利用Python编写多极辐射的计算机仿真程序，给我一个电四极辐射的案例

好的，以下是一个电四极辐射的案例：

假设有一个正方形的电路板，边长为$a$，中心处有一条长度为$b$的导线，于$x$轴方向垂直，由直流电$I$提供电流，我们可以通过Python编写一个多极辐射的计算机仿真程序，来计算该导线的电四极辐射。

具体步骤如下：

1.定义导线的位置和电流$I$。

2.确定一个点$P$，用于计算电四极辐射。可以在距离电路板中心为$r$的球面上选择足够多的点。

3.计算导线上每个微小长度元$dL$在点$P$处的贡献。

4.将整个导线分成若干个微小长度元$dL_i$，通过叠加每个微小长度元在点$P$处的贡献，得到点$P$处的电场强度$E$。

5.根据点$P$处的电场强度$E$，计算点$P$处的电四极辐射。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

def electric_quadrupole_radiation(l, a, b, I, r):
    # l为导线长度，a为电路板边长，b为导线距离电路板中心的距离，I为电流，r为球面上的半径
    c = a / 2  # 电路板中心点坐标为(0,0,0)
    theta, phi = np.meshgrid(np.linspace(0,np.pi,20), np.linspace(0,2*np.pi,20))
    x = r*np.sin(theta)*np.cos(phi)
    y = r*np.sin(theta)*np.sin(phi)
    z = r*np.cos(theta)
    E = np.zeros((len(x), len(y), len(z)))
    for i in range(len(x)):
        for j in range(len(y)):
            for k in range(len(z)):
                # 计算电场强度
                r1 = np.array([x[i][j][k], y[i][j][k], z[i][j][k]])
                r2 = np.array([b, 0, 0])
                r3 = r1 - c
                if r1[2] <= l / 2 and r1[2] >= -l / 2:
                    E[i][j][k] = I*b*(3*r3[0]**2 - r3[1]**2 - r3[2]**2)/((r2-r1)**2).sum()**2

    # 计算电四极辐射
    R = r2 - np.array([0, r, 0])
    z1 = R[2]/r
    x1 = R[0]/r
    Ez = np.sum(np.sum(E, axis=0), axis=0)
    return Ez*(1 - 3*z1**2)*x1**2 + Ez*3*z1*x1*(1 - x1**2 - z1**2)

当我们输入导线长度为$l=1$，电路板边长为$a=10$，导线距离电路板中心的距离为$b=2$，电流为$I=1$，球面上的半径为$r=10$时，可以得到该导线的电四极辐射。