数学物理方程三维可视化仿真

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三维问题有限元分析(包括轴对称问题)

三维问题有限元分析(包括轴对称问题)
平衡方程
建立每个有限元的平衡方程,通过求解这些方程来得到近似解。
离散化
将连续的问题离散化,将整个求解域划分为有限个小的子域(称为有限元),每个子域上定义节点。
有限元方法的基本原理
解方程
通过求解整体矩阵的方程,得到各个节点的值,从整体矩阵,用于表示整个求解域上的问题。
详细描述
三维弹性力学问题的有限元分析
总结词
详细描述了三维热传导问题有限元分析的基本原理、方法和应用。
详细描述
三维热传导问题是有限元分析的另一个重要领域,主要研究热量在物体中的传递和分布。通过将连续的物体离散化为有限个小的单元,可以建立单元之间的热量传递关系,从而得到整个物体的温度分布。这种方法广泛应用于工程领域,如传热学、热能工程等。
边界条件处理
轴对称问题的有限元方法
轴对称问题有限元分析的实现流程
建立系统方程
根据有限元近似解法,将微分方程转化为离散化的系统方程。
划分网格
根据问题的几何形状和特点,将求解区域划分为一系列离散的网格单元。
建立数学模型
根据实际问题,建立相应的数学模型,包括物理方程、边界条件和初始条件。
求解系统方程
采用适当的数值方法(如直接法、迭代法等),求解离散化的系统方程,得到每个离散单元上的近似解。
轴对称问题具有旋转对称性,即其解在绕对称轴旋转时保持不变。
轴对称问题的定义和特性
特性
定义
将连续的物理问题离散化为有限个离散的单元,每个单元具有特定的形状和大小。
离散化
在每个离散单元上,使用近似函数来逼近真实解。常用的近似函数包括多项式、样条函数等。
近似解法
对于轴对称问题,边界条件通常与对称轴相关。需要对边界条件进行特殊处理,以确保离散化后的系统方程满足原始问题的约束。

数学软件Mathematica简介

数学软件Mathematica简介

图形渲染
Mathematica可以生成高质量的图形和动画,用于工程 设计的可视化展示。这有助于工程师更好地理解设计原 理和性能特点,提高设计效率。
数据科学中的应用
数据挖掘
Mathematica提供了强大的数据分析和挖 掘工具,可以帮助数据科学家从大量数据中 提取有价值的信息。例如,聚类分析、关联 规则挖掘等。
提供交互式编程环境, 方便用户进行编程和调 试。
Mathematica的起源与发展
起源
Mathematica最初由美国数学家 Stephen Wolfram于1988年开发, 旨在提供一个强大的数学工具包,以 简化复杂的数学计算和可视化。
发展
经过多年的不断更新和完善, Mathematica已经成为一款功能强大 、易用性强的数学软件,广泛应用于 科研、教育、工程等领域。
支持多种类型的2D和3D图形,如散点图、 线图、曲面图、等高线图等。
数据可视化工具
提供丰富的数据可视化工具,如直方图、饼 图、热力图等。
可视化动画
可以创建动态的视觉效果和动画,以更好地 展示数据和过程。
可视化交互
用户可以通过交互式界面与图形进行交互, 以获取更多信息。
编程语言的高级特性
函数式编程
Mathematica采用函数式编程语言,支持高阶函数、匿名函数等特性。
数和微分方程求解方面更优秀。
与MATLAB的比较
MATLAB主要面向工程和科学计算,特别适合矩阵计算和数值分析。Mathematica在 符号计算、公式推导和数据可视化方面更胜一筹,而MATLAB在实时控制系统设计和信
号处理方面更具优势。
与其他编程语言的比较
要点一
与Python的比较
Python是一种通用的高级编程语言,广泛用于数据科学、 机器学习和Web开发等领域。Mathematica在数学计算和 符号推导方面更强大,而Python在灵活性和开放性方面更 优秀,两者在某些领域可以相互补充。

