{
    "intro": "IsoplotR 是由 Pieter Vermeesch 使用 R 语言编写的开源软件, 灵活且具体后期可二次开发性. 该软件致敬了 Ken Ludwig 当年编写的 Excel 插件 Isoplot. IsoplotR 并不基于 Isoplot. 本程序支持如下的同位素组合: U-Pb, Pb-Pb, Th-Pb, <sup>40</sup>Ar/<sup>39</sup>Ar, K-Ca, Rb-Sr, Sm-Nd, Lu-Hf, Re-Os, U-Th-He, 裂变径迹(fission track)以及U系列元素的不平衡定年(U-series disequilibrium dating), 以及碎屑锆石的年代学数据(detrital geochronology). \n\n<p></p>\n\n这个翻译是由严爽, 于瘸子, 郭宏程, 张培, 方浩 和 李四  完成的. 目的是为中文用户提供一个简单易用的图形界面, 以使用 IsoplotR 所提供的基本功能 (更多简介请点击 <a href='#' onclick='$.tutorial();'>这里来访问简单指南</a> 获取更多 信息). 其实这里的图形界面所包含的功能以及更多可定制的功能都可以通过命令行版本的 IsoplotR 包来实现, 现已托管在 <a href='https://cran.r-project.org/package=IsoplotR'>CRAN</a> 和 <a href='https://github.com/pvermees/IsoplotR/'>GitHub</a>. 请联系p.vermeesch[at]ucl.ac.uk报告翻译错误或提出改进软件的建议。<p></p>",
    "tutorial_title": "简单指南:",
    "tutorial_gui": "<a href='images/geochronometer_cn.png'><img class='limitwidth thumbnail' src='images/geochronometer_cn.png'></a>\n<figcaption>\n1. <tt>IsoplotR</tt>的图形界面有四个主要的控制部分: 顶部菜单可以来选择所使用的同位素组合, 投图的设置选项, 以及帮助文档. 底部的输入和存储菜单, 可以打开本地文件进行数据导入, 还可以将做好的图保存下来. 右侧的是投图输出的界面, 生成的图像就在这部分. 左侧的是表格化的数据显示界面, 导入的数据就在这里面.\n</figcaption>",
    "tutorial_alternative_formats": "<a href='images/formats_cn.png'><img class='limitwidth thumbnail' src='images/formats_cn.png'></a>\n<figcaption>\n2. 点击'选项'按钮可以选用其他格式的输入文件.\n</figcaption>",
    "tutorial_contextual_help": "<a href='images/context_cn.png'><img class='limitwidth thumbnail' src='images/context_cn.png'></a>\n<figcaption>\n3. 在'选项'菜单内有很多内置的上下文帮助文档对一 些概念做了简要的解释.\n</figcaption>",
    "tutorial_further_documentation": "<a href='images/help_cn.png'><img class='limitwidth thumbnail' src='images/help_cn.png'></a>\n<figcaption>\n4. 点击'帮助'菜单可以看到详细的文档.其中包括输和入输出的参数, 还包含本软件所用的理论基础的概要总结, 以及相关的参考文献出处.\n</figcaption>",
    "tutorial_saving": "<a href='images/json_cn.png'><img class='limitwidth thumbnail' src='images/json_cn.png'></a>\n<figcaption>\n5. 数据以及投图设置等等都可以用<tt>.json</tt> 的格式来保存,这 种保存好的文件还可以随时加载到程序中去.\n</figcaption>",
    "ArAr_format_1": "1. 正常",
    "ArAr_format_2": "2. 相反",
    "ArAr_format_3": "3.三组比值",
    "help": "帮助",
    "help_Ar40Ar36": "大气<sup>40</sup>Ar/<sup>36</sup>Ar 比值",
    "help_LambdaK40": "<sup>40</sup>K 衰变常数:",
    "help_ArAr_i2i": "使用等时线截距作为初始<sup>40</sup>Ar/<sup>36</sup>Ar比值",
    "help_KCa_i2i": "使用等时线截距作为初始<sup>40</sup>Ca/<sup>44</sup>Ca比值",
    "help_SmNd_i2i": "使用等时线截距作为初始<sup>143</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd比值？",
    "help_RbSr_i2i": "使用等时线截距作为初始<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr比值？",
    "help_LuHf_i2i": "使用等时线截距作为初始 <sup>176</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf比值？",
    "help_ThU_i2i": "使用等时线截距估算初始<sup>230</sup>Th/<sup>232</sup>Th比值？",
    "help_sigdig": "有效数字：",
    "help_randomeffects": "随机效应模型？",
    "help_outliers": "回避异常值？",
    "help_ranked": "年龄排序？",
    "help_UPb_age_type": "U-Pb年龄类型：",
    "UPb_age_type_1": "1：07/35年龄",
    "UPb_age_type_2": "2：06/38年龄",
    "UPb_age_type_3": "3：07/06年龄",
    "UPb_age_type_4": "4：7/6/8年龄",
    "UPb_age_type_5": "5：协和年龄",
    "UPb_age_type_6": "6：08/32年龄",
    "discordance_filter_before_common_Pb": "普通铅校正前",
    "discordance_filter_after_common_Pb": "普通铅校正后",
    "help_mindisc": "最小不协和度 ",
    "help_maxdisc": "最大不协和度",
    "help_mint_average": "最小年龄限制",
    "help_maxt_average": "最大年龄限制",
    "help_alpha": "概率断开点：",
    "help_clabel": "标注颜色：",
    "help_outlier_col": "异常值颜色：",
    "help_bg": "充填颜色：",
    "help_bg_solid": "充填颜色：",
    "help_cex": "字体放大倍数：",
    "help_col": "轮廓颜色：",
    "help_colmap": "颜色表：",
    "help_concordia_type": "协和类型：",
    "conc_age_option_0": "否",
    "conc_age_option_1": "协和",
    "conc_age_option_2": "不协和（模式一）",
    "conc_age_option_3": "不协和（模式二）",
    "conc_age_option_4": "不协和（模式三）",
    "no_discordia_anchor": "否",
    "discordia_age_anchor": "年龄",
    "help_tanchor": "指定的不协和度",
    "help_maxx": "最大值",
    "help_minx": "最小值 ",
    "help_mint_concordia": "t最小值：",
    "help_maxt_concordia": "t最大值：",
    "help_minx_concordia": "X轴最小值：",
    "help_maxx_concordia": "X轴最大值：",
    "help_miny_concordia": "Y轴最小值：",
    "help_maxy_concordia": "Y轴最大值：",
    "help_mineral_option": "矿物：",
    "FT_ICP_absolute": "ICP (绝对值)",
    "FT_ICP_zeta": "ICP (&zeta;)",
    "help_ellipsefill": "误差椭圆颜色：",
    "help_concordia_ticks": "年龄刻度个数：",
    "help_shownumbers": "显示样品序号？",
    "help_headers_on": "样品名位于第一行？",
    "help_hide_detritals": "需要忽略的样品：",
    "help_transform_evolution": "投图为<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U vs. 年龄？",
    "help_isochron_evolution": "计算等时线年龄？",
    "help_evolution_isochron_models": "回归模型：",
    "FT_EDM": "外部检测法（EDM）",
    "help_FT_formats": "方法：",
    "help_max48": "最大 <sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U:",
    "help_min48": "最小 <sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U:",
    "help_max08": "最大 <sup>230</sup>Th/<sup>238</sup>U:",
    "help_min08": "最小 <sup>230</sup>Th/<sup>238</sup>U:",
    "help_maxt_evolution": "最大年龄",
    "help_mint_evolution": "最小年龄",
    "isochron_model_3": "3.过度离散的极大似然估计",
    "isochron_model_2": "2.普通最小二乘法",
    "isochron_model_1": "1.极大似然估计",
    "apatite": "磷灰石",
    "zircon": "锆石",
    "help_U238U235": "<sup>238</sup>U/<sup>235</sup>U 比率：",
    "help_LambdaU238": "<sup>238</sup>U 衰变常数：",
    "help_LambdaFission": "<sup>238</sup>U 裂变衰变常数：",
    "help_etchfact": "效率因子",
    "help_tracklength": "等效各向同性径迹长度：",
    "help_mindens": "矿物密度：",
    "help_log": "取对数？",
