基于光强来确定干涉条纹数目的代码

以下是基于光强来确定干涉条纹数目的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置常数
N = 1000  # 采样点数
L = 1e-3  # 感兴趣区域长度
lambda_ = 500e-9  # 光波长

# 生成x坐标轴
x = np.linspace(-L/2, L/2, N)

# 计算两束光的相位差
d_phi = 2 * np.pi * x / lambda_

# 计算两束光的光强
I1 = 1  # 光强1
I2 = 1  # 光强2
I = I1 + I2 + 2 * np.sqrt(I1 * I2) * np.cos(d_phi)

# 找到光强的极值点
peaks, _ = np.histogram(I, bins=100)
peak_indices = np.where(peaks == np.max(peaks))[0]
if len(peak_indices) > 1:
    print("Found multiple peak indices:", peak_indices)
peak_index = peak_indices[0]

# 计算干涉条纹数目
N_interference = peak_index * 2 - 1

# 绘制光强图像和干涉条纹位置
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, I)
for i in range(N_interference):
    ax.axvline(x=i*lambda_/2, linestyle='--', color='red')
plt.show()

这个代码生成了一个长度为1mm的区域，并假设在这个区域内有两束光，其光强为1，相位差随着位置线性变化。根据干涉条纹的定义，两束光的相位差为2π时会出现一条干涉条纹。因此，我们可以通过计算光强的变化来确定干涉条纹的位置，并进而计算干涉条纹数目。

在这个代码中，我们首先计算两束光的相位差和光强。然后，我们找到光强的极值点，即干涉条纹位置。最后，我们通过干涉条纹位置来计算干涉条纹数目。代码最后绘制了光强图像和干涉条纹位置。