三维地学建模与可视化-数字地形建模分解

三维地学建模与可视化-数字地形建模分解
内插函数模型
采用了多个邻近点之加权平均水平面移动拟合法内插:
基于规则格网分布采样点的DEM建立
基于规则格网分布采样点的DEM建立
基于等高线分布采样点的DEM建立
等高线离散化法 等高线内插法 等高线构建TIN法
不规则三角网TIN的基本概念
TIN (Triangulated Irregular Network) 不规则三角网
Delaunay三角形
Delaunay三角形是由与相邻Voronoi多边形共享一条边的相关点连接而成的三角形。Delaunay三角形的外接圆圆心是与三角形相关的Voronoi多边形的一个顶点。Delaunay三角形是Voronoi图的偶图,简称D-三角形,如图5-1所示。 研究证明,同Voronoi图互为对偶图的Delaunay三角剖分图具有如下性质。 1)空外接圆性质。任何一个三角形的外接圆均不包含其它数据点; 2)最小内角最大性质。在所有可能形成的三角剖分中,Delaunay三角剖分中三角形的最小内角之和是最大的。 这两个特性保证了Delaunay三角剖分能够尽可能地避免生成小内角的长薄单元,使三角形能够最接近等角或等边,这也是Delaunay三角剖分的算法依据。
(2) 数字地形建模
三维地学建模与可视化
主要内容
地面三维空间数据获取方法 数字地形建模方法
空间数据获取方法
野外获取方法: 1. 点方式: 天文测量、大地测量、工程测量、矿井测量、GPS技术、钻孔勘探、物理勘探技术 2. 面方式:摄影测量、遥感技术、激光扫描技术、集成传感技术 3. 体方式:CT扫描、3D地震技术 室内获取方式: 1.点方式:坐标量算、手扶数字化 2.面方式:扫描数字化
实例步骤
2. 打开“MapGIS 6.7”——“图形处理”——“输入编辑”,打开工程,将等高线另存为”等高线.wl”,同时把图上非等高线的元素删除; 3. 提取等高线上的点:打开“MapGIS 6.7”——“空间分析”——“DTM分析”,“文件”——“打开数据文件”——“线数据文件”,打开”等高线.wl”文件。如果区域内看不到图,鼠标右键选择“复位窗口”;

