FDTD寻找最大场强值对应的波长的代码

以下是一个简单的 FDTD 代码示例，用于查找最大场强值对应的波长：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置网格参数
nx = 200
ny = 200
dx = 1e-9
dy = 1e-9
dt = 1e-12

# 设置波长范围
lambda_min = 400e-9
lambda_max = 800e-9
n_lambda = 100

# 计算频率和时间步长
freq_min = 3e8 / lambda_max
freq_max = 3e8 / lambda_min
n_freq = int((freq_max - freq_min) / dt)
time_steps = np.linspace(0, n_freq * dt, n_freq)

# 初始化场强和介质
Ez = np.zeros((nx, ny))
epsilon = np.ones((nx, ny))

# 设置激发源
source_x = int(nx / 2)
source_y = int(ny / 2)

# 计算传播系数
c0 = 3e8
mu0 = np.pi * 4e-7
eps0 = 8.854e-12
dx = dy = dz = 1e-9
dt = 1 / (c0 * np.sqrt(1 / dx**2 + 1 / dy**2 + 1 / dz**2))
Cb = dt / mu0
Ce = dt / eps0

# FDTD循环
for t in range(n_freq):
    # 更新Ez场强
    Ez[1:-1, 1:-1] = Ez[1:-1, 1:-1] + Ce * (Hy[1:-1, 1:-1] - Hy[:-2, 1:-1] - Hx[1:-1, 1:-1] + Hx[1:-1, :-2])
    
    # 更新Hx和Hy场强
    Hx[:, :-1] = Hx[:, :-1] - Cb * (Ez[:, 1:] - Ez[:, :-1])
    Hy[:-1, :] = Hy[:-1, :] + Cb * (Ez[1:, :] - Ez[:-1, :])
    
    # 激发源
    Ez[source_x, source_y] = np.sin(2 * np.pi * freq_min * t * dt)
    
    # 记录场强值
    if t == 0:
        Ez_max = np.max(Ez)
        lambda_max = 3e8 / freq_min
    else:
        if np.max(Ez) > Ez_max:
            Ez_max = np.max(Ez)
            lambda_max = 3e8 / ((freq_min + (t - 1) * dt) + (freq_min + t * dt)) / 2.0
            
# 输出最大场强值对应的波长
print("Maximum field strength wavelength:", lambda_max)

# 绘制结果
plt.imshow(Ez.T, cmap='RdBu', aspect='auto', origin='lower')
plt.colorbar()
plt.show()

在这个代码中，我们首先对网格进行设置，然后定义波长范围并计算频率和时间步长。接着，我们初始化场强和介质，设置激发源，计算传播系数，并开始 FDTD 循环。

在 FDTD 循环中，我们首先更新 Ez 场强，然后更新 Hx 和 Hy 场强。接着，我们记录场强值，并在循环结束后输出最大场强值对应的波长。

最后，我们绘制场强分布的图像，以便进行可视化和分析。