首頁 後端開發 Python教學 python求解物理學中的雙彈簧質能係統的程式碼實例

python求解物理學中的雙彈簧質能係統的程式碼實例

Oct 03, 2017 am 05:46 AM
python 物理學

這篇文章主要給大家介紹了關於利用python如何求解物理學中的雙彈簧質能係統的相關資料,文中透過範例程式碼介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧。

前言

本文主要介紹給大家介紹了利用python求解物理學中雙彈簧質能係統的相關內容,分享出來供大家參考學習,下面話不多說了,來一起看看詳細的介紹吧。

物理的模型如下:

#在這個系統裡有兩個物體,它們的質量分別是m1和m2,被兩個彈簧連接在一起,伸縮系統為k1和k2,左端固定。假定沒有外力時,兩個彈簧的長度為L1和L2。

由於兩個物體有重力,那麼在平面上形成摩擦力,那麼摩擦係數分別為b1和b2。所以可以把微分方程寫成這樣:

這是二階的微分方程,為了用python來解,需要把它轉換成一階微分方程。所以介紹下面兩個變數:

這兩個相當於運動的速度。透過運算可以改為這樣:

這時可以線性方程式改為向量陣列的方式,就可以使用python定義了

程式碼如下:


# Use ODEINT to solve the differential equations defined by the vector field 
from scipy.integrate import odeint 
 
def vectorfield(w, t, p): 
 """ 
 Defines the differential equations for the coupled spring-mass system. 
 
 Arguments: 
  w : vector of the state variables: 
     w = [x1,y1,x2,y2] 
  t : time 
  p : vector of the parameters: 
     p = [m1,m2,k1,k2,L1,L2,b1,b2] 
 """ 
 x1, y1, x2, y2 = w 
 m1, m2, k1, k2, L1, L2, b1, b2 = p 
 
 # Create f = (x1',y1',x2',y2'): 
 f = [y1, 
   (-b1 * y1 - k1 * (x1 - L1) + k2 * (x2 - x1 - L2)) / m1, 
   y2, 
   (-b2 * y2 - k2 * (x2 - x1 - L2)) / m2] 
 return f 
 
# Parameter values 
# Masses: 
m1 = 1.0 
m2 = 1.5 
# Spring constants 
k1 = 8.0 
k2 = 40.0 
# Natural lengths 
L1 = 0.5 
L2 = 1.0 
# Friction coefficients 
b1 = 0.8 
b2 = 0.5 
 
# Initial conditions 
# x1 and x2 are the initial displacements; y1 and y2 are the initial velocities 
x1 = 0.5 
y1 = 0.0 
x2 = 2.25 
y2 = 0.0 
 
# ODE solver parameters 
abserr = 1.0e-8 
relerr = 1.0e-6 
stoptime = 10.0 
numpoints = 250 
 
# Create the time samples for the output of the ODE solver. 
# I use a large number of points, only because I want to make 
# a plot of the solution that looks nice. 
t = [stoptime * float(i) / (numpoints - 1) for i in range(numpoints)] 
 
# Pack up the parameters and initial conditions: 
p = [m1, m2, k1, k2, L1, L2, b1, b2] 
w0 = [x1, y1, x2, y2] 
 
# Call the ODE solver. 
wsol = odeint(vectorfield, w0, t, args=(p,), 
    atol=abserr, rtol=relerr) 
 
with open('two_springs.dat', 'w') as f: 
 # Print & save the solution. 
 for t1, w1 in zip(t, wsol):   
  out = '{0} {1} {2} {3} {4}\n'.format(t1, w1[0], w1[1], w1[2], w1[3]); 
  print(out) 
  f.write(out);
登入後複製

在這裡把結果輸出到檔案two_springs.dat,接著寫一個程式來把資料顯示成圖片,就可以發表論文了,程式碼如下:


# Plot the solution that was generated 
 
from numpy import loadtxt 
from pylab import figure, plot, xlabel, grid, hold, legend, title, savefig 
from matplotlib.font_manager import FontProperties 
 
t, x1, xy, x2, y2 = loadtxt('two_springs.dat', unpack=True) 
 
figure(1, figsize=(6, 4.5)) 
 
xlabel('t') 
grid(True) 
lw = 1 
 
plot(t, x1, 'b', linewidth=lw) 
plot(t, x2, 'g', linewidth=lw) 
 
legend((r'$x_1$', r'$x_2$'), prop=FontProperties(size=16)) 
title('Mass Displacements for the\nCoupled Spring-Mass System') 
savefig('two_springs.png', dpi=100)
登入後複製