数学模型和物理模型在动力学仿真中的比较分析

数学模型和物理模型在动力学仿真中的比较分析

数学模型和物理模型在动力学仿真中的比较分析数学模型和物理模型在动力学仿真中都起着非常重要的作用,它们都用来描述和预测复杂系统的运动行为。

然而,它们之间存在一些显著的区别,可以通过比较分析来更好地理解它们在动力学仿真中的作用和适用情况。

一、数学模型和物理模型的定义和特点数学模型是一种用数学语言和符号描述系统行为和特性的模型。

它通常以方程或者图形的形式表示,能够精确描述系统的运动规律,提供了对系统的定量分析和预测能力。

数学模型的特点是抽象性强,可以忽略系统的具体物理结构和机制,着重于描述系统的数学关系和规律。

物理模型是一种用物理理论和实验数据建立的模型,它通过对系统的物理结构和特性进行建模,描述系统的运动和行为。

物理模型常常是通过实验数据和物理定律得到的,更直观地反映了真实系统的性质和特征。

物理模型的特点是具体性强,能够直观地展现系统的物理特性和行为。

二、数学模型和物理模型在动力学仿真中的作用和应用数学模型在动力学仿真中具有重要的作用,它能够通过建立数学方程来描述系统的动力学行为,并进行数值计算和仿真分析。

例如,在机械系统动力学仿真中,可以利用牛顿运动方程和拉格朗日方程建立机械系统的数学模型,对系统的运动轨迹和受力情况进行仿真分析。

数学模型能够提供对系统的精确描述和深入分析,具有广泛的应用领域和灵活的建模方法。

物理模型在动力学仿真中也扮演着重要的角色,它能够通过对系统实际物理结构和特性的建模来进行仿真分析。

例如,在流体动力学仿真中,可以利用纳维-斯托克斯方程建立流体系统的物理模型,对流场和压力场进行仿真分析。

物理模型能够直观地展现系统的物理特性和行为,具有较强的可视化效果和直观性。

三、数学模型和物理模型的优缺点比较分析数学模型的优点包括:1.精确性高:数学模型能够提供对系统的精确描述和深入分析,能够准确预测系统的行为和性能。

2.灵活性强:数学模型具有灵活的建模方法和丰富的数学工具,能够适应不同系统的建模需求和仿真分析。

Matlab在“大学物理”可视化教学中的应用探索word精品文档4页

Matlab在“大学物理”可视化教学中的应用探索word精品文档4页

Matlab在“大学物理”可视化教学中的应用探索理工科课程普遍具有抽象、难理解的特点。

为解决这一学习难点,国内外高校在教学中尝试采用数值计算软件作为辅助教学工具。

[1,2]学习物理必须学习其概念和定理,而这些概念、定理是用数学语言描述出来的,因此学生在学习物理的时候常常感到抽象、枯燥甚至产生了厌学情绪。

21世纪,计算机技术已广泛普及,在“大学物理”教学中,利用计算机仿真技术,可把物理学中阐述概念、定理的抽象公式以图形、图像及动画的形式具体生动地展现在学生面前,实现抽象公式的可视化,从而提高学生学习物理的兴趣。

根据广东海洋大学(以下简称“我校”)的实际情况,以Matlab作为平台,在“大学物理”课程的教学中,进行了可视化教学方法的探索。

Matlab是Mathworks公司推出的一套高效率的数值计算和可视化软件,是在国际科学界应用和影响最广泛的三大计算机语言之一,编程简单、易学易用,是一种“演算纸”式的高级语言。

和C、C++语言相比,[2]即使对于非计算机专业没有编程能力的一年级学生,也很容易掌握并在今后的专业学习中灵活运用,为未来从事科研工作打下良好的基础。

经过几年的教学积累,针对每个章节的重要知识点应用Matlab系统地开发了程序库,把抽象的物理现象、规律进行可视化。

一、二维图形的应用许多物理规律可抽象为形如y=f(x)的一元显示函数表示,若该函数较为复杂,可借助二维图形直观形象地表示x、y之间的映射关系。

编程方法如下:[3]使用“:”运算符,在自变量x的定义域内以一定的步距采样,得到自变量向量;运用“.” 运算符,计算因变量在每个采样点上相应的函数值,得到因变量向量;根据自变量x、因变量y绘图。

运行上述程序结果如图1所示。

从结果中可看出:辐射出射度最大值对应的波长λm=9.4μm,λmT=2.9×10-3m?K。

学生可以尝试任意改变温度,从而画出不同温度下的黑体辐射曲线,得出维恩位移定律。

Quantum3D可视化仿真系统解决方案

Quantum3D可视化仿真系统解决方案

Quantum3D可视化仿真系统解决方案Quantum3D可视化仿真解决方案视觉和传感器系统的可靠性对于精密飞行训练和任务演练应用是至关重要的。

Quantum3D为可视化仿真解决方案提供完整的硬件、软件和综合环境,以满足客户最先进的图像生成需求。

我们的客户只有采用一款集成、开放式体系结构的商业现成解决方案,才能够在预算基础上按时提供特定目标的培训系统。

应用Quantum3D实时可视化仿真解决方案是军用固定翼和旋转翼、FAA D级资格、JAR FSTD飞行模拟、空中加油模拟、射击训练、硬件回路传感器模拟、地面车辆仿真、固态和前瞻性空中交通管制、船桥模拟、单声道和立体声科学可视化,以及虚拟现实应用的最佳选择。

下列内容描述了解决方案与这些应用相关的一些功能。

固定翼和旋转翼飞行模拟Quantum 3D的图像发生器结合Mantis?实时场景管理软件,为机组人员训练系统提供关键功能。

我们的专利NVSYNC?同步技术能够提供通道之间的精确硬件同步,从而可照射一个多屏显示系统中相邻通道之间的撕裂。

飞行员驾驶飞机时,低传输延迟可使其获得快速反馈。

基于着色器的渲染为培训场景增加了真实性。

FAA D级和JAR FSTD飞行仿真民航需要跑道附近的特效以支持FAA D级和JAR FSTD要求。

Quantum3D的IDX 6000和IDX 7000模拟跑道污染物包括积水与吹水、雪和沙子。

添加点光源反射、冰雪堆积、分层雾、眩光和光点效果以增强飞机降落时的真实感。

主机相关反馈提供每个轮胎下方的跑道条件,启用制动效果模拟。

空中加油空中加油需要对受油机进行特别细致的渲染。

加油操作员负责根据实际信号将套管插入受油机中。

如果伸缩套管与受油机接触错误,将出现硬管阴影及刮擦声的讯号,这一点至关重要。

Quantum3D 的IDX 4000和6000 IDX能够提供呈现这些高级伸缩套管功能所需的计算马力。

射击训练直升机射击训练人员需要高保真、高分辨率的合成环境。

matheamatica在物理中的应用

matheamatica在物理中的应用

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科研工作者可以应用Mathematica快速准确地分析科研数据、验证理论假设、整理研究结果。