    "help_logratio": "对数比率投图？",
    "help_showcentralcomp": "显示中心的组成",
    "help_helioplot_models": "模型：",
    "helioplot_model_1": "1. 加权平均",
    "helioplot_model_2": "2. 非加权平均",
    "helioplot_model_3": "3. 包括过度离散的加权平均",
    "help_minx_helioplot": " log[U/He]下限：",
    "help_maxx_helioplot": " log[U/He]上限：",
    "help_miny_helioplot": " log[Th/He]下限：",
    "help_maxy_helioplot": " log[Th/He]上限：",
    "help_fact": "比例因子：",
    "help_ierr": "输入误差类型：",
    "1se_abs": "1se (绝对值)",
    "2se_abs": "2se (绝对值)",
    "1se_rel": "1se (百分比)",
    "2se_rel": "2se (百分比)",
    "help_conc_age_option": "计算",
    "help_anchor_option": "固定不谐和曲线",
    "help_ThU_isochron_types": "类型：",
    "help_UPb_isochron_types": "类型：",
    "Rosholt_A": "1. <tt>0/2</tt> vs. <tt>8/2</tt> (Rosholt A)",
    "Rosholt_B": "3. <tt>4/2</tt> vs. <tt>8/2</tt> (Rosholt B)",
    "Osmond_A": "2. <tt>0/8</tt> vs. <tt>2/8</tt> (Osmond A)",
    "Osmond_B": "4. <tt>4/8</tt> vs. <tt>2/8</tt> (Osmond B)",
    "UPb_isochron_type_1": "1. <tt>(04 or 08c)/06</tt> vs. <tt>38/06</tt>",
    "UPb_isochron_type_2": "2. <tt>(04 or 08c)/07</tt> vs. <tt>35/07</tt>",
    "help_isochron_models": "模型：",
    "help_PbPb_growth": "添加 Stacey-KramersPb-Pb 增长曲线？",
    "help_isochron_minx": "X轴最小值：",
    "help_isochron_maxx": "X轴最大值：",
    "help_isochron_miny": "Y轴最小值：",
    "help_isochron_maxy": "Y轴最大值：",
    "help_binwidth": "直方图组距宽度",
    "help_bandwidth": "内核带宽 ",
    "help_Ca40Ca44": "<sup>40</sup>Ca/<sup>44</sup>Ca 比率:",
    "KCa_format_3": "3. 三组比值",
    "KCa_format_2": "2. 相反",
    "KCa_format_1": "1. 正常",
    "help_showhist": "显示直方图？",
    "help_adaptive": "自适应核密度估计？",
    "help_samebandwidth": "所有样品相同的带宽？",
    "help_normalise": "为核密度估计使用标准化面积？",
    "help_Lu176Lu175": "<sup>176</sup>Lu/<sup>175</sup>Lu 比值：",
    "help_Hf174Hf177": "<sup>174</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf 比值：",
    "help_Hf176Hf177": "<sup>176</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf 比值：",
    "help_Hf178Hf177": "<sup>178</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf 比值：",
    "help_Hf179Hf177": "<sup>179</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf 比值：",
    "help_Hf180Hf177": "<sup>180</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf 比值：",
    "help_LambdaLu176": "<sup>176</sup>Lu 衰变常数:",
    "help_classical": "经典多维尺度分析？",
    "help_shepard": "Shepard投图？",
    "help_nnlines": "添加近邻线？",
    "help_pcex": "图标放大倍数：",
    "help_Os186Os192": "<sup>186</sup>Os/<sup>192</sup>Os 比值:",
    "help_pos": "标注位置：",
    "PbPb_format_1": "1. 正常",
    "PbPb_format_2": "2. 相反",
    "PbPb_format_3": "3. 三组比值",
    "help_common_Pb_option": "普通铅校正类型",
    "common_Pb_correction_none": "不作普通铅校正",
    "common_Pb_correction_nominal": "指定普通铅值校正",
    "common_Pb_correction_isochron": "等时线型普通铅校正",
    "help_LambdaU235": "<sup>235</sup>U 衰变常数:",
    "help_Pb206Pb204": "初始<sup>206</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb：",
    "help_Pb207Pb204": "初始<sup>207</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb：",
    "help_transformation": "转换",
    "radial_log": "对数形式",
    "radial_lin": "线性形式",
    "radial_arcsin": "反正弦形式",
    "help_mixtures": "有限混合：",
    "peakfit_none": "0（无）",
    "peakfit_auto": "自动",
    "peakfit_min": "最小值",
    "help_discordance_filter": "不谐和过滤：",
    "help_verticals": "画各阶纵线？",
    "help_mint_radial": "最小值:",
    "help_z0": "中值年龄：",
    "help_maxt_radial": "最大值：",
    "PD_format_1": "1. 正常",
    "PD_format_2": "2. 相反",
    "PD_format_3": "3. 浓度",
    "help_Rb85Rb87": "<sup>85</sup>Rb/<sup>87</sup>Rb 比值：",
    "help_Sr84Sr86": "<sup>84</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr 比值：",
    "help_Sr87Sr86": "<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr 比值：",
    "help_Sr88Sr86": "<sup>88</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr 比值：",
    "help_LambdaRb87": "<sup>87</sup>Rb 衰变常数:",
    "help_Os184Os192": "<sup>184</sup>Os/<sup>192</sup>Os 比值：",
    "help_Re185Re187": "<sup>185</sup>Re/<sup>187</sup>Re 比值：",
    "help_Os187Os192": "<sup>187</sup>Os/<sup>192</sup>Os 比值：",
    "help_Os188Os192": "<sup>188</sup>Os/<sup>192</sup>Os 比值：",
    "help_Os189Os192": "<sup>189</sup>Os/<sup>192</sup>Os 比值：",
    "help_Os190Os192": "<sup>190</sup>Os/<sup>192</sup>Os 比值：",
    "help_LambdaRe187": "<sup>187</sup>Re 衰变常数:",
    "help_Sm144Sm152": "<sup>144</sup>Sm/<sup>152</sup>Sm 比值：",
    "help_Sm147Sm152": "<sup>147</sup>Sm/<sup>152</sup>Sm 比值：",
    "help_Sm148Sm152": "<sup>148</sup>Sm/<sup>152</sup>Sm 比值：",
    "help_Sm149Sm152": "<sup>149</sup>Sm/<sup>152</sup>Sm 比值：",
    "help_Sm150Sm152": "<sup>150</sup>Sm/<sup>152</sup>Sm 比值：",
    "help_Sm154Sm152": "<sup>154</sup>Sm/<sup>152</sup>Sm 比值：",
    "help_Nd142Nd144": "<sup>142</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd 比值：",
    "help_Nd143Nd144": "<sup>143</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd 比值：",
    "help_Nd145Nd144": "<sup>145</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd 比值：",
    "help_Nd146Nd144": "<sup>146</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd 比值：",
    "help_Nd148Nd144": "<sup>148</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd 比值：",
    "help_Nd150Nd144": "<sup>150</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd 比值：",
    "help_LambdaSm147": "<sup>147</sup>Sm 衰变常数:",
    "help_plateau": "显示年龄坪？",
    "help_Th0i": "碎屑成因<sup>230</sup>Th校正：",
    "help_LambdaU234": "<sup>234</sup>U 衰变常数:",