最後來檢視一下輸出的png圖片如下:


####### ########總結#########

以上是python求解物理學中的雙彈簧質能係統的程式碼實例的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
1 個月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳圖形設置
1 個月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
威爾R.E.P.O.有交叉遊戲嗎?
1 個月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

PHP和Python:代碼示例和比較 PHP和Python:代碼示例和比較 Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP和Python各有優劣,選擇取決於項目需求和個人偏好。 1.PHP適合快速開發和維護大型Web應用。 2.Python在數據科學和機器學習領域佔據主導地位。

Python vs. JavaScript:社區,圖書館和資源 Python vs. JavaScript:社區,圖書館和資源 Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python和JavaScript在社區、庫和資源方面的對比各有優劣。 1)Python社區友好,適合初學者,但前端開發資源不如JavaScript豐富。 2)Python在數據科學和機器學習庫方面強大,JavaScript則在前端開發庫和框架上更勝一籌。 3)兩者的學習資源都豐富,但Python適合從官方文檔開始,JavaScript則以MDNWebDocs為佳。選擇應基於項目需求和個人興趣。

CentOS上PyTorch的GPU支持情況如何 CentOS上PyTorch的GPU支持情況如何 Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

在CentOS系統上啟用PyTorchGPU加速,需要安裝CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步驟將引導您完成這一過程:CUDA和cuDNN安裝確定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA顯卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450顯卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下載並安裝CUDAToolkit:訪問NVIDIACUDAToolkit官網,根據您顯卡支持的最高CUDA版本下載並安裝相應的版本。安裝cuDNN庫:前

docker原理詳解 docker原理詳解 Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker利用Linux內核特性,提供高效、隔離的應用運行環境。其工作原理如下:1. 鏡像作為只讀模板,包含運行應用所需的一切;2. 聯合文件系統(UnionFS)層疊多個文件系統,只存儲差異部分,節省空間並加快速度;3. 守護進程管理鏡像和容器,客戶端用於交互;4. Namespaces和cgroups實現容器隔離和資源限制;5. 多種網絡模式支持容器互聯。理解這些核心概念,才能更好地利用Docker。

minio安裝centos兼容性 minio安裝centos兼容性 Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

MinIO對象存儲:CentOS系統下的高性能部署MinIO是一款基於Go語言開發的高性能、分佈式對象存儲系統,與AmazonS3兼容。它支持多種客戶端語言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文將簡要介紹MinIO在CentOS系統上的安裝和兼容性。 CentOS版本兼容性MinIO已在多個CentOS版本上得到驗證,包括但不限於:CentOS7.9:提供完整的安裝指南,涵蓋集群配置、環境準備、配置文件設置、磁盤分區以及MinI

CentOS上PyTorch的分佈式訓練如何操作 CentOS上PyTorch的分佈式訓練如何操作 Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

在CentOS系統上進行PyTorch分佈式訓練,需要按照以下步驟操作:PyTorch安裝:前提是CentOS系統已安裝Python和pip。根據您的CUDA版本,從PyTorch官網獲取合適的安裝命令。對於僅需CPU的訓練,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,請確保已安裝對應版本的CUDA和cuDNN,並使用相應的PyTorch版本進行安裝。分佈式環境配置:分佈式訓練通常需要多台機器或單機多GPU。所

CentOS上PyTorch版本怎麼選 CentOS上PyTorch版本怎麼選 Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

在CentOS系統上安裝PyTorch,需要仔細選擇合適的版本,並考慮以下幾個關鍵因素:一、系統環境兼容性:操作系統:建議使用CentOS7或更高版本。 CUDA與cuDNN:PyTorch版本與CUDA版本密切相關。例如,PyTorch1.9.0需要CUDA11.1,而PyTorch2.0.1則需要CUDA11.3。 cuDNN版本也必須與CUDA版本匹配。選擇PyTorch版本前,務必確認已安裝兼容的CUDA和cuDNN版本。 Python版本:PyTorch官方支

CentOS上如何更新PyTorch到最新版本 CentOS上如何更新PyTorch到最新版本 Apr 14, 2025 pm 06:15 PM

在CentOS上更新PyTorch到最新版本,可以按照以下步驟進行:方法一:使用pip升級pip:首先確保你的pip是最新版本,因為舊版本的pip可能無法正確安裝最新版本的PyTorch。 pipinstall--upgradepip卸載舊版本的PyTorch(如果已安裝):pipuninstalltorchtorchvisiontorchaudio安裝最新

See all articles