请解释下列代码:def get_Calculated(E1,E2,n): wave1 = RungeKutta2d(r,x_points,function,E1,V)[0,N] wave2 = RungeKutta2d(r,x_points,function,E2,V)[0,N] tolerance = electron_charge / 1000 #这里使用的是弦割法 while abs(E2-E1) > tolerance: E3 = E2 - wave2*(E2-E1)/(wave2-wave1) E1 = E2 E2 = E3 wave1 = RungeKutta2d(r,x_points,function,E1,V)[0,N] wave2 = RungeKutta2d(r,x_points,function,E2,V)[0,N] solutionE = RungeKutta2d(r,x_points,function,E3,V) E_n = get_Analytical(n) print("理论解{0:0.9e} J".format(E_n)) print("数值解 {0:0.9e} J".format(E3)) draw_Image(solutionE[0],solutionE[0])
时间: 2024-04-01 15:35:15 浏览: 39
这段代码定义了一个名为`get_Calculated`的函数,该函数用于计算系统的能级,并且在计算完成后调用`draw_Image`函数将波函数和概率密度绘制成图像。
函数接收三个参数`E1`、`E2`和`n`,分别表示初始能量范围、结束能量范围以及想要计算的能级。在函数内部,首先使用`RungeKutta2d`函数分别计算出`E1`和`E2`对应的波函数`wave1`和`wave2`。然后,定义一个容差`tolerance`,其值为电子电荷除以1000。接着,使用弦割法计算系统的能量值,直到计算得到的能量范围满足所设的容差。具体来说,当`abs(E2-E1)`大于容差时,根据弦割法公式计算出`E3`的值,并将`E2`的值赋给`E1`,将`E3`的值赋给`E2`。同时,使用`RungeKutta2d`函数计算出`E1`和`E2`对应的波函数`wave1`和`wave2`。当计算完成后,使用`RungeKutta2d`函数计算得到解析解,并将计算结果打印出来。最后,调用`draw_Image`函数将计算得到的波函数和概率密度绘制成图像。
综上,`get_Calculated`函数的作用是计算系统的能级,并将计算得到的波函数和概率密度绘制成图像,以便于观察和分析。
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请解释下列代码:#此函数用于可视化 def draw_Image(WaveFunction,ProbablityDensity): x_points2 = np.arange(xstart,xend+h,h) plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.subplot(1,2,1) #波函数图像绘制 plt.title('Wavefuction') plt.plot(x_points2,WaveFunction,'r') plt.subplot(1,2,2) #概率密度图像绘制 plt.title('ProbabilityDensity(Ψ^2)') plt.plot(x_points2,(1/a)*np.square(ProbablityDensity),'g') def get_Calculated(E1,E2,n): wave1 = RungeKutta2d(r,x_points,function,E1,V)[0,N] wave2 = RungeKutta2d(r,x_points,function,E2,V)[0,N] tolerance = electron_charge / 1000 #这里使用的是弦割法 while abs(E2-E1) > tolerance: E3 = E2 - wave2*(E2-E1)/(wave2-wave1) E1 = E2 E2 = E3 wave1 = RungeKutta2d(r,x_points,function,E1,V)[0,N] wave2 = RungeKutta2d(r,x_points,function,E2,V)[0,N] solutionE = RungeKutta2d(r,x_points,function,E3,V) E_n = get_Analytical(n) print("理论解{0:0.9e} J".format(E_n)) print("数值解 {0:0.9e} J".format(E3)) draw_Image(solutionE[0],solutionE[0])
这段代码定义了两个函数:draw_Image和get_Calculated。
draw_Image函数用于将计算得到的波函数和概率密度绘制成图像。该函数接收两个参数,WaveFunction表示波函数,ProbablityDensity表示概率密度。首先,该函数生成一个x_points2数组,用于表示x轴的取值范围。然后,该函数使用plt.subplot函数创建一个带有两个子图的画布。在第一个子图中,函数使用plt.plot函数将WaveFunction绘制成红色曲线,并设置标题为'Wavefuction'。在第二个子图中,函数使用plt.plot函数将ProbablityDensity绘制成绿色曲线,并设置标题为'ProbabilityDensity(Ψ^2)'。
get_Calculated函数用于计算系统的能级。该函数接收三个参数,E1和E2表示初始能量范围,n表示想要计算的能级。该函数首先使用RungeKutta2d函数计算出两个能量值对应的波函数,然后使用弦割法计算出系统的能量值。接着,该函数使用RungeKutta2d函数计算出解析解,并将计算结果打印出来。最后,该函数调用draw_Image函数将计算得到的波函数和概率密度绘制成图像。
def train_generate(dataset, batch_size, few, symbol2id, ent2id, e1rel_e2):解析代码
This function trains a generator model on a given dataset using batch size and few-shot learning techniques. The input parameters are:
- dataset: The dataset used for training.
- batch_size: The number of samples in each batch.
- few: The number of samples used for few-shot learning.
- symbol2id: A dictionary that maps symbols to their corresponding IDs.
- ent2id: A dictionary that maps entities to their corresponding IDs.
- e1rel_e2: A dictionary that maps a tuple of (entity1, relation, entity2) to its corresponding ID.
The function first initializes the generator model, optimizer and loss function. It then loops through the dataset in batches and performs few-shot learning on each batch using the given number of samples. The model is trained using backpropagation and the loss is calculated at each step. Finally, the function returns the trained generator model.