    "help_LambdaTh230": "<sup>230</sup>Th 衰变常数:",
    "detrital_correction_isochron": "等时线",
    "detrital_correction_assumed": "假定值",
    "detrital_correction_measured": "测量值",
    "diseq_none": "无",
    "help_U48_UPb": "<sup>234</sup>U不平衡：",
    "help_diseq": "使用不平衡校正？",
    "diseq_initial": "初始",
    "diseq_measured": "测量",
    "help_ThU_UPb": "'<sup>230</sup>Th不平衡：",
    "diseq_magma": "岩浆",
    "help_PaU_UPb": "<sup>231</sup>Pa不平衡：",
    "help_LambdaTh232": "<sup>232</sup>Th 衰变常数:",
    "help_LambdaRa226": "<sup>226</sup>Ra 衰变常数:",
    "help_LambdaPa231": "<sup>231</sup>Pa 衰变常数:",
    "help_Pb207Pb206": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb初始比值：",
    "help_Pb208Pb206": "<sup>208</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb初始比值：",
    "help_Pb208Pb207": "'<sup>208</sup>Pb/<sup>207</sup>Pb初始比值：",
    "help_RaU_UPb": "<sup>226</sup>Ra不平衡：",
    "help_ReOs_i2i": "使用等时线截距作为<sup>187</sup>Os/<sup>188</sup>Os初始比值？",
    "ages": "<span class='hidden show4PbPb'> Pb-Pb </span> <span class='hidden show4ArAr'> Ar-Ar </span> <span class='hidden show4RbSr'> Rb-Sr </span> <span class='hidden show4SmNd'> Sm-Nd </span> <span class='hidden show4ReOs'> Re-Os </span> <span class='hidden show4LuHf'> Lu-Hf </span> <span class='hidden show4UThHe'> U-Th-He </span> <span class='hidden show4fissiontracks'> 裂变径迹</span> <span class='hidden show4ThU1 show4ThU2'> <sup>230</sup>Th-<sup>234</sup>U-<sup>238</sup>U</span> <span class='hidden show4ThU3 show4ThU4'> <sup>230</sup>Th-<sup>238</sup>U</span> 年龄。",
    "ages_75": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U年龄。",
    "UPb_75": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U测量值。",
    "UPb_err_75": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U测量误差",
    "UPb_68": "<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U测量值。",
    "UPb_err_68": " <sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U测量误差",
    "UPb_86": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb测量值。",
    "UPb_err_86": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb测量误差",
    "UPb_76": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量值。",
    "UPb_err_76": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量误差",
    "UPb_rho_7568": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U和<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U的误差相关性。",
    "UPb_rho_8676": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb和<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差相关性（可选择的）。",
    "UPb_48": "<sup>204</sup>Pb/<sup>238</sup>U测量值。",
    "UPb_err_48": "<sup>204</sup>Pb/<sup>238</sup>U测量误差",
    "UPb_47": "<sup>204</sup>Pb/<sup>207</sup>Pb测量值。",
    "UPb_err_47": "<sup>204</sup>Pb/<sup>207</sup>Pb测量误差",
    "UPb_46": "<sup>204</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量值。",
    "UPb_err_46": "<sup>204</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量误差",
    "UPb_rhoXZ_8646": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb和<sup>204</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差先关性。",
    "UPb_rhoYZ_8676": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb和<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差相关性。",
    "UPb_rhoYZ_6848": "<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U和<sup>204</sup>Pb/<sup>238</sup>U误差相关性。",
    "UPb_rhoXZ_7548": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U和<sup>204</sup>Pb/<sup>238</sup>U误差相关性。",
    "UPb_rhoXY_7568": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U和<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U误差相关性。",
    "UPb_rhoYZ_7646": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb和<sup>204</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差相关性。",
    "UPb_82": "<sup>208</sup>Pb/<sup>232</sup>Th测量值。",
    "UPb_err_82": "<sup>208</sup>Pb/<sup>232</sup>Th测量误差",
    "UPb_0806": "<sup>208</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量值。",
    "UPb_err_0806": "<sup>208</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量误差",
    "UPb_3238": "<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U测量值。",
    "UPb_err_3238": "<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U测量误差",
    "UPb_rhoWX_7568": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U和<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U误差相关性。",
    "UPb_rhoWY_7582": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U和<sup>208</sup>Pb/<sup>232</sup>Th误差相关性。",
    "UPb_rhoWZ_753238": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U和<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U误差相关性。",
    "UPb_rhoXY_680832": "<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U和<sup>208</sup>Pb/<sup>232</sup>Th误差相关性。",
    "UPb_rhoXZ_683238": " <sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U和<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U误差相关性。",
    "UPb_rhoYZ_08323238": "<sup>208</sup>Pb/<sup>232</sup>Th和<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U误差相关性。",
    "UPb_rhoWX_8676": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb和<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差相关性（可选择的）。",
    "UPb_rhoWY_38060806": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb和<sup>208</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差相关性（可选择的）。",
    "UPb_rhoWZ_38063238": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb和<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U误差相关性（可选择的）。",
