基于Python平台的非线性物理课中的数值“实验”课
基于python的物理实验数据处理系统设计与实现
基于Python的物理实验数据处理系统物理实验是大学物理教学中不可或缺的环节，而现代化教学手段的不断提升也为教学带来了更多的可能。
基于Python的物理实验数据处理系统就是其中之一。
它是一种利用Python编写的数据处理软件，旨在帮助学生更加轻松地进行物理实验数据的处理与分析。
首先需要介绍的是该系统的主要功能。
该系统可以对实验数据进行快速的处理与分析，例如数据的图表展示、实验误差的计算、实验数据的归一化处理以及单位换算等。
此外，该系统还支持自定义数据处理算法的开发和引入，让学生通过编写Python代码实现更加复杂的数据分析操作。
这一点对于物理专业的学生来说尤其重要，因为实验数据处理的算法常常会和学科知识产生紧密关联。
那么，该系统的实现需要哪些技术手段呢？首先是Python语言本身，Python是一门非常灵活的语言，结构清晰、易于上手，非常适合用于数据处理方面。
此外，Python还有着诸多成熟的科学计算库，例如numpy、matplotlib等，方便开发者进行科学计算和数据可视化。
再次，在实验数据处理方面，该系统还需要具备前端界面开发技能、数据库应用技能等，才能全面的完成实验数据的处理和管理。
最后，该系统对于物理实验的教学，在很多方面都有着重要的指导意义。
首先，基于Python的数据处理系统可以更好地满足不同学生的学习需求，强化学生对理论知识和数据分析之间的联系。
此外，该系统更加注重学生的实践操作和编程能力的提升，促进学生对实验的深入理解。
最终从长远来看，基于Python的物理实验数据处理系统将有助于减轻实验室教师的负担，更好地提升物理实验教学的质量。
总之，基于Python的物理实验数据处理系统具有广泛的应用前景，同时也在不断地推进着物理实验教学的现代化转型。
我们相信随着技术的不断进步，这一系统定会获得更多行业内人士的青睐和支持。
数值分析实验之非线性方程求根（Python现）
数值分析实验之⾮线性⽅程求根（Python现）详细实验指导见上⼀篇，此处只写内容啦实验内容：1. ⽤⼆分法求⽅程x3-3x-1=0在的所有根.要求每个根的误差⼩于0.001.提⽰与要求: (1) 利⽤精度找到迭代次数;(2) 由f(x)=3(x2-1)可取隔根区间[-2,-1].[-1,1].[1,2]);(3) ⽤程序求各隔根区间内的根.2. ⽤不动点迭代求: (1)x3+2x2+10x-20=0的所有根.或: (2)9x2-sinx-1=0在[0,1]上的⼀个根.3. ⽤Newton迭代法求解下列之⼀,准确到10-5:(1) x3-x-1=0的所有根;(2) e x+2-x+2cosx-6=0位于[0,2]上的根.实验代码：• ⽜顿迭代法1import math2 x=0.53 n = 14while n ==1 or abs(x-x1)>1e-5:5 x1 = x6def F(x1):7return 2**-x+2*math.cos(x)+math.exp(x)-68def F1(x1):9return math.exp(x)-math.log(2)*(2**-x)-2*math.sin(x)10 x = x1 - F(x1)/F1(x1)11print ('迭代步数:',n,'X1计算值=',x1,'X计算值=',x)12 n = n+113else:14print('⽅程的根=',(x))运⾏结果：• 不动点法1import numpy as np23def f(x):4return 9*x**2 - np.sin(x) - 156def g1(x):7return ((np.sin(x)+1)/9)**0.589def g2(x):10 result = (abs(2 * x + 1))**(1 / 5)11if (2 * x - 1) < 0:12return -result13return result1415def getEpsilon(x, epsilon):16 maxY = minY = x[0]17for each in x:18 maxY = max(f(each), maxY)19 minY = min((f(each), minY))20 epsilon = (maxY - minY) * epsilon21return epsilon2223def getInitialVal(x, N, step, epsilon):24 initalVal = []25for i in range(N + 1):26 y1, y2, y3 = f(x - step), f(x), f(x + step)27if (y1 * y2 < 0) and (i != 0):28 initalVal.append((x + x - step) / 2)29if ((y2 - y1) * (y3 - y2) < 0) and (abs(y2) < epsilon):30 initalVal.append(x)31 x += step3233return initalVal3435def findFixedPoint(initalVal, delta,epsilon):36 points = []37for each in initalVal:38if (abs(g1(each)) < 1):39 points.append(iteration(each, g1, delta,epsilon)) 40else:41 points.append(iteration(each, g2, delta,epsilon)) 42return points4344def iteration(p1, g, delta,epsilon):45while True:46 p2 = g(p1)47 err =abs(p2-p1)48 relerr = err/(abs(p2)+epsilon)49if err<delta or relerr<delta:50return p251 p1 = p25253def main():54 a, b, c = input().split('')55 a = float(a)56 b = float(b)57 c = