仿真使用蒙特卡罗方法模拟激光在雾霾环境中的传输过程，完整程序示例

这里提供一个基于 Python 的激光在雾霾环境中传输过程的蒙特卡罗仿真程序示例。

首先，我们需要安装 `numpy` 和 `matplotlib` 库：

!pip install numpy matplotlib

然后我们来编写程序。首先是导入库和初始化一些参数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 雾霾浓度
concentration = 0.5
# 雾霾系数
coefficient = 0.01
# 激光强度
intensity = 1000
# 激光入射角度
theta = np.pi / 4
# 激光入射位置
x0, y0 = 0, 0
# 步长
step = 0.1
# 模拟次数
n_simulations = 1000

接下来是定义计算光线传输的函数 `ray_tracing()`：

def ray_tracing(x0, y0, theta, intensity, step, coefficient, concentration):
    x, y = x0, y0
    result = intensity
    while True:
        # 计算下一个位置
        x += step * np.cos(theta)
        y += step * np.sin(theta)
        # 判断是否在边界内
        if abs(x) > 50 or abs(y) > 50:
            break
        # 计算透过雾霾的光线强度
        result *= np.exp(-coefficient * concentration * step)
        # 判断强度是否足够小，小于 1 则认为已经被吸收
        if result < 1:
            break
    return np.sqrt((x - x0) ** 2 + (y - y0) ** 2)

最后是主程序的部分。我们循环模拟 `n_simulations` 次，每次随机生成激光的入射角度，并调用 `ray_tracing()` 函数计算光线传输距离：

distances = []
for _ in range(n_simulations):
    # 随机生成入射角度
    theta = np.random.uniform(-np.pi / 2, np.pi / 2)
    # 计算光线传输距离
    distance = ray_tracing(x0, y0, theta, intensity, step, coefficient, concentration)
    distances.append(distance)

最后我们可以绘制出距离分布的直方图：

plt.hist(distances, bins=30)
plt.xlabel('Distance')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

完整程序如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 雾霾浓度
concentration = 0.5
# 雾霾系数
coefficient = 0.01
# 激光强度
intensity = 1000
# 激光入射角度
theta = np.pi / 4
# 激光入射位置
x0, y0 = 0, 0
# 步长
step = 0.1
# 模拟次数
n_simulations = 1000

def ray_tracing(x0, y0, theta, intensity, step, coefficient, concentration):
    x, y = x0, y0
    result = intensity
    while True:
        # 计算下一个位置
        x += step * np.cos(theta)
        y += step * np.sin(theta)
        # 判断是否在边界内
        if abs(x) > 50 or abs(y) > 50:
            break
        # 计算透过雾霾的光线强度
        result *= np.exp(-coefficient * concentration * step)
        # 判断强度是否足够小，小于 1 则认为已经被吸收
        if result < 1:
            break
    return np.sqrt((x - x0) ** 2 + (y - y0) ** 2)

distances = []
for _ in range(n_simulations):
    # 随机生成入射角度
    theta = np.random.uniform(-np.pi / 2, np.pi / 2)
    # 计算光线传输距离
    distance = ray_tracing(x0, y0, theta, intensity, step, coefficient, concentration)
    distances.append(distance)

plt.hist(distances, bins=30)
plt.xlabel('Distance')
plt.ylabel('Count')
plt.show()