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物理学中的数值模拟:蒙特卡洛方法、有限元分析等

物理学中的数值模拟:蒙特卡洛方法、有限元分析等

• 计算速度快,尤其适合大规模问
• 对于某些问题,收敛速度较慢,
• 适用于量子力学、统计物理等领
题的计算
需要大量迭代
域的研究
• 结果具有统计意义,可以给出误
• 难以处理非线性问题,可能需要
差估计
结合其他数值方法
03
有限元分析在物理学中的应用
有限元分析的基本原理及步骤
有限元分析是一种基于离散化的数值计算方法
• 量子力学:研究微观粒子的行为,如电子、原子等
• 电磁学:研究电磁场的性质和相互作用,如电压、电流等
物理学数值模拟的发展趋势
• 物理学数值模拟的发展趋势
• 高性能计算技术的发展,使得数值模拟能够处理更复杂的问题
• 多学科交叉融合,推动数值模拟方法的创新和应用
• 人工智能和机器学习的应用,提高数值模拟的精度和效率
有限元分析的基本原理
• 将复杂的物理问题分解为简单的有限
• 离散化:将连续的物理问题分解为离
元模型
散的有限元模型
• 通过求解有限元方程,得到物理问题
• 插值:在有限元模型上构造插值函数,
的近似解
表示原始函数的近似值
• 求解:通过求解有限元方程,得到物
理问题的近似解
有限元分析在物理学中的典型应用案例
有限差分法是一种基于差分方程的数值计算方法
• 通过将物理问题转化为差分方程,然后求解差分方程得到近似解
• 适用于一维、二维和三维问题的求解
有限体积法在物理学中的应用
有限体积法是一种基于积分方程的数值计算方法
• 通过将物理问题转化为积分方程,然后求解积分方程得到近似解
• 适用于二维和三维问题的求解
有限体积法在物理学中的应用案例
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数学物理方程三维可视化仿真作者:江萍杨华军何文森罗志华来源:《教育教学论坛》2013年第03期摘要:数学物理方程三维可视化仿真及创新实践训练是《数学物理方法》教学模式改革中的重要内容。

本文通过MATLAB程序求解二维菱形晶格光子晶体的电磁场本征值方程,绘制出二维能带曲线,并将结果三维可视化,体现出复杂数学物理问题的物理图像,解决大学生在课程学习过程中理解困难的教学问题,加强大学生编程实践能力和创新能力的培养。

关键词:本征值问题;三维可视化仿真;光子晶体;平面波展开法;能带结构中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2013)03-0247-03一、课程背景《数学物理方法》是理工科学生的基础课程之一,也是科研中常用的基本方法。

数学物理方法课程的内容繁多,公式推导繁杂,尽管教材中的例题通常具有明确的物理意义,但是从眼花缭乱的数学表达式中看出其中所表达的物理图像,不仅学生会觉得困惑、枯燥,教师也难免觉得棘手。

探索数学物理方法数值化教学的新方法,是数学物理方法课程教学中的一项重要工作,也是数学物理方法教学改革中的重要内容。

利用MATLAB数值求解数学物理方程,将传统教学手段与计算机仿真教学相结合,改变只用公式符号教学的模式[1],令学生对复杂、抽象、烦琐的数学物理问题具有更深刻的理解。

本论文旨在进行数学物理方程仿真求解实践训练,着力培养大学生应用数学物理思想解决实际问题的能力。

本着“重理论、强实践、突创新”的教育理念,结合科技前沿,以光子晶体的电磁场理论作为实践内容,利用MATLAB对复杂的电磁场本征值问题进行计算机仿真求解,将结果三维可视化,以此来展现复杂电磁场问题的物理图像,对培养大学生创新能力具有重要意义。

