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Python光學(xué)仿真數(shù)值分析求解波動(dòng)方程繪制波包變化圖

 更新時(shí)間:2021年10月20日 14:02:01   作者:微小冷  
這篇文章主要為大家介紹了Python光學(xué)仿真通過(guò)數(shù)值分析求解波動(dòng)方程并繪制波包變化圖的示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助

波動(dòng)方程數(shù)值解

波動(dòng)方程是三大物理方程之一,也就是弦振動(dòng)方程,其特點(diǎn)是時(shí)間與空間均為二階偏導(dǎo)數(shù)。其自由空間解便是我們熟知的三角函數(shù)形式,也可以寫(xiě)成自然虛指數(shù)形式。

一般來(lái)說(shuō),既然有了精確的解析解,那也就沒(méi)必要再去做不精確的數(shù)值模擬,但數(shù)值模擬的好處有兩個(gè),一是避免無(wú)窮小,從而在思維上更加直觀;二是頗具啟發(fā)性,對(duì)于一些解析無(wú)解的情況也有一定的處理能力。

對(duì)此,我們首先考慮一維波動(dòng)方程

在這里插入圖片描述

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def set_y0(x,k,L):
    y = np.zeros_like(x)
    y[x<L] = np.sin(k*x[x<L])*np.sin(np.abs(x[x<L]*np.pi/L))
    return y

if __name__ == "__main__":
    x = np.linspace(0,10,1000)
    k = np.pi*2/1.064
    L = 5
    y = set_y0(x,k,L)

    plt.plot(x,y)
    plt.show()

其形狀為

在這里插入圖片描述

現(xiàn)考慮讓這個(gè)光波在 [ 0 , L ] 范圍內(nèi)往返傳播,在此采用Dirichlet邊界條件,取

在這里插入圖片描述

至此,我們得到了光場(chǎng)的所有信息,原則上可以預(yù)測(cè)這個(gè)波包的所有行為,其迭代過(guò)程為

def wave1d(x,t,k,L):
    dx = x[1]-x[0]
    dt = t[1]-t[0]
    d2 = (dt/dx)**2
    y = np.zeros([len(t),len(x)])
    y[0,:] = set_y0(x,k,L)
    y[1,:] = set_y0(x-dt,k,L)
    for n in range(2,len(t)):
        y[n] = 2*y[n-1] - y[n-2] - d2*2*y[n-1]
        y[n,1:] += d2*y[n-1,:-1]
        y[n,:-1] += d2*y[n-1,1:]
        #邊界條件
        y[n,0] = 0
        y[n,-1] = 0   
    return y

由于 y y y是隨時(shí)間變化的參量,現(xiàn)有的matplotlib.pyplot已經(jīng)無(wú)法滿足我們繪制動(dòng)態(tài)圖片的需求,所以引入animation來(lái)進(jìn)行繪制,其代碼為

import matplotlib.animation as animation
#輸入時(shí)間,自變量,因變量,圖題標(biāo)記
def drawGif(t,x,ys,mark="time="):
    tAxis = np.linspace(0,len(t)-1,100).astype(int)
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111,xlim=(0,10),ylim=(-1.5,1.5))
    ax.grid()
    line, = ax.plot([],[],lw=0.2)
    time_text = ax.text(0.1,0.9,'',transform=ax.transAxes)
    def init():
        line.set_data([],[])
        time_text.set_text("")
        return line, time_text   
    def animate(i):
        y = ys[i]
        line.set_data(x,y)
        time_text.set_text(mark+str(t[i]))
        return line, time_text
    # 動(dòng)態(tài)圖繪制命令
    # 輸入分別為畫(huà)圖窗口,動(dòng)畫(huà)函數(shù),動(dòng)畫(huà)函數(shù)輸入變量,延時(shí),初始函數(shù)
    ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, tAxis,
        interval=200, init_func=init)
    #通過(guò)imagemagick引擎來(lái)保存gif
    ani.save('wave.gif',writer='imagemagick')
    plt.show()
if __name__ == "__main__":
    x = np.linspace(0,10,1000)
    t = np.linspace(0,12,2041)
    k = np.pi*2/1.064
    L = 5
    y = wave1d(x,t,k,L)
    drawGif(t,x,y)

得到結(jié)果為

在這里插入圖片描述

這個(gè)圖雖然很符合我們的預(yù)期,但有些物理過(guò)程并不清晰,我們不妨把初始波包設(shè)置為只有一個(gè)波峰的孤波

def set_y0(x,k,L):
    y = np.zeros_like(x)
    y[x<L] = np.sin(np.abs(x[x<L]*np.pi/L))
    return y

其圖像為

在這里插入圖片描述

我們可以清晰地看到,正弦波通過(guò)腔壁后,其震動(dòng)方向發(fā)生了變化,此即半波損失。

以上就是Python光學(xué)仿真數(shù)值分析求解波動(dòng)方程繪制波包變化圖的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python數(shù)值分析求解波動(dòng)方程繪制波包變化圖的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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