MatCal
将本周的选择MatCal通过布莱恩。
我不是考古学家,但我读很多的书,封面的主题。常见的角度讨论的怀疑和挑战放射性碳年代测定法。你发现自己有机仍然从一个古老的网站。把它带到实验室,计算碳14比碳12的样本。这一比例呈现有机材料进行比较。碳14衰变随着时间的推移,仍然没有从大气中吸收新鲜的碳14,你可以估计它是多大。
这条线的推理很好如果你假设大气中的碳14的比例是恒定的。但是当宇宙射线经常创造新的碳14同位素在空气中,比例也会随着时间变化而波动。还有其他因素需要考虑的净效应是,你需要调整约会估计来提高其准确性。
布赖恩的提交提供了一个简单的函数来调整碳14约会。您提供的未校准的约会估计和范围的不确定性。13你告诉它你想使用校准模型,并将调整结果。这里的情节产生一个4000岁的样本1σ100年的不确定性。我使用了IntCal20模型,它是在2020年开发的基于树的年轮。相比旧的概率分布(y轴)是反对新概率分布(x轴)的校准曲线显示在主图。修改后的样本估计的年龄更有可能是4500岁。
我读过校准所需的海洋样品不同的考虑。海洋碳14数量是不同的气氛。不过,我惊讶于不同的结果如何,当我使用Marine20模型。产生相同的输入参数估计在3800年,比与IntCal20模型年轻不少。
布莱恩的贡献仍然很受欢迎十多年后他最初发布它。我为他鼓掌喝彩继续维持的东西。他最近的更新是在2021年。在接下来的迭代中,我建议看看函数参数验证。我看到你的评论第126行,我想这可能帮助你!
让我们知道你的想法在这里或者离开评论布莱恩。
我不是考古学家,但我读很多的书,封面的主题。常见的角度讨论的怀疑和挑战放射性碳年代测定法。你发现自己有机仍然从一个古老的网站。把它带到实验室,计算碳14比碳12的样本。这一比例呈现有机材料进行比较。碳14衰变随着时间的推移,仍然没有从大气中吸收新鲜的碳14,你可以估计它是多大。
这条线的推理很好如果你假设大气中的碳14的比例是恒定的。但是当宇宙射线经常创造新的碳14同位素在空气中,比例也会随着时间变化而波动。还有其他因素需要考虑的净效应是,你需要调整约会估计来提高其准确性。
布赖恩的提交提供了一个简单的函数来调整碳14约会。您提供的未校准的约会估计和范围的不确定性。13你告诉它你想使用校准模型,并将调整结果。这里的情节产生一个4000岁的样本1σ100年的不确定性。我使用了IntCal20模型,它是在2020年开发的基于树的年轮。相比旧的概率分布(y轴)是反对新概率分布(x轴)的校准曲线显示在主图。修改后的样本估计的年龄更有可能是4500岁。
![](http://www.tianjin-qmedu.com/blogs/pick/files/matcal_figure1.jpg)
我读过校准所需的海洋样品不同的考虑。海洋碳14数量是不同的气氛。不过,我惊讶于不同的结果如何,当我使用Marine20模型。产生相同的输入参数估计在3800年,比与IntCal20模型年轻不少。
![](http://www.tianjin-qmedu.com/blogs/pick/files/matcal_figure2.jpg)
布莱恩的贡献仍然很受欢迎十多年后他最初发布它。我为他鼓掌喝彩继续维持的东西。他最近的更新是在2021年。在接下来的迭代中,我建议看看函数参数验证。我看到你的评论第126行,我想这可能帮助你!
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