python 白光入射的杨氏双缝干涉
时间: 2023-12-05 14:41:15 浏览: 65
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:
```python
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
python杨氏双缝干涉
杨氏双缝干涉是光的干涉现象的一种,它可以通过编写Python程序进行模拟和演示。在给定的程序中,首先定义了一些参数,如波长、双缝间距和缝到屏幕的距离。然后,使用循环计算每个点上的干涉强度。最后,使用matplotlib库显示出干涉图案。
在程序中,通过计算每个点上的路径差和相位差,然后根据干涉定律计算干涉强度。最后,将干涉强度进行归一化,并使用灰度图像显示出来。
这个程序演示了杨氏双缝干涉的原理和效果。通过改变参数,比如波长、双缝间距和缝到屏幕的距离,可以观察到不同的干涉图案。这有助于理解光的干涉现象和波动性质。
此外,Python还提供了unpacking机制,可以方便地返回一个以上的值,以元组的形式。这个机制可以通过一个函数来实现,函数返回多个值时,可以将它们分别赋值给不同的变量。例如,使用unpacking机制可以将一个函数返回的两个值分别赋值给first和second变量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [<Effective Python2>学习之第三章:函数](https://blog.csdn.net/weixin_43780880/article/details/123461421)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [使用python模拟光的双缝干涉](https://blog.csdn.net/tugouxp/article/details/120721145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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。
```matlab
% 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。