请提供分裂算符法求解薛定谔方程的python代码

以下是使用分裂算符法求解一维薛定谔方程的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义常数
hbar = 1.0   # hbar为约化普朗克常数
m = 1.0      # m为粒子质量
N = 1000     # 离散点数
L = 10.0     # 空间长度
x, dx = np.linspace(-L/2, L/2, N, retstep=True)  # 空间离散化

# 定义势能函数
def V(x):
    return 0.5 * m * (omega * x)**2

# 定义初始波函数
def psi_0(x):
    return np.exp(-(x/L)**2)

# 定义时间演化函数
def U(dt):
    # 定义动能算符
    K = np.exp(-0.5j * (hbar/m) * (dt/dx)**2 * np.gradient(x)**2)

    # 定义势能算符
    V_hat = np.exp(-1j * (dt/hbar) * V(x))

    # 定义总时间演化算符
    return K @ V_hat @ K

# 初始化波函数和时间步长
psi = psi_0(x)
dt = 0.01

# 定义演化时间和演化步数
T = 10.0
Nt = int(T/dt)

# 定义频率参数
omega = 2 * np.pi

# 演化波函数
for i in range(Nt):
    psi = U(dt) @ psi

# 绘制波函数图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, abs(psi)**2)
plt.show()

这段代码实现了求解一维谐振子势能下的薛定谔方程，使用了分裂算符法进行时间演化。其中，势能函数为 $V(x)=\frac{1}{2}m\omega^2x^2$，初始波函数为高斯波包，演化时间为 $T=10$，演化步数为 $N_t=\frac{T}{\Delta t}$，时间步长 $\Delta t=0.01$，离散化点数为 $N=1000$。最后绘制出了波函数的概率密度图像。