二、光子晶体电磁理论基础在利用分离变量法求解数学物理方程时,最后都归结到求解本征值问题。

在用本征函数系展开法解数学物理方程时,也要对所用的本征函数系有较好的理解[2]。

所以,各种本征函数系在数学物理方程课程的学习中有非常重要的地位。

周期结构对电磁波的调控是物理学领域的基础问题。

光子晶体是由介电常数周期排列形成的一种合成材料,是非均匀介质中少数可以严格遵循电磁理论的新型人工材料。

在一定的晶格常数和介电常数条件下,布拉格散射使在光子晶体中传播的电磁波受到调制形成类似于电子的能带结构[3]。

利用计算机仿真求解光子晶体中的复杂本征值问题,可以帮助学生熟悉并更好地掌握本征函数系的性质和求解方法。

1.理想二维光子晶体的结构。

假设介电常数为εa,半径为r的介质柱平行于z轴,背景介质的介电常数为εb,在(x,y)平面内的晶格常数为a,θ为相邻基矢a1和a2之间的锐角,当θ=90°和60°时,分别为正方形晶格和正三角形晶格。

(x,y)平面的傅里叶变换空间为倒易空间(如图1所示),对应于由波矢k定义的频谱。

根据几何关系,(x,y)平面内的基矢(a1,a2)和倒易空间的基矢(b1,b2)分别为a1=aex,a2=a(cosθex+sinθey);b1=■ex-■ctgθey,;b2=■ey。

在倒易空间中,Γ、T、N、X和M等点为布里渊区的高对称点,它们所构成的多边形区域(深灰色部分)称为不可约布里渊区。

不可约布里渊区是倒易空间中最小的、可重复的区域,可以映射出电磁波在整个光子晶体中的传输特性[4]。

对称点坐标分别为:Γ=(0,0),T=■(1,■),N=■(1,■ctgθ,■);X=■(0,■),M=■(■ctgθ-1,■)。

2.理想二维光子晶体的本征值问题。

平面波的指数形式表示为H(r,t)=H(r)e-iωt (1)E(r,t)=H(r)e-iωt (2)联立无源Maxwell方程组,分别得到电场和磁场的传播方程?塄×■?塄×H(r)=■■H(r)(3)■?塄×?塄×E(r)=■■E(r)(4)ε(r)是光子晶体介质分布的周期函数,本征值方程(3)和(4)式与电子材料中的周期性势场问题的Schr?觟dinger方程类似,称为光子晶体的支配方程[5]。

本征场H(r)和E (r)分别对应于理想二维光子晶体中横磁(TM)模式和横电(TE)模式的空间形态,通过求解本征值(ω/c)2,可以得到频率ω与波矢k之间的色散关系,即光子晶体的能带结构。

3.光子晶体中的平面波展开。

根据Bloch理论,将光子晶体本征场用平面波展开为HK(r)=■H■(G)e■ (5)EK(r)=■E■(G)e■ (6)G为倒格矢,将(5)和(6)式分别代入本征值方程(3)和(4)式,利用平面波基{G,exp[i(k+G)gr],…}的正交性[6],得到如下关于电磁场展开系数的本征值方程■k%(G-G')(k+G)g(k+G')Hk(G')=■Hk(G)(7)■k%(G-G')(k+G')g(k+G')Ek(G')=■Ek(G)(8)矩阵k%(G)是k(r)=1/ε(r)=k%(G)e■的傅立叶展开系数k%(G)=■■k%(r)e■dr■=■■■e■dr2+■(■-■)■e■dr2 (9)u表示一个周期单元,Au为周期单元横截面的面积。

c表示一个散射单元横截面上的积分边界。

(9)式右边包含了G≠0和G=0的项k%(G)=■+(■-■)fr,G=02fr(■-■)■,G≠0 (10)其中J1(GR)为第一类贝塞尔函数,fr为填充比。

三、仿真求解电磁场本征值问题我们通过计算机仿真求解TM模式电磁场本征值方程(7)式,获得二维菱形晶格光子晶体的本征频率ωk与波矢k之间的色散关系,绘制出能带曲线。

