从浓度和空间值计算浓度梯度

它看起来很简单，但我在这里有一些小问题。我有浓度和位置（x）数据。我想从数据集中找到渐变（dc/dx）。从浓度和空间值计算浓度梯度

该数据集可以在https://www.dropbox.com/s/xgo3cx8i3xz27w3/concentration.csv

中找到的采样数据在这里给出：

 x  conc 
1 0.0 1.0000000 
2 0.5 1.0000000 
3 1.0 1.0000000 
4 1.5 1.0000000 
5 2.0 1.0000000 
6 2.5 1.0000000 
7 3.0 1.0000000 
8 3.5 1.0000000 
9 4.0 1.0000000 
10 4.5 1.0000000 
11 5.0 1.0000000 
12 5.5 1.0000000 
13 6.0 1.0000000 
14 6.5 1.0000000 
15 7.0 1.0000000 
16 7.5 1.0000000 
17 8.0 1.0000000 
18 8.5 1.0000000 
19 9.0 1.0000000 
20 9.5 1.0000000 
21 10.0 1.0000000 
22 10.5 1.0000000 
23 11.0 1.0000000 
24 11.5 1.0000000 
25 12.0 1.0000000 
26 12.5 1.0000000 
27 13.0 1.0000000 
28 13.5 1.0000000 
29 14.0 1.0000000 
30 14.5 1.0000000 
31 15.0 1.0000000 
32 15.5 1.0000000 
33 16.0 1.0000000 
34 16.5 1.0000000 
35 17.0 1.0000000 
36 17.5 1.0000000 
37 18.0 1.0000000 
38 18.5 0.9999999 
39 19.0 0.9999999 
40 19.5 0.9999999 
41 20.0 0.9999999 
42 20.5 0.9999999 
43 21.0 0.9999999 
44 21.5 0.9999999 
45 22.0 0.9999999 
46 22.5 0.9999999 
47 23.0 0.9999998 
48 23.5 0.9999998 
49 24.0 0.9999998 
50 24.5 0.9999998 
51 25.0 0.9999998 
52 25.5 0.9999997 
53 26.0 0.9999997 
54 26.5 0.9999997 
55 27.0 0.9999996 
56 27.5 0.9999996 
57 28.0 0.9999995 
58 28.5 0.9999995 
59 29.0 0.9999994 
60 29.5 0.9999994 
61 30.0 0.9999993 
62 30.5 0.9999992 
63 31.0 0.9999991 
64 31.5 0.9999990 
65 32.0 0.9999989 
66 32.5 0.9999988 
67 33.0 0.9999987 
68 33.5 0.9999986 
69 34.0 0.9999984 
70 34.5 0.9999982 
71 35.0 0.9999981 
72 35.5 0.9999979 
73 36.0 0.9999976 
74 36.5 0.9999974 
75 37.0 0.9999971 
76 37.5 0.9999969 
77 38.0 0.9999965 
78 38.5 0.9999962 
79 39.0 0.9999958 
80 39.5 0.9999954 
81 40.0 0.9999950 
82 40.5 0.9999945 
83 41.0 0.9999940 
84 41.5 0.9999934 
85 42.0 0.9999928 
86 42.5 0.9999921 
87 43.0 0.9999913 
88 43.5 0.9999905 
89 44.0 0.9999896 
90 44.5 0.9999887 
91 45.0 0.9999876 
92 45.5 0.9999865 
93 46.0 0.9999853 
94 46.5 0.9999839 
95 47.0 0.9999825 
96 47.5 0.9999809 
97 48.0 0.9999792 
98 48.5 0.9999773 
99 49.0 0.9999754 
100 49.5 0.9999732

梯度可以发现如下式

DC/DX =（C 2 -C c1）/（x2-x1）

因此，第一个值没有梯度，我需要使用上面的公式找到其余点的梯度。

谢谢。

来源

2013-04-04 Janesh Devkota

假设这是一个data.frame，称为df

df$gradient <- c(NA, diff(df$c)/diff(df$x))

来源

2013-04-04 21:22:40 eddi

谢谢您的答复。按预期工作。 – 2013-04-04 21:45:41

随着中心有限差其中x是矢量（浓度） RES，距离点之间（分辨率，你的情况0.5） DX梯度

的方法，使用此公式的值极端之间

DX（N）=（X（N + 1）-x（N-1））/（RES（N + 1） - RES第（n-1））

和极端使用正向方法

DX（N）=（X（N + 1）-x计算（N））/（RES（X + 1） - RES（X）） DX（M）=（X（M） - X（M-1））/ RES（M） - RES（M-1））

center_finite_diff <- function(x, res) { 
    dx <- vector(mode="numeric",length=length(x)) 
    m <- end(x) 
    dx[1] <- diff(x[1:2])/res 
    dx[m[1]] <- diff(x[(m[1]-1):m[1]])/res 
    dx[2:(m[1]-1)] <- diff(x, 2)/(2*res) 
    return(dx) 
}

来源

2013-11-20 12:44:07 user2617821

从浓度和空间值计算浓度梯度

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