    "UPb_rhoXY_7686": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb和<sup>208</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差相关性（可选择的）。",
    "UPb_rhoXZ_763238": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb和<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U误差相关性（可选择的）。",
    "UPb_rhoYZ_08063238": "<sup>208</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb和<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U误差相关性（可选择的）。",
    "UPb_C": "协和图和星状图充填颜色的可选择变量。",
    "UPb_redundancy": "如果忽略<tt>rhoXY</tt>, <tt>rhoXZ</tt> 和 <tt>rhoYZ</tt>，那么它们的值将参考这三组标准误差(<tt>s[X]</tt>, <tt>s[Y]</tt> and <tt>s[Z]</tt>)之间的冗余。该推断假定这些误差是基于相同数量的数据点。假如因为同质异位素干扰、仪器问题、异常值剔除或者其它原因导致某些数据仅仅不服从其中一个比值，那么这个方法将不起作用。",
    "UPb_rhoXY_8676": "<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb和<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差相关性。",
    "home": "主页",
    "options": "选项",
    "defaults": "重置设置",
    "clear": "清空数据",
    "open": "打开",
    "save": "保存文件",
    "plot": "生成投图",
    "run": "运行",
    "IsoplotR_version": "这是 IsoplotR 版本",
    "reference": "引用方式：",
    "ages_err": "<span class='hidden show4PbPb'> Pb-Pb </span> <span class='hidden show4ArAr'> Ar-Ar </span> <span class='hidden show4RbSr'> Rb-Sr </span> <span class='hidden show4SmNd'> Sm-Nd </span> <span class='hidden show4ReOs'> Re-Os </span> <span class='hidden show4LuHf'> Lu-Hf </span> <span class='hidden show4UThHe'> U-Th-He </span> <span class='hidden show4fissiontracks'>裂变径迹</span> <span class='hidden show4ThU1 show4ThU2'> <sup>230</sup>Th-<sup>234</sup>U-<sup>238</sup>U</span> <span class='hidden show4ThU3 show4ThU4'> <sup>230</sup>Th-<sup>238</sup>U</span> 年龄的估算误差。",
    "ages_err_75": "<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U年龄估算误差。",
    "ages_68": "<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U年龄。",
    "ages_err_68": "<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U年龄估算误差。",
    "ages_76": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb年龄。",
    "ages_err_76": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb年龄估算误差。",
    "ages_82": "<sup>208</sup>Pb/<sup>232</sup>Th年龄。",
    "ages_err_82": "<sup>208</sup>Pb/<sup>232</sup>Th年龄估算误差。",
    "ages_tconc": "单颗粒协和年龄。这是协和线与(<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U-<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U) 误差椭圆的极大似然交叉点。",
    "ages_err_tconc": "单颗粒协和年龄估算误差。",
    "ages_pconc": "p值表示协和性。注意：不建议采用p值判断协和性。采用p值作为误差传递算法的会导致高精度的数据通常难以通过chi-sauqre检验，因此最终年龄的误差被放大，受到”惩罚”，而低精度年龄相对可能被“放过”.",
    "ages_err_48_0": "初始<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U比值估算误差。",
    "ages_corr_t_48_0": "<sup>230</sup>Th-<sup>234</sup>U-<sup>238</sup>U年龄和初始<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U标准误差之间的相关系数。",
    "ArAr_J": "辐射常数及其分析误差",
    "ArAr_39": "各阶段的<sup>39</sup>Ar 数量，标准化为X轴的年龄谱（可选择的）。",
    "ArAr_3940": "<sup>39</sup>Ar/<sup>40</sup>Ar测量值。",
    "ArAr_err_3940": "<sup>39</sup>Ar/<sup>40</sup>Ar测量误差",
    "ArAr_3640": "<sup>36</sup>Ar/<sup>40</sup>Ar测量值。",
    "ArAr_err_3640": "<sup>36</sup>Ar/<sup>40</sup>Ar测量误差",
    "ArAr_3936": "<sup>39</sup>Ar/<sup>36</sup>Ar测量值。",
    "ArAr_err_3936": "<sup>39</sup>Ar/<sup>36</sup>Ar测量误差",
    "ArAr_4036": "<sup>40</sup>Ar/<sup>36</sup>Ar测量值。",
    "ArAr_err_4036": "<sup>40</sup>Ar/<sup>36</sup>Ar测量误差",
    "ArAr_rho_0696": "<sup>40</sup>Ar/<sup>36</sup>Ar和<sup>39</sup>Ar/<sup>36</sup>Ar误差相关性。",
    "ArAr_rho_6090": "<sup>36</sup>Ar/<sup>40</sup>Ar和<sup>39</sup>Ar/<sup>40</sup>Ar误差相关性（可选择的）。",
    "ArAr_redundancy": "<tt>IsoplotR</tt>使用三组比值的冗余来计算它们各自分析误差的相关性。",
    "average_intro": "设t = {t<sub>1</sub>, ..., t<sub>n</sub>}为根据同一样本的不同等分样品确定的n个年龄估计值的集合，{s[t<sub>1</sub>], ..., s[t<sub>n</sub>]}为他们的测量误差（标准误差）。<tt>IsoplotR</tt>利用两种方法来计算这些数据的平均值：\n\n<ol><li>具有两个方差源的随机效应模型: \n\n<p>t<sub>i</sub> ~ <i>N</i>( &mu;, &sigma;<sup>2</sup> = s[t<sub>i</sub>]<sup>2</sup> + &omega;<sup>2</sup> ) <span class='alignright'>(等式1a)</span>，</p>\n\n其中 &mu; 是平均值, &sigma; <sup>2</sup> 是方差和， &omega; 是'过离散'. 方程1a可以通过最大似然法求的&mu; and &omega; </li><li> 假设不同等分试样之间存在任何离散仅是由于分析不确定性造成的加权均值算法：\n\n<p><span style='text-decoration: overline'>t</span> = &Sigma;(t<sub>i</sub>/s[t<sub>i</sub>]<sup>2</sup>)/&Sigma;(1/s[t<sub>i</sub>]<sup>2</sup>)<span class='alignright'>(等式1b)</span>。</p>\n\n</li> </ol>\n\n<tt>IsoplotR</tt>使用修改版的Chauvenet标准检测异常值：\n\n<ol><li>\n计算n个年龄值的误差加权平均值 t<sub>i</sub> 利用他们分析的不确定性s[t<sub>i</sub>] 利用上述两种方法之一. </li><li> 对每一个t<sub>i</sub>, 计算概率p<sub>i</sub> that that |t-&mu;|>|t<sub>i</sub>-&mu;| for \n\n<p> t ~ <i>N</i>(0,&Xi;<sup>2</sup>) <span class='alignright'>(等式2)</span></p>\n\nwhere &Xi; = &radic;<span style='text-decoration: overline;'>s[t<sub>i</sub>]<sup>2</sup>+&omega;<sup>2</sup></span> 如果使用随机效应模型; or &Xi; = s[<span style='text-decoration: overline'>t</span>]&radic; <span style='text-decoration: overline;'>MSWD</span> 如果使用普通加权平均. \n\n</li> <li> 设定 p<sub>j</sub> &equiv; min(p<sub>1</sub>,&hellip;,p<sub>n</sub>). 如果p<sub>j</sub><0.05/n, 则拒绝年龄值 j<sup>th</sup>，将n减1，重复步骤1到3, 直到最后年龄通过第三步. \n</ li> </ ol>\n\n如果与年龄之间的散布相比, 分析的误差较小, 则此通用算法可简化为常规的Chauvenet准则. 如果分析的误差很大, 并且数据没有出现任何过度分散, 则启发式异常值检测方法等同于与Ludwig（2003）“改进的2-sigma”方法.",
    "average_mu": "加权平均年龄",
    "average_mswd_x": "均一的年龄的加权偏离均方根（MSWD）。 MSWD值>> 1表示相对于所描述的分析误差，年龄过于分散。",
    "average_mswd_y": "年龄均一性检验的卡方p值。 p值<< 0.05表示，相对于所述分析误差，年龄过于分散。",
    "average_omega": "去除分析误差后的真实年龄的标准偏差。 如果MSWD明显大于1，则散度显着大于零。 散度的100(1-&alpha;)%正常置信区间显示为一组虚线。",
    "output": "输出:",
