对上述程序每一句代码注释并解释

由于您提供的代码已经是一个完整的Python脚本，包含了矩形腔光场传播的计算和可视化部分，下面是对每段代码的简单解释及注释：

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义量子反射函数 QU
def QU(x, u):
    # 定义辅助变量
    global steps, L, k, a
    # 创建等间距x轴数组
    x_ = np.linspace(-a, a, steps)
    
    # 计算每个点的干涉项并求和
    step_length = 2 * a / (steps - 1)
    y = np.sqrt(1j / L * np.exp(-1j * k * L)) * np.sum(
        # 使用 expit 函数替换 Matlab 中的指数函数，这里是指数函数的近似
        expit(-1j * k / (2 * L) * (-x_ + x)**2) * u,
        axis=0  # 沿着行方向求和
    ) * step_length
    
    return y

# 循环N次进行光场迭代更新
for m in range(N):
    # 计算新的光场分布，并归一化防止数值溢出
    u0 = QU(x, u_)
    u_ /= np.max(np.abs(u0))

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置绘图窗口大小
plt.subplot(2, 1, 1)  # 分割成两行一列，第一个图形
plt.plot(x, np.abs(u0) / np.abs(u0[int(steps / 2)]))  # 绘制振幅分布
plt.xlabel('x')  # X轴标签
plt.ylabel('相对振幅')  # Y轴标签

# 计算并绘制相位分布
angle_u0 = np.angle(u0) / np.pi * 180  # 将弧度转换为度
angle_u0 -= angle_u0[int(steps / 2)]  # 去掉固定相位偏移
plt.subplot(2, 1, 2)  # 第二个图形
plt.plot(x, angle_u0)
plt.xlabel('x')  # X轴标签
plt.ylabel('相对相位')  # Y轴标签

plt.show()  # 显示图形

这个程序首先导入所需的库，然后定义了一个名为`QU`的函数，用于计算单个步骤后的光场分布。循环N次进行多次迭代更新，每次迭代后对光场进行归一化。最后，它通过matplotlib绘制两个图像，分别是光场的振幅分布和相位分布。