@wp.func def rosenbrock(x: float, y: float): return (1.0 - x) ** 2.0 + 100.0 * (y - x**2.0) ** 2.0

@wp.func 是一个函数装饰器，用于将函数注册为一个可调用的函数。在这个例子中，@wp.func 装饰器将 rosenbrock 函数注册为可调用的函数。

rosenbrock 函数是一个实现了罗森布洛克函数的函数。罗森布洛克函数是一个用于优化问题的常用测试函数，它具有多个局部最小值和一个全局最小值。该函数的定义如下：

def rosenbrock(x: float, y: float):
return (1.0 - x) ** 2.0 + 100.0 * (y - x**2.0) ** 2.0

该函数接受两个浮点数参数 x 和 y，并返回计算得到的罗森布洛克函数的值。

相关问题

请修改这段代码让它输出结果绘图：粒子以不同能量经过方势阱时，波函数的变化情况：import numpy as np def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1 mat_V = np.zeros((N, N)) for i, xx in enumerate(x): if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return [np.exp(1.0j*k*x[i]) for i in range(N)] def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=complex) for i in range(N): G[i, :] = [-1.0j / k * np.exp(1.0j*k*np.abs(x[i]-xp[j])) for j in range(N)] return G def change_of_var(node, weight, a, b, N): nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)] return nop, wp N = 298 a = -1.5 b = 1.5 k_vec = np.arange(0.5, 6.0) x, w = np.polynomial.legendre.leggauss(N) x = (b-a)/2.0*x + (b+a)/2.0 w = (b-a)/2.0*w

以下是修改后的代码，其中添加了绘图部分：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def square_poten_well(x, N):
    L = 2
    V0 = -1
    mat_V = np.zeros((N, N))
    for i, xx in enumerate(x):
        if abs(xx) <= L/2:
            mat_V[i, i] = V0
    return mat_V

def phi(k, x, N):
    return [np.exp(1.0j*k*x[i]) for i in range(N)]

def Green_func(k, x, xp, N):
    G = np.ones((N, N), dtype=complex)
    for i in range(N):
        G[i, :] = [-1.0j / k * np.exp(1.0j*k*np.abs(x[i]-xp[j])) for j in range(N)]
    return G

def change_of_var(node, weight, a, b, N):
    nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)]
    wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)]
    return nop, wp

N = 298
a = -1.5
b = 1.5
k_vec = np.arange(0.5, 6.0)
x, w = np.polynomial.legendre.leggauss(N)
x = (b-a)/2.0*x + (b+a)/2.0
w = (b-a)/2.0*w

# 绘制波函数变化图像
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(12, 8))

for i, k in enumerate(k_vec):
    wave_func = np.abs(np.array(calc_wave_func(k, x, N)))
    ax = axes[i//3, i%3]
    ax.plot(x, wave_func)
    ax.set_title(f'Wave function for k={k:.1f}')
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('|psi(x)|')

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码中，我们添加了绘图部分，其中使用了 `subplots()` 函数创建了 2x3 的图像区域，然后使用循环对不同能量下的波函数进行绘制，最后使用 `tight_layout()` 函数调整图像布局，使得图像之间的间隔更加美观。

请将以下零散的代码块合成一个完整的python代码并能正确输出结果：function square_poten_well(x::Vector, N::Int) L = 2 V0 = -1 mat_V = zeros(N, N) for (i, xx) in enumerate(x) if abs(xx) <= L/2 mat_V[i, i] = V0 end end return mat_V end φ(k, x::Vector, N::Int) = [exp(1.0im*k*x[i]) for i in 1:N] function Green_func(k, x::Vector, xp::Vector, N::Int) G = ones(ComplexF64, N, N) for i in 1:N G[i, :] = [-1.0im / k * exp(1.0im*k*abs(x[i]-xp[j]) ) for j in 1:N] end return G end function change_of_var(node, weight, a, b, N) nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in 1:N] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in 1:N] return nop, wp end const N = 298 #节点的个数 const a = -1.5 #积分下限 const b = 1.5 #积分上限 const k_vec = 0.5:1:5.5 # 波数k的取值

完整的 Python 代码如下：

import numpy as np

def square_poten_well(x, N):
    L = 2
    V0 = -1
    mat_V = np.zeros((N, N))
    for i, xx in enumerate(x):
        if abs(xx) <= L/2:
            mat_V[i, i] = V0
    return mat_V

def phi(k, x, N):
    return [np.exp(1.0j*k*x[i]) for i in range(N)]

def Green_func(k, x, xp, N):
    G = np.ones((N, N), dtype=complex)
    for i in range(N):
        G[i, :] = [-1.0j / k * np.exp(1.0j*k*np.abs(x[i]-xp[j])) for j in range(N)]
    return G

def change_of_var(node, weight, a, b, N):
    nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)]
    wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)]
    return nop, wp

N = 298
a = -1.5
b = 1.5
k_vec = np.arange(0.5, 6.0)
x, w = np.polynomial.legendre.leggauss(N)
x = (b-a)/2.0*x + (b+a)/2.0
w = (b-a)/2.0*w

这段代码实现了一个计算量子力学问题的数值计算方法。其中 `square_poten_well()` 函数用于计算方势阱的势能矩阵，`phi()` 函数用于计算平面波的波函数，`Green_func()` 函数用于计算格林函数，`change_of_var()` 函数用于变量变换，将区间 $[a,b]$ 上的积分变换到 $[-1,1]$ 上。最后，通过调用 `np.polynomial.legendre.leggauss()` 函数来计算 Legendre-Gauss 积分节点和权重，计算节点 `x` 和权重 `w` 后可以进行数值积分。