    "CAD_intro": "经验累积分布函数或累积年龄分布CAD（Vermeesch，2007）是可视化直观表述多个年龄概率分布的最直接方法。 CAD是一种步进函数，用于根据年龄的数值设置年龄的排序：\n\n<p></p>\n\nCAD(t) = &sum;<sub>i</sub> 1(t &lt; t<sub>i</sub>)/n <span class='alignright'>(等式 1)</span> \n\n<p></p>\n\nwhere 1(*) = 1如果*为true，则1（*）= 0，如果*为false。 CADs具有两个理想的特征。首先，它们不需要对数据进任何预处理或平滑。而直方图或Kernel密度估计则并非如此。其次，很容易在同一图上叠加多个CAD。非常方便进行多个样品的比对。 CAD的解释很简单，但并不是很直观。各个年龄峰值的突出程度与CAD的陡度成正比。这与直方图之类的概率密度估计不同，直方图中的该年龄的峰值突出。可以确定的是，识别峰值比识别拐点更容易，这可能是CAD没有概率密度估计使用那么广泛的原因。但是，密度估计值的易于解释是有前提的，它们需要平滑并且不能像CAD那样容易地进行合并。",
    "concordia_intro": "协和图是一种评估U-Pb数据内部一致性的方法。 它列出了测得的<sup>206</sup>Pb/<sup>238</sup>U和<sup>207</sup>Pb/<sup>235</sup>U之间的比值（“Wetherill”图），或者等效于<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb和<sup>238</sup>U/<sup>206</sup>Pb的比值（“Tera-Wasserburg”图）。 协和的同位素由空间由曲线（“协和线”）进行标记。 同位素比率测量值显示为100(1-&alpha;)%置信椭圆，&alpha; 可在 Options 菜单中进行设置。 协和年龄投影在协和线附近或与其重叠，代表了可靠年代的峰值。 远离协和线但线性分布形成等时线（或“不一致”线）的样品可用于推断非放射性（“普通”）铅的组成或限定铅丢失的时间。",
    "conc_t": "使用Ludwig(1998)算法获得年龄的极大似然估算值.",
    "conc_mswd_u": "协和性的MSWD.",
    "conc_mswd_v": "等价性的MSWD.",
    "conc_mswd_w": "协和性+等价性的MSWD.",
    "conc_mswd_x": "协和性的卡方检测p值.",
    "conc_mswd_y": "等价性的卡方检测p值.",
    "conc_mswd_z": "协和性+等价性的卡方检测p值.",
    "disc_t": "使用 Ludwig (1998)</span>算法时年龄和初始Pb比值 <span class='hidden show4model1 hide4model2 show4model3'>的<span class='hidden show4model1 hide4model2 show4model3'>极大似然</span> <span class='hidden hide4model1 show4model2 hide4model3'>最小方差估算.",
    "disc_u": " 等时线拟合的MSWD",
    "disc_v": "等时线拟合的卡方检测p值.",
    "disc_omega": "真实下交点年龄近似高斯地质散射的估算标准偏差.",
    "detritals_info": "碎屑年龄在表格中每一列的长度可能不同。样品的名称可以放在第一行。如果忽略样品名，请在选项菜单中取消选中“第一行样品名称?”",
    "evolution_x": "通过线性回归获得的初始<span class='hidden show4ThU1 show4ThU2'>(<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U)</span> <span class='hidden show4ThU3 show4ThU4'>excess (<sup>230</sup>Th/<sup>232</sup>Th)</span>(234U / 238U) 比值",
    "evolution_info_ThU12": "Th-U演化图是一个将<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U活性比对<sup>230</sup>Th/<sup>238</sup>U活性比以误差椭圆形式（100 [1-α]％置信度绘制）表现的散点图，并将初始<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U活性比和年龄显示为一组相交线。 Th-U演化图与U-Pb协和图具有相似的目的和外观，均同时显示元素组成和年龄。 另一种替换方法是做<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U-比率对<sup>230</sup>Th/<sup>234</sup>U-<sup>238</sup>U-年龄演化图。 在两种类型的演化图中，IsoplotR都提供了沿最佳拟合等时线投影原始测量值的选项，从而消除了碎屑230Th的含量。如MSWD所量化的，该程序允许对数据集内的均匀程度进行视觉评估。",
    "evolution_info_ThU34": "Th-U演化图与U-Pb协和图具有相似的目的和外观，均同时显示元素组成和年龄。对于<sup>234</sup>U和<sup>238</sup>U处于长期平衡状态的火成岩数据，<tt>IsoplotR</tt>生成一个带有一组扇形等时线（Osmond-style）的等时线图。",
    "evolution_t": "等时线年龄.",
    "evolution_mswd_x": "线性拟合的加权离差均方值（MSWD）。 MSWD值>>1表示相对于所述的分析误差，年龄过于分散。",
    "evolution_mswd_y": "线性拟合的Chi-squared p值. p值<< 0.05表示相对于所述分析的误差, 年龄过于分散.",
    "evolution_omega": "y 轴截距表示过度（地质）分散，即描述真实非放射成分的假定高斯分布的标准偏差。",
    "FT_tstand": "标准年龄及其标准误差。",
    "FT_zeta": "Zeta校正常数及其分析误差。",
    "FT_rho": "共辐照剂量计玻璃中的感应径迹密度及其分析误差",
    "FT_spot_size": "LA-ICP-MS激光束斑直径（&mu;m）",
    "FT_Ns": "自发裂变径迹数量",
    "FT_Ni": "诱发裂变径迹数量",
    "FT_A": "计数面积（&mu;m<sup>2</sup>）",
    "FT_U": "通过LA-ICP-MS测量的铀浓度（对于&zeta;-校准方法和绝对方法均以ppm为单位）或U / Ca-比值（仅对于&zeta;-校准方法而言）",
    "FT_err_U_a": "测量误差",
    "FT_err_U_b": "对于U1, U2,...这些应该<i>排除</ i>任何外部误差，以计算放射图和加权平均。",
    "FT_C": "星状图充填颜色的可选择变量。",
    "helioplot_intro": "所有可能的U-Th-He组成的空间都符合三元图或“直升机图”的框架（Vermeesch，2008，2010）。如果还包括Sm，则它将扩展为三维四面体空间（Vermeesch，2008年）。符合这些框架数据的常规统计分析存在很多理论和实践问题，可通过进行简单的对数转换（Aitchison，1982，1986）\n\n<p></p>\n\nu &equiv; ln[U/He], &nbsp; v &equiv; ln[Th/He] &nbsp; (, w &equiv; ln[Sm/He]) <span class='alignright'>(等式 1)</span>\n\n<p></p>\n\n然后进行所需的统计分析（平均，不确定性传播等）来解决这些问题。 （Vermeesch，2008，2010）。完成这些数学运算后，可使用对数转换反演\n\n<p></p>\n\n[He] = 1/[e<sup>u</sup>+e<sup>v</sup>+(e<sup>w</sup>)+1]; &nbsp; [U] = e<sup>u</sup>/[e<sup>u</sup>+e<sup>v</sup>+(e<sup>w</sup>)+1]; &nbsp;<br> [Th] = e<sup>v</sup>/[e<sup>u</sup>+e<sup>v</sup>+(e<sup>w</sup>)+1]; &nbsp; ([Sm] = e<sup>w</sup>/[e<sup>u</sup>+e<sup>v</sup>+(e<sup>w</sup>)+1]; &nbsp;) <span class='alignright'>(等式 2)</span>\n\n<p></p>\n\nwhere [He] + [U] + [Th] (+ [Sm]) = 1. 将结果投图到 U-Th-(Sm)/He空间。在U-Th-(Sm)/ He测年的背景下，<i>中心</i>年龄定义为对应于对数空间中算术平均组成的年龄，该年龄等于组成该数据空间的几何平均年龄（Vermeesch，2008年）。<tt>helioplot</tt>函数以三元图或二元 ln[Th/U] vs. ln[U/He] 等值线线图的形式可视化U-Th-（Sm）-He数据。这些图提供了一种方便的方法，可以同时显示样品的同位素组成及其时间顺序。在这方面，它们实现了U-Pb协和图和U系列演变图同样的目的。",
    "helioplot_t": "中心年龄, 定义为log(U/He)-log(Th/He)体系中的加权平均组成U-Th-He年龄。",
    "helioplot_mswd_x": "U-Th-He 测量的等效组分的加权平均方差 (MSWD)。MSWD >> 1 代表年龄相对于给定的分析误差是过度离散的。",
    "helioplot_mswd_y": "等效几何平均成分的Chi-sqaured p值. p值<<0.05代表年龄相对于给定的分析误差是过度离散的.",
    "helioplot_omega": "用于解释相对于给定分析误差的过度离散的U-Th-(Sm)-He组分时的 U/He, Th/He (以及 Sm/He) 比值的 'geological scatter' 的标准差.",
    "isochron_t": "等时线年龄",
    "isochron_i": "通过线性回归获得的初始（234U / 238U）比。",
    "isochron_intro": "等时线是高准度，高精度地球年代学的重要工具。给定单个样品的几个等分试样，它们可使子核素的非放射成分得以量化，并与放射成分区分。在最简单的形式中，等时线可由以下方式获得：通过将放射性子体核素同位素与放射性母体同位素相对应，将二者标准化为子元素的非放射性同位素，并通过最小二乘回归Nicolaysen（1961）拟合通过这些点的直线）。然后，斜率和截距分别代表放射源子母比和非放射源子体核素的组成。 IsoplotR提供了三种拟合等时线的方法： \n\n<ol>\n<li>模型1：最大似然回归法，使用Ludwig和Titterington（1994）的最大似然公式。假定数据点之间的分散仅由分析误差引起，该算法考虑了分析不确定性和误差相关性。如果这一假设正确，则MSWD值应近似等于1。如果MSWD>1，则模型1回归假设低估了分析不确定性√MSWD。</li>\n<li>模型2：普通最小二乘回归，忽略了分析的不确定性。</li>\n<li>模型3：过度分散的最大似然回归。除了将任何过度分散（MSWD> 1）归因于低估的分析不确定性之外，还可以将其归因于地质不确定性的存在，这本身表现为一个附加的（协）方差项。</li>\n</ol>",
    "isochron_mswd_x": " 线性拟合的加权平均方根 (MSWD). MSWD值>> 1表示相对于所述分析不确定性而言, 年龄过于分散.",