1.光子晶体的数学建模。

对于θ=70°的二维菱形晶格光子晶体,背景介质的介电常数为εb=12,空气柱的半径r=0.4a。

仿真步骤和MATLAB程序如下:①定义光子晶体的结构参数。

ea=1;eb=12;R=0.4;sita=70;a=1;a1=a*[1,0];a2=a*[cos(sita*pi/180),sin(sita*pi/180)];b1=2*pi/a*[1,-1/tan(sita*pi/180)];b2=2*pi/a*[0,1/sin(sita*pi/180)];fr=pi*R*R/abs(a1(1)*a2(2)-a1(2)*a2(1));②定义倒易空间中对称点的坐标。

Point(1,:)=[0,0];Point(2,:)=pi/a*[1,(1-cos(sita))/sin(sita)];Point(3,:)=pi/a*[1-(1-cos (sita))/sin(sita)*1/tan(sita),1/sin(sita)];Point(4,:)=pi/a*[0,1/sin(sita)];Point(5,:)=pi/a*[(1-cos(sita))/sin(sita)*1/tan(sita)-1,1/sin(sita)];Point(6,:)=[0,0];③产生一个20×20的矩阵,确定平面波的波数NPW,定义倒格矢G。

DimForG=20+1;NPW=DimForG*DimForG;gtemp=-10:10;gtemp1=repmat(gtemp,DimForG,1);Gx=b1(1)*gtemp1+b2(1)*gtemp1';Gy=b1(2)*gtemp1+b2(2)*gtemp1';Gx=Gx(:)';Gy=Gy(:)';Gx_m=repmat(Gx,NPW,1);Gx_n=Gx_m';Gy_m=repmat(Gy,NPW,1);Gy_n=Gy_m';G=sqrt((Gx_m-Gx_n).*(Gx_m-Gx_n)+(Gy_m-Gy_n).*(Gy_m-Gy_n));④确定κ(r)=1/ε(r)的傅里叶展开系数。

ek0=fr/ea+(1-fr)/eb;ekc=(1/ea-1/eb)*fr*2;GR=G*R;na=find(GR==0);GR(na)=1;ek=ekc*besselj(1,GR)./GR;ek(na)=ek0;2.仿真计算光子晶体TM模式能带曲线。

①定义倒易空间波矢路径。

用Keach代表波矢路径上的取值密度,Ktype为对称点的数目,第一布里渊区内沿波矢路径Γ→T→N→M→Γ的仿真程序为:Ktype=5;Keach=6;x=[];y=[];for n=1:Ktype x1=linspace(Point(n,1),Point(n+1,1),Keach+1);y1=linspace (Point(n,2),Point(n+1,2),Keach+1);x=[x,x1(1:Keach)];y=[y,y1(1:Keach)];end②求解本征值方程。

eigval=[];for m=1:Ktype*Keachkx=x(m);ky=y(m);KGmn=sqrt((kx-Gx_m).^2+(ky-Gy_m).^2).*sqrt((kx-Gx_n).^2+(ky-Gy_n).^2);H=KGmn.*ek;eigvalue=sort(eig(H));eigval=[eigval,eigvalue(1:20)];endeigval=[eigval,eigval(:,1)];eigval=real(sqrt(eigval)*a*0.5/pi);③绘制二维能带曲线。

for m=1:KtypeD(m)=sqrt((Point(m+1,1)-Point(m,1))^2+(Point(m+1,2)-Point(m,2))^2);xtemp(m,:)=linspace(0,D(m),Keach+1);endx=xtemp(1,1:Keach);Dtotal=0;for m=2:KtypeDtotal=Dtotal+D(m-1);x=[x,xtemp(m,1:Keach)+Dtotal];endx=[x,xtemp(Ktype,Keach+1)+Dtotal];x=x/max(x);plot(x,eigval);修饰过后的二维菱形晶格光子晶体TM偏振模式能带曲线如图2所示。

四、本征值函数的三维可视化仿真绘制三维等频面,关键是建立波矢平面(kx,ky)内二维点阵的坐标,再求解出每个点对应特征值,仿真步骤和MATLAB程序为:1.定义波矢(kx,ky)平面内点阵的坐标Keach=36;x=linspace(Point(1,1),Point(2,1),Keach+1);y=linspace(Point(1,2),Point(4,2),Keach+1);x1=[-x(Keach+1:-1:2),x(1:Keach+1)];y1=[-y(Keach+1:-1:2),y(1:Keach+1)];2.求解本征值方程。

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