mikhailenko, Calcuations of Rotation Energies of Water Molecule Using the Generating Functions Model. //J.Mol.Spectrosc. 170, 38-58 (1995).
11. O.L.Polyanskii, One-Dimensional Approximation of Effective Rotational Hamiltonian of the Ground state of the Water Molecule. //J.Mol.Spectrosc. 112, 79 (1985)

Инструментальные средства создания - Свободно распространяемый компилятор  языка С++, под названием QTCreator.