    "isochron_mswd_y": "线性拟合的Chi-squared p值. p值<< 0.05表示相对于所述分析不确定性, 年龄过于分散.",
    "isochron_omega_a": "y轴截距的多余（“地质”）散度，即描述真实非放射成分的假定高斯分布的标准偏差。",
    "isochron_omega_b": "协和截距年龄的多余（“地质”）散度, 即描述真实年龄可变性的假定高斯分布的标准偏差.",
    "KCa_K40Ca44": "<sup>40</sup>K/<sup>44</sup>Ca测量值.",
    "KCa_err_K40Ca44": "<sup>40</sup>K/<sup>44</sup>Ca测量误差.",
    "KCa_Ca40Ca44": "<sup>40</sup>Ca/<sup>44</sup>Ca测量值.",
    "KCa_err_Ca40Ca44": "<sup>40</sup>Ca/<sup>44</sup>Ca测量误差.",
    "KCa_rho": "<sup>40</sup>K/<sup>44</sup>Ca和<sup>40</sup>Ca/<sup>44</sup>Ca误差相关性.",
    "KCa_K40K44": "<sup>40</sup>K/<sup>40</sup>Ca测量值.",
    "KCa_err_K40Ca40": "<sup>40</sup>K/<sup>40</sup>Ca测量误差.",
    "KCa_redundancy": "<p></p><tt>IsoplotR</tt>使用三组比值的冗余来计算各自测量误差的相关性.",
    "KDE_intro": "直方图通过合并来平滑数据。 IsoplotR使用Sturges规则（log<sub>2</sub>[n] +1，其中n是数据点的数量）作为直方图箱的默认数量，但是用户可以将其更改为任何其他自然数。另外，kernel density estimates KDEs（Vermeesch，2012）通过应用（高斯）kernel来平滑数据： \n\n<p></p>\n\nKDE(t) = &sum;<sub>i</sub><i>N</i> (t | &mu;=t<sub>i</sub>, &sigma;=h[t]) <span class='alignright'>(等式1)</span> \n\n<p></p>\n\n其中<i>N</i>(&mu;,&sigma;)是在均值μ和标准偏差σ的正态分布下观测值t的概率。 h [t] kernel density estimate的平滑因子或“带宽”，它可能取决于年龄t，也可能与年龄t无关。如果h [t]依赖于t，则KDE(t) 被称为“自适应” KDE。 IsoplotR使用的默认带宽是使用Botev et al. (2010)的算法计算的并且利用Abramson （1982年）的自适应平滑方法进行调谐。kernel density estimates的基本原理是在采样分布的峰值附近使用较窄的带宽（顺序日期在时间上紧密分布），而在分布稀疏的采样槽中使用较宽的带宽。因此，根据数据可用性优化了密度估计的分辨率。kernel density estimates不应与Isoplot的'probability density plots' (PDPs)混淆。 PDP的数学定义与KDE的数学定义非常相似，唯一的区别是等式1中的分析不确定性s[t<sub>i</sub>]替代了带宽h[t]。这种外观和定义上的相似之处是造成大量混淆的根源。 PDP无法经受进一步的统计分析（请参阅Vermeesch，2012年提供的反例），因此未在IsoplotR中实现。",
    "LuHf_Lu": "Lu含量（ppm）。",
    "LuHf_err_Lu": "Lu含量测量误差（ppm） ",
    "LuHf_Hf": "Hf含量（ppm）。",
    "LuHf_err_Hf": "Hf含量测量误差（ppm） ",
    "LuHf_redundancy": "<p></p><tt>IsoplotR</tt>使用这些数据来计算<sup>176</sup>Lu/<sup>177</sup>Hf比值和 <sup>176</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf与<sup>176</sup>Lu/<sup>177</sup>Hf的误差相关性。",
    "LuHf_Lu176Hf177": "<sup>176</sup>Lu/<sup>177</sup>Hf测量值。",
    "LuHf_err_Lu176Hf177": "其中N（μ，σ）是在均值μ和标准偏差σ的正态分布下观测值t的概率。 h [t]是内核密度估计值的平滑参数或“带宽”，它可能取决于年龄t，也可能不取决于年龄t。如果h [t]依赖于t，则KDE（t）被称为“自适应” KDE。 IsoplotR使用的默认带宽是使用Botev等人的算法计算的。 （2010年）和艾布拉姆森（1982年）的自适应平滑方法进行调制。自适应核密度估计的基本原理是在采样分布的峰值附近使用较窄的带宽（顺序日期在时间上紧密间隔），而在分布稀疏的采样槽中使用较宽的带宽。因此，根据数据可用性优化了密度估计的分辨率。内核密度估计值不应与Isoplot的“概率密度图”（PDP）混淆。 PDP的数学定义与KDE的数学定义非常相似，唯一的区别是等式1中的分析不确定性s [ti]替代了带宽h [t]。这种外观和定义上的相似之处是造成大量混淆的根源。 PDP无法经受进一步的统计审查（请参阅Vermeesch，2012年提供的反例），并且IsoplotR中未实现。",
    "LuHf_Hf176Hf177": "<sup>176</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf测量值。",
    "LuHf_err_Hf176Hf177": "<sup>176</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf测量误差",
    "LuHf_rho_Lu6Hf7Hf6Hf7": "<sup>176</sup>Lu/<sup>177</sup>Hf和<sup>176</sup>Hf/<sup>177</sup>Hf误差相关性（可选择的）。",
    "MDS_intro": " Multidimensional Scaling（MDS）是一种降维技术，它以对象之间成对的“差异”矩阵（例如碎屑年龄分布）作为输入，并生成两个（或更高）的坐标位型作为输出，这样这些坐标之间的欧几里得距离近似于输入矩阵的差异性。因此，MDS位型起着“图”的作用，其中相似的样品紧密地聚集在一起，而不同的样品分开很远。在碎屑年代学的研究中，样品之间的差异由年龄分布之间的统计距离给出。有很多方法可以定义此统计距离。 IsoplotR使用Kolmogorov-Smirnov（KS）统计信息来实现此目的，因为其简单，并且在数学意义上，它表现为就像一个真实的距离（Vermeesch，2013，2018）。 KS距离与CAD图密切相关。它由两个CAD步骤功能之间的最大垂直距离给出。因此，KS距离介于零（两个年龄分布之间完全匹配）和一（两个年龄分布之间没有重叠）之间。同时计算两个样本之间的KS距离，将填充一个具有正值和零对角线的对称不相似矩阵。 IsoplotR实现了两种算法，可以将该矩阵转换为位型。第一种（“经典” MDS）方法使用一系列基本矩阵操作来实现KS距离和MDS位型上拟合距离之间的线性拟合。第二种更复杂的（“非度量” MDS）方法在拟合位型之前将输入距离转换为f：\n\n<p></p>\n\n&delta;<sub>i,j</sub> = f(KS<sub>i,j</sub>)\n\n<p></p>\n\n其中KS<sub>i,j</sub>是样本i和j之间的KS距离 (对于 1 &le; i &ne; j &le; n)，而δi，j是“视差”。然后，拟合MDS位型会涉及找到视差转换，该视差转换将使视差与拟合距离之间的拟合优度最大化（或使“应力”最小化）。后两个数值也可以绘制为“ Shepard图”。这些MDS算法的其他选项和更高阶替代方案在单独的无缘R软件包中（Vermeesch等，2016）。",
    "other_radial_t": "一列数值（例如年龄）",
    "other_radial_err_t": "这些值的误差",
    "other_radial_C": "可选变量用作填充色",
    "other_radial_omit": "用于隐藏或忽略等分试样的可选变量。 标记为（小写）“ <tt> x </ tt>”的等分试样投影在图上，但在中心年龄和混合模型计算中被忽略； 标记为（大写）“ <tt> X </ tt>”的等分试样在图和计算中都被删除。",
    "other_regression_X": "一列数值（例如：同位素比值）",
    "other_regression_err_X": "这些数值的测量误差",
    "other_regression_Y": "第二列数值（例如：同位素比值）",
    "other_regression_err_Y": "这些数值的测量误差",
    "other_regression_rXY": "X和Y的误差相关性",
    "other_regression_C": "充填误差椭圆颜色的可选择变量",
    "other_regression_omit": "用来隐藏或者忽视等分（aliquots）的可选择变量。Aliquots被标记为（小写）'<tt>x</tt>'并投图但忽略回归分析；Aliquots被标注为（大写）并且从投图和计算中剔除。",
    "other_spectrum_f": " 每列中‘stuff’的部分，被标准化形成X轴谱图",
    "other_spectrum_X": "数值，形成Y轴谱图",
    "other_spectrum_err_X": "这些数值的测量误差",
    "other_spectrum_omit": "用来隐藏或者忽视等分（aliquots）的可选择变量。Aliquots被标记为（小写）'<tt>x</tt>'并投图但忽略坪计算；Aliquots被标注为（大写）并且从投图和计算中剔除。",
    "other_average_X": "一列数值",
    "other_average_err_X": "这些数值的测量误差",
    "other_average_omit": "用来隐藏或者忽视等分（aliquots）的可选择变量。Aliquots被标记为（小写）'<tt>x</tt>'并投图但忽略加权平均计算；Aliquots被标注为（大写）并且从投图和计算中剔除。",
    "other_kde_cad": "一列数值",
    "other_omit": "用来忽视等分（aliquots）的可选择变量.Aliquots被标记为'<tt>x</tt>' or '<tt>X</tt>' ，并从投图中剔除。",
    "PbPb_64": "<sup>206</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb测量值。",
    "PbPb_err_64": "<sup>206</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb测量误差",
    "PbPb_74": "<sup>207</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb测量值。",
    "PbPb_err_74": "<sup>207</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb测量误差",
    "PbPb_46": "<sup>204</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量值。",
    "PbPb_err_46": " <sup>204</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量误差",
    "PbPb_76": " <sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量值。",
