python 白光入射的杨氏双缝干涉

杨氏双缝干涉是一种经典的光学干涉现象，它可以用来研究光的波动性质。下面是Python实现白光入射的杨氏双缝干涉的方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def doubleSlit(d, D, l, a, b, N, M):
    k = 2 * np.pi / l
    x = np.linspace(-a/2, a/2, N)
    y = np.linspace(-b/2, b/2, M)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    r1 = np.sqrt((X - d/2)**2 + Y**2 + D**2)
    r2 = np.sqrt((X + d/2)**2 + Y**2 + D**2)
    phi1 = k * r1
    phi2 = k * r2
    I = (np.cos(phi1) + np.cos(phi2))**2
    return I

d = 0.5e-3
D = 1
l = 500e-9
a = 1e-3
b = 1e-3
N = 500
M = 500

I = doubleSlit(d, D, l, a, b, N, M)

plt.imshow(I, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

其中，d为双缝间距，D为双缝到屏幕的距离，l为光的波长，a和b为屏幕的宽度和高度，N和M为屏幕的像素数。运行以上代码可以得到杨氏双缝干涉的图像。

相关问题

用白光做杨氏双缝干涉实验的matlab的仿真代码

好的，下面是用 Matlab 进行杨氏双缝干涉实验的仿真代码。这里我们采用光学工具箱（Optics Toolbox）来实现。

% 定义实验参数
wavelength = 600e-9; % 光波长
distance = 1; % 双缝到屏幕的距离
slitDistance = 0.1e-3; % 双缝间距
slitWidth = 70e-6; % 双缝宽度
screenSize = [0.02 0.02]; % 屏幕大小

% 定义光学系统模型
opticalSystem = opticalSystem('wavelengths', wavelength);
opticalSystem = addComponent(opticalSystem, lens('focalLength', distance));
opticalSystem = addComponent(opticalSystem, aperture('shape', 'circular', 'radius', slitWidth/2));
opticalSystem = addComponent(opticalSystem, aperture('shape', 'circular', 'radius', slitWidth/2), distance + slitDistance);

% 进行光学仿真
fieldOfView = [-screenSize(1)/2 screenSize(1)/2 -screenSize(2)/2 screenSize(2)/2];
imagePlane = imagePlane('fieldOfView', fieldOfView, 'pixelPitch', [1e-5 1e-5], 'resolution', [512 512]);
rayTraceResult = raytrace(opticalSystem, imagePlane);

% 可视化结果
figure;
imshow(rayTraceResult.I, []);

这段代码中，首先定义了实验的各种参数，包括光波长、双缝到屏幕的距离、双缝间距、双缝宽度和屏幕大小等。然后使用光学工具箱定义光学系统模型，包括透镜和两个圆形光阑（模拟双缝）。最后进行光学仿真，得到光强分布图像，并使用 imshow 函数进行可视化。

需要注意的是，这里的光强分布图像并不是真正的干涉图像，因为我们并没有考虑光的相位差对干涉结果的影响。如果需要得到真正的干涉图像，需要将光的相位信息也考虑在内，这需要更复杂的计算和模拟方法。

python画图杨氏双缝干涉

在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建杨氏双缝干涉的模拟图像。这是一种经典的物理学实验，展示了光波的波动性和干涉现象。下面是一个简单的示例代码，演示如何绘制基本的双缝干涉图案：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 杨氏双缝参数设置
wavelength = 550e-9  # 红色光的波长，单位纳米
distance_doubleslit = 0.1  # 双缝之间的距离，单位米
distance_screen = 1  # 屏幕到双缝的距离，单位米
num_slits = 2  # 双缝的数量
slit_width = 0.005  # 每个缝隙的宽度，单位米
dx = 0.001  # 计算网格点间距，单位米

# 创建x轴的坐标范围
x = np.linspace(-distance_screen, distance_screen, num=1000)

# 计算每个位置的光程差
path_diffs = 2 * wavelength * (x - distance_doubleslit / 2) / dx

# 创建干涉条纹函数
def interference_pattern(path_diffs):
    return np.sin(path_diffs)**2

# 生成干涉图案数据
intensity = interference_pattern(path_diffs)
max_intensity = intensity.max()

# 绘制干涉图形
plt.plot(x, intensity, color='blue', linewidth=2)
plt.xlabel('Distance from slit (m)')
plt.ylabel('Intensity')
plt.title(f'Single-Slit Interference Pattern (Max Intensity = {max_intensity:.2f})')
plt.xlim([-distance_screen, distance_screen])
plt.grid(True)
plt.show()

运行此代码后，你将看到一个显示了干涉条纹的图表，这代表了光通过两个相邻缝隙后的叠加效果。