% 计算输出光场Eout = lambda/(2*pi)*Jm*Jv;维度不同怎么解决
时间: 2023-09-11 20:11:35 浏览: 43
如果 `lambda`, `Jm` 和 `Jv` 的维度不同,那么需要进行维度的匹配或者广播。具体来说,可以使用 NumPy 的广播机制来自动地将维度不同的数组进行扩展,使其变成相同的形状,然后再进行计算。
假设 `lambda` 是一个标量,`Jm` 是一个形状为 `(n,)` 的一维数组,`Jv` 是一个形状为 `(m, n)` 的二维数组,那么可以按照以下方式计算输出光场 `Eout`:
```python
import numpy as np
# 扩展 lambda 的形状为 (m, n)
lambda_ = lambda * np.ones((m, n))
# 扩展 Jm 的形状为 (m, n)
Jm_ = Jm.reshape((1, n)) * np.ones((m, 1))
# 计算输出光场 Eout
Eout = lambda_ / (2 * np.pi) * Jm_ * Jv
```
这里使用了 NumPy 的广播机制,将 `lambda` 扩展为 `(m, n)` 的数组,将 `Jm` 扩展为 `(m, n)` 的数组,并将它们分别与 `Jv` 相乘。最终得到的 `Eout` 的形状也是 `(m, n)`。
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以下是一个简单的Matlab程序,用于计算和绘制一个顺时针旋转的涡旋光束:
```matlab
% 定义波长和空间坐标的网格
lambda = 0.6328e-6; % 波长
[X,Y] = meshgrid(-0.01:0.0001:0.01,-0.01:0.0001:0.01); % 空间坐标网格
% 定义涡旋光束的Jones向量和Jones矩阵
l = 10; % 旋转数
theta = atan2(Y,X); % 相位角
Jv = exp(1i*l*theta); % Jones向量
Jm = [cos(theta), sin(theta); -sin(theta), cos(theta)]; % Jones矩阵
% 计算输出光场
Eout = lambda/(2*pi)*Jm*Jv;
% 绘制光场强度分布图
figure;
imagesc(abs(Eout).^2);
axis equal tight;
colormap('gray');
```
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```matlab
% 定义输入信号
w = 1; % 涡旋光束角动量
m = 2; % 涡旋光束模式数
n = 1; % 涡旋光束模式数
rho = 1; % 极座标半径
phi = linspace(0,2*pi,100); % 极座标角度
E0 = 1; % 输入光束振幅
Pin = E0^2; % 输入光束平均功率
Ein = E0 * exp(1i*w*phi) * exp(-rho^2/2) * rho^(m-1) * exp(1i*m*phi); % 输入光束
% 定义输出信号
fc = 50; % 混频器载波频率
t = linspace(0,1/fc,100); % 时间序列
omega = 2*pi*fc; % 混频器载波角频率
y = exp(1i*omega*t); % 混频器输出信号
% 计算混频效率
Eout = Ein .* y; % 输出光束
Pout = mean(abs(Eout).^2); % 输出光束平均功率
Efficiency = Pout / Pin; % 混频效率
% 打印混频效率
disp(['部分相干涡旋光束混频效率为:', num2str(Efficiency)]);
```
在这个程序中,我们首先定义了一个涡旋光束的角动量w、模式数m和n、极座标半径rho、角度phi和振幅E0。输入光束Ein是由输入振幅E0、涡旋相位因子exp(1i*w*phi)、高斯因子exp(-rho^2/2)、径向因子rho^(m-1)和角向因子exp(1i*m*phi)组成的。
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然后,我们将输入光束Ein和输出光束y相乘,计算输出光束Eout。使用mean函数计算输出光束的平均功率Pout,然后使用输入光束平均功率Pin和输出光束平均功率Pout来计算混频效率Efficiency。
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