    "PbPb_err_76": "<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb测量误差",
    "PbPb_rho_6474": "<sup>206</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb和<sup>207</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb误差相关性。",
    "PbPb_rho_4676": "<sup>204</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb和<sup>207</sup>Pb/<sup>206</sup>Pb误差相关性。",
    "radial_intro": "径向图是双变量 (x<sub>i</sub>,y<sub>i</sub>) 散点图，其中：\n\n<p></p>\n\nx<sub>i</sub> = 1∕&sigma;(z<sub>i</sub>) 和 y<sub>i</sub> = (z<sub>i</sub> - z<sub>o</sub>)∕&sigma;(z<sub>i</sub>) (对 1 &le; i &le; n)\n\n<p></p>\n\nz<sub>i</sub>是一些数据的转换, &sigma;(z<sub>i</sub>) 对应测量不确定度。例如，如果(z<sub>i</sub>), 则 &sigma;(z<sub>i</sub>) = &sigma;(t<sub>i</sub>)∕t<sub>i</sub>。 z<sub>o</sub> 是一个方便的中心值，例如加权平均值。连接径向图的原点 (x=0,y=0) 和数据点 (x<sub>i</sub>,y<sub>i</sub>) 的线的斜率等于z<sub>i</sub>, 如果精确度够高，则沿x轴的水平距离就是度量。因此，径向图可以同时显示测量值和精度。没有其他图形方法可以同时达到这样的效果（Galbraith，1988）。这使径向图成为可视化异方差数据（即具有可变测量不确定性的数据）的首选方法。这一方法在地球科学中的传统应用是裂变径迹和光释光测年（例如，Galbraith，1990； Galbraith等，1999）。 IsoplotR将其推广到所有其他地球年代计中。' ",
    "radial_t": "中心年龄由 e<sup>&mu;</sup> 计算而来，其中 &mu; 是以下对数正态分布的平均值：\n\n<p></p>\n\nt<sub>i</sub> ~ Norm(&mu;, s[t<sub>i</sub>]<sup>2</sup> + &omega;<sup>2</sup>) <span class='alignright'>(等式1)</span>\n\n<p></p>\n\n上述分布中 s[t<sub>i</sub>] 是n个测量值中第i个的标准误差，&omega; 是过度离散。",
    "radial_m": "加权平均方差又名简化的卡氏（Chi-squared）统计。MSWD>1表明考虑中的数据组相对分析误差过度离散。",
    "radial_p": "均一性卡氏概率的p值。p数值较高（比如：p>0.05）表明没有足够证据表明过度离散。",
    "radial_omega": "公式一定义的过度离散。",
    "RbSr_Rb": "Rb含量（ppm）。",
    "RbSr_err_Rb": "Rb含量测量误差（ppm） ",
    "RbSr_Sr": "Sr含量（ppm）。",
    "RbSr_err_Sr": "Sr含量测量误差（ppm） ",
    "RbSr_8786": "<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr测量值。",
    "RbSr_err_8786": "<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr测量误差",
    "RbSr_Rb87Sr86": "<sup>87</sup>Rb/<sup>86</sup>Sr测量值。",
    "RbSr_redundancy": "<p></p> <tt>IsoplotR</tt>使用这些数据计算<sup>87</sup>Rb/<sup>86</sup>Sr比值和<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr与<sup>87</sup>Rb/<sup>86</sup>Sr的误差相关性。",
    "RbSr_Sr87Sr86": "<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr测量值。",
    "RbSr_err_Sr87Sr86": "<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr测量误差",
    "RbSr_rho_Rb87Sr86_Sr87Sr86": "<sup>87</sup>Rb/<sup>86</sup>Sr和<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr误差相关性（可选择的）。",
    "RbSr_Rb87Sr87": "<sup>87</sup>Rb/<sup>87</sup>Sr测量值。",
    "RbSr_err_Rb87Sr87": "<sup>87</sup>Rb/<sup>87</sup>Sr测量误差",
    "RbSr_Sr86Sr87": "<sup>86</sup>Sr/<sup>87</sup>Sr测量值。",
    "RbSr_err_Sr86Sr87": "<sup>87</sup>Sr/<sup>86</sup>Sr测量误差",
    "RbSr_rho_Rb87Sr87_Sr86Sr87": "<sup>87</sup>Rb/<sup>87</sup>Sr和<sup>86</sup>Sr/<sup>87</sup>Sr误差相关性（可选择的）。",
    "regression_s": "最优拟合线的斜率。",
    "regression_s_x": "s的估算误差(&sigma;)。",
    "regression_s_y": "合适自由度下s的100(1-&alpha;)%置信区间。",
    "regression_s_z": "过度离散下s的近似100(1-&alpha;)%置信区间，其中z=y&radic;MSWD。",
    "regression_i_x": "i的估算误差(&sigma;)。",
    "regression_i_y": "合适自由度下i的100(1-&alpha;)%置信区间。",
    "regression_i_z": "过度离散下i的近似100(1-&alpha;)%置信区间，其中z=y&radic;MSWD（当MSWD>1时报道）。",
    "regression_intro": "<tt>Isoplot</tt>提供三种方式来直线拟合具有分析误差的二维数据：\n\n<ol><li>模型-1：极大似然回归，使用York et al. (2004)改进的误差加权最小二乘法。基于数据点的离散仅被分析误差所导致的假设，该算法同时考虑分析误差和误差相关性。如果该假设是正确的，MSWD应该近似等于1。如果MSWD>1，模型-1回归假定分析误差被低估至 &radic;MSWD。</li>\n<li>模型-2：普通最小二乘回归，不考虑分析误差。</li>\n<li>模型-3：过度离散的极大似然回归。不是将任何过度离散（MSWD>1）归因于低估的分析误差，也可以将它归因于目前存在的地质误差，表明它本身是一个额外的变量因素。</li>\n</ol>",
    "regression_mswd_x": "线性拟合的加权平均方差（MSWD）。对于特定的分析误差，MSWD值>>1标明数据过度离散。",
    "regression_mswd_y": "线性拟合的Chi-squared p值。p<<0.05表明对于固定的分析误差数据过于离散。",
    "ReOs_Re": "Re含量（ppm）。",
    "ReOs_err_Re": "Re含量测量误差（ppm） ",
    "ReOs_Os": " Os含量（ppm）。",
    "ReOs_err_Os": "Os含量测量误差（ppm） ",
    "ReOs_redundancy": "<p></p> <tt>IsoplotR</tt>使用这些数据计算<sup>187</sup>Re/<sup>188</sup>Os比值和<sup>187</sup>Os/<sup>188</sup>Os与<sup>187</sup>Re/<sup>188</sup>Os的误差相关性。",
    "ReOs_Re187Os188": "<sup>187</sup>Re/<sup>188</sup>Os测量值。",
    "ReOs_err_Re187Os188": "<sup>187</sup>Re/<sup>188</sup>Os测量误差",
    "ReOs_Os187Os188": "<sup>187</sup>Os/<sup>188</sup>Os测量值。",
    "ReOs_err_Os187Os188": "<sup>187</sup>Os/<sup>188</sup>Os测量误差",
    "ReOs_rho_Re187Os188Os187Os188": "<sup>187</sup>Re/<sup>188</sup>Os和<sup>187</sup>Os/<sup>188</sup>Os误差相关性（可选择的）。",
    "zeta": "裂变径迹年龄由下公式给出： t = ln [1 + {2Nsλ238λf} / {[238U] AsL}] /λ238（式1） 其中Ns是在面积As上测量的自发裂变径迹的数量，[238U]是单位体积中原子的238U浓度，λf是裂变衰减常数，L是可蚀刻的裂变径迹长度，因子2是a几何参数，代表蚀刻从内部晶体表面的上方和下方都显示出轨迹。 [238U]可以使用中子辐照的235U的诱导裂变作为238U的代用品间接测量。在这种方法的最常见实例中，诱发的裂变径迹由附着在抛光的矿物表面的由云母或塑料制成的外部探测器记录（Fleischer和Hart，1972； Hurford和Green，1983）。裂变径迹年龄方程变为： t = ln [1 + {λ238ζρdNs} / {2 Ni}] /λ238（式2） 其中Ni是在与自然轨道相同的区域中在外部探测器中计数的诱导裂变轨道的数量，ζ是结合了裂变衰减常数和可蚀刻裂变轨道长度的“ zeta”校准因子，而ρd是在已知U浓度的共辐照玻璃中计算出的每单位面积诱发裂变径迹的数量。 ρd可使ζ因子在两次辐射之间的“循环”。",
    "SmNd_Sm": "Sm含量（ppm）。",
    "SmNd_err_Sm": "Sm含量测量误差（ppm） ",
    "SmNd_Nd": "Nd含量（ppm）。",
    "SmNd_err_Nd": "Nd含量测量误差（ppm） ",
    "SmNd_redundancy": "<p></p> <tt>IsoplotR</tt>使用这些数据来计算<sup>147</sup>Sm/<sup>144</sup>Nd比值和<sup>147</sup>Sm/<sup>144</sup>Nd与<sup>143</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd的误差相关性。",
    "SmNd_Sm147Nd144": "<sup>147</sup>Sm/<sup>144</sup>Nd测量值。",
    "SmNd_err_Sm147Nd144": "<sup>147</sup>Sm/<sup>144</sup>Nd测量误差",
    "SmNd_Nd143Nd144": "<sup>143</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd测量值。",
    "SmNd_err_Nd143Nd144": "<sup>143</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd测量误差",
    "SmNd_rho_Sm147Nd144Nd143Nd144": "<sup>147</sup>Sm/<sup>144</sup>Nd和<sup>143</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd误差相关性（可选择的）",
    "SmNd_Sm147Nd143": "<sup>147</sup>Sm/<sup>143</sup>Nd测量值。",
    "spectrum_intro": "<sup>40</sup>Ar/<sup>39</sup>Ar年龄谱是可视化逐步加热测量过程的有用工具。它是基于沿水平轴随着温度升高而形成的的不同加热各阶段的加权平均投图，不同样品块宽度等比例对应的<sup>39</sup>Ar量。<tt>IsoplotR</tt>将坪年龄定义为符合改良版Chauvenet标准连续加热各阶最长序列（就累计的<sup>39</sup>Ar含量而言）的加权平均年龄。这个定义不同于<tt>Isoplot</tt>的定义 (Ludwig, 2003)， 并更加简单 。然而，值得注意的是，年龄坪并没有一个绝对的定义，因此不能用于定量参考。这些坪有可能表现出过量的过度离散。通过可选的<tt>omit</tt>列移除某个或某些加热阶段可以手动减小离散程度。",
    "spectrum_t": " 坪年龄，即各阶段最大连续组的加权平均年龄，这些阶段符合用于普通加权平均的改良版Chauvenet标准。",
    "spectrum_mswd_x": "坪的MSWD（又名‘简化的卡式统计’）。 只要过度离散不偏离Chauvenet的异常值标准，<tt>IsoplotR</tt>的坪定义允许允许MSWD不超过1。",
    "spectrum_mswd_y": "均一性的卡式检测的p值。 只要过度离散不偏离Chauvenet的异常值标准，<tt>IsoplotR</tt>的坪定义允许允许p值低于&alpha; 截断值。",
    "spectrum_pct_39": "年龄坪中各阶段的总和。",
    "ThU_82": "<sup>238</sup>U/<sup>232</sup>Th测量值.",
    "ThU_err_82": "<sup>238</sup>U/<sup>232</sup>Th测量误差.",
    "ThU_42": "<sup>234</sup>U/<sup>232</sup>Th测量值.",
    "ThU_err_42": "<sup>234</sup>U/<sup>232</sup>Th测量误差.",
    "ThU_02": "<sup>230</sup>Th/<sup>232</sup>Th测量值.",
    "ThU_err_02": "<sup>230</sup>Th/<sup>232</sup>Th测量误差.",
    "ThU_rho_8242": "<sup>238</sup>U/<sup>232</sup>Th和<sup>234</sup>U/<sup>232</sup>Th误差相关性.",
    "ThU_rho_8202": "<sup>238</sup>U/<sup>232</sup>Th和<sup>230</sup>Th/<sup>232</sup>Th的误差相关性 <span class='hidden show4ThU3'>(可选择的)</span>",
    "ThU_rho_4202": "<sup>234</sup>U/<sup>232</sup>Th和<sup>230</sup>Th/<sup>232</sup>Th误差相关性.",
    "ThU_28": "<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U测量值.",
    "ThU_err_28": "<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U测量误差.",
    "ThU_48": "<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U测量值.",
    "ThU_err_48": " <sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U测量误差.",
    "ThU_08": "<sup>230</sup>Th/<sup>238</sup>U测量值.",
    "ThU_err_08": "<sup>230</sup>Th/<sup>238</sup>U测量误差.",
    "ThU_rho_2808": "<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U- and <sup>230</sup>Th/<sup>238</sup>U误差相关性<span class='show4ThU4'>(可选择的)</span>",
    "ThU_rho_4808": "<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U和<sup>230</sup>Th/<sup>238</sup>U误差相关性.",
    "ThU_C": "演变图、等时线和星状图中充填颜色的可选变量.",
    "UThHe": "He、U、Th 和 (可选择的) Sm丰度或浓度的测量值 (可使用各种原子单位，fmol、mol/g、atoms等).",
    "UThHe_err": "He、U、Th和（可选择的） Sm测量误差.",
    "UThHe_C": "星状图、三元图和对数比图充填颜色的可选变量.",
    "RbSr_err_Rb87Sr86": "<sup>87</sup>Rb/<sup>86</sup>Sr测量误差.",
    "ThU_rho_2848": "<sup>232</sup>Th/<sup>238</sup>U和<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U误差相关性.",
    "SmNd_rho_Sm147Nd143Nd144Nd143": "<sup>147</sup>Sm/<sup>143</sup>Nd和<sup>144</sup>Nd/<sup>143</sup>Nd误差相关性 (可选择的).",
    "SmNd_err_Sm147Nd143": "<sup>147</sup>Sm/<sup>143</sup>Nd测量误差.",
    "SmNd_err_Nd144Nd143": "<sup>144</sup>Nd/<sup>143</sup>Nd测量误差.",
    "SmNd_Nd144Nd143": "<sup>143</sup>Nd/<sup>144</sup>Nd测量值.",
    "ReOs_rho_Re187Os187Os188Os187": "<sup>187</sup>Re/<sup>187</sup>Os和<sup>188</sup>Os/<sup>187</sup>Os误差相关性 (可选).",
    "ReOs_err_Re187Os187": "<sup>187</sup>Re/<sup>187</sup>Os测量误差.",
    "ReOs_err_Os188Os187": "<sup>188</sup>Os/<sup>187</sup>Os测量误差.",
    "ReOs_Re187Os187": "<sup>188</sup>Re/<sup>187</sup>Os测量值.",
    "ReOs_Os188Os187": "<sup>188</sup>Os/<sup>187</sup>Os测量值.",
    "LuHf_rho_Lu6Hf6Hf7Hf6": "<sup>176</sup>Lu/<sup>176</sup>Hf 和<sup>176</sup>Hf/<sup>176</sup>Hf-ratios误差相关性 (可选).",
    "LuHf_err_Lu176Hf176": "<sup>176</sup>Lu/<sup>176</sup>Hf测量误差.",
    "LuHf_err_Hf177Hf176": "<sup>177</sup>Hf/<sup>176</sup>Hf测量误差.",
    "LuHf_Lu177Hf176": "<sup>177</sup>Lu/<sup>176</sup>Hf测量值.",
    "LuHf_Hf177Hf176": "<sup>177</sup>Hf/<sup>176</sup>Hf测量值.",
    "regression_omega": "y截距的过度（地质）离散，例如：描述继承组分的假定高斯分布的标准偏差.",
    "input": "输入格式:",
    "detrital_correction_none": "无",
    "spotsize": "坑尺寸",
    "ThPb_format_1": "1. 正常",
    "ThPb_format_2": "2. 相反",
    "ThPb_format_3": "3. 三组比值",
    "help_Pb208Pb204": "初始<sup>208</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb：",
    "ThPb_3204": "<sup>232</sup>Th/<sup>204</sup>Pb测量值.",
    "ThPb_err_3204": "<sup>232</sup>Th/<sup>204</sup>Pb测量误差.",
    "ThPb_0804": "<sup>208</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb测量值.",
    "ThPb_err_0804": "<sup>208</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb测量误差.",
    "ThPb_rho_3204_0804": "<sup>232</sup>Th/<sup>204</sup>Pb和<sup>208</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb误差相关性.",
    "ThPb_3208": "<sup>232</sup>Th/<sup>208</sup>Pb测量值.",
    "ThPb_err_3208": "<sup>232</sup>Th/<sup>208</sup>Pb测量误差.",
    "ThPb_0408": "<sup>204</sup>Pb/<sup>208</sup>Pb测量值.",
    "ThPb_err_0408": "<sup>208</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb测量误差.",
    "ThPb_rho_3208_0408": "<sup>232</sup>Th/<sup>208</sup>Pb和<sup>204</sup>Pb/<sup>208</sup>Pb误差相关性 (可选).",
    "ThPb_redundancy": "<p></p><tt>IsoplotR</tt>使用三组比值的冗余来计算各自测量误差的相关性.",
    "help_ThPb_i2i": "使用等时线截距估算初始<sup>208</sup>Pb/<sup>204</sup>Pb比值？",
    "PbPb_67": " <sup>206</sup>Pb/<sup>207</sup>Pb测量值。",
    "PbPb_err_67": "<sup>206</sup>Pb/<sup>207</sup>Pb测量误差",
    "ages_48_0": "初始<sup>234</sup>U/<sup>238</sup>U比值估算。",
    "translate_button": "<a class='translatelink' href='${LINK}' title='请点击此链接以帮助翻译此原文。'>翻译</a>",
    "help_ellipsestroke": "误差椭圆边框颜色：",
    "help_oerr": "输出误差类型：",
    "help_showdisc": "显示不协和度："
}
