n维矩阵python的均方位移

问题描述

我想对3维矩阵使用均方位移（MSD）。此解决方案https://stackoverflow.com/a/31266574/4025749计算（x，y）的MSD，但我有一个矩阵（x，y，z）。 Wikipedia说：

n维的推导：

MSD = 2nDt。

，此代码用于n = 2：

    import numpy as np
    r = np.sqrt(xdata**2 + ydata**2)
    diff = np.diff(r) #this calculates r(t + dt) - r(t)
    diff_sq = diff**2
    MSD = np.mean(diff_sq)

因此，如果我想将此代码用于n = 3，可以将其更改为以下内容：

    import numpy as np
    r = np.sqrt(xdata**2 + ydata**2 + zdata**2)
    diff = np.diff(r) #this calculates r(t + dt) - r(t)
    diff_sq = diff**3
    MSD = np.mean(diff_sq)

解决方法

我相信您仍然想写“ diff_sq = diff**2”，如“差异平方”所示。

从n=2到n=3只会改变一个计算距离的方式，就像您将zdata向量加到平方根中一样。