Tome un haz de partículas como un conjunto de muchas partículas. Suponga dos variables aleatorias independientes y que se suman a la posición horizontal de una partícula:
( es un número simple, la función de "dispersión" en la dinámica del haz).
Tengo una medida horizontal del perfil del haz, , y otra medida del perfil de momento longitudinal, . He normalizado tanto el área de la unidad como las medidas de las funciones de densidad de probabilidad de y :
Ahora, me gustaría determinar la distribución / perfil de .
¿Cómo debo proceder?
Un primer pensamiento fue deconvolucionar con , después de interpolar ambos conjuntos de datos al mismo conjunto de posiciones. Desafortunadamente, fallé conscipy.signal.deconvolve
... Termino con una cantidad de error igual al espectro, es decir, no llego a ninguna parte.
Si involucro a los dos, obtengo una extensión de por , como era de esperar:
(a través de numpy.convolve(f_x, f_Dxdelta, 'same')
donde ambas matrices tienen la misma longitud y están en las mismas posiciones)
Me gustaría hacer lo opuesto ahora y 'eliminar' en lugar de 'agregar' la parte dispersiva. ¿O me he ido en la dirección completamente equivocada?
Otra información posiblemente importante: espero tener una distribución normal en lugar de . Me gustaría extraer la desviación estándar correspondiente de desde .
Gracias por tu ayuda, Adrian
PD: He hecho la misma pregunta en el foro de intercambio de pila de física y me han sugerido que pregunte a su comunidad :-) ( /physics/224671/remove-measured-distribution-from- otra distribución )