使用python写一个用于级联失效的耦合映象格子模型代码

以下是一个简单的级联失效的耦合映象格子模型的 Python 代码实现：

import numpy as np

# 定义模型参数
L = 100  # 格子边长
p = 0.1  # 失效概率
T = 0.5  # 耦合强度
n_iter = 100  # 模拟次数

# 初始化格子状态
grid = np.random.choice([0, 1], size=(L, L), p=[1-p, p])

# 定义耦合函数
def coupling_func(x, y):
    return T * (x - y)

# 模拟模型
for i in range(n_iter):
    # 计算每个格子的耦合值
    coupling = np.zeros((L, L))
    for x in range(1, L-1):
        for y in range(1, L-1):
            coupling[x, y] = coupling_func(grid[x-1, y] + grid[x+1, y] + grid[x, y-1] + grid[x, y+1], 4)
    
    # 更新格子状态
    grid_next = np.zeros((L, L))
    for x in range(1, L-1):
        for y in range(1, L-1):
            if coupling[x, y] >= 0:
                grid_next[x, y] = 1
            else:
                grid_next[x, y] = 0
    grid = grid_next

在此代码中，我们首先定义了模型参数，包括格子边长、失效概率、耦合强度和模拟次数。然后，我们通过 `np.random.choice` 函数初始化了格子状态。接着，我们定义了一个耦合函数 `coupling_func` 来计算每个格子的耦合值。在模拟过程中，我们首先计算每个格子的耦合值，然后根据耦合值更新格子状态。最终，我们得到了模拟结果的格子状态。