利用这个文档使用Python编写粒子通过德尔塔势阱的概率分布随时间的动态图像
时间: 2024-10-28 07:07:34 浏览: 30
一个使用 GWO 算法求解的 Python 示例代码
为了实现粒子通过德尔塔势阱的概率分布随时间变化的动态图像,我们可以基于文中提供的解析公式和数值方法来编写 Python 代码。以下是一个示例代码,使用 `matplotlib` 库来生成动态图像:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
# 参数设置
a = 1.0 # 波包宽度参数
S = -4.0 # 初始波包中心位置
K0 = 10.0 # 平均波矢
Lambda = 5.0 # 势阱深度参数
tau_max = 5.0 # 时间范围
dt = 0.05 # 时间步长
# 无量纲坐标
X = np.linspace(-10, 10, 1000)
# 波包随时间演化的解析表达式
def psi(X, tau):
integrand1 = lambda K: np.exp(1j * (K0 - K) * S) * np.exp(-(K - K0)**2 / 4) * np.exp(1j * K * X + 1j * Lambda * K * np.exp(-1j * K * X)) * np.exp(-1j * K**2 * tau)
integrand2 = lambda K: np.exp(1j * (K0 - K) * S) * np.exp(-(K - K0)**2 / 4) * np.exp(1j * K * X) * np.exp(-1j * K**2 * tau)
integral1 = np.trapz(integrand1(np.linspace(0, 100, 1000)), axis=-1)
integral2 = np.trapz(integrand2(np.linspace(0, 100, 1000)), axis=-1)
Psi_X_tau = (a ** 0.25) / (8 * np.pi**(3/2)) * (integral1 / (1 - 1j * Lambda * np.linspace(0, 100, 1000)) * (X <= 0) +
integral2 / (1 - 1j * Lambda * np.linspace(0, 100, 1000)) * (X > 0))
return Psi_X_tau
# 动态图像设置
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(X, np.abs(psi(X, 0))**2)
ax.set_xlim(-10, 10)
ax.set_ylim(0, 0.5)
ax.set_xlabel('Position X')
ax.set_ylabel('Probability Density |Psi|^2')
ax.set_title('Wave Packet Scattering through Delta Potential Well')
# 更新函数
def update(frame):
tau = frame * dt
y = np.abs(psi(X, tau))**2
line.set_ydata(y)
return line,
# 创建动画
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=int(tau_max / dt), interval=50, blit=True)
plt.show()
```
### 代码说明:
1. **参数设置**:定义了波包宽度参数 `a`、初始波包中心位置 `S`、平均波矢 `K0`、势阱深度参数 `Lambda`、时间范围 `tau_max` 和时间步长 `dt`。
2. **无量纲坐标**:定义了空间坐标 `X`。
3. **波包随时间演化的解析表达式**:定义了一个函数 `psi(X, tau)`,用于计算给定时间和位置下的波函数值。这里使用了数值积分方法 `np.trapz` 来近似积分。
4. **动态图像设置**:使用 `matplotlib` 创建一个图形窗口,并设置初始图像。
5. **更新函数**:定义了一个更新函数 `update`,用于在每一帧更新波函数的概率密度。
6. **创建动画**:使用 `FuncAnimation` 创建动画,并显示动态图像。
运行上述代码,你将看到粒子通过德尔塔势阱的概率分布随时间变化的动态图像。你可以调整参数来观察不同条件下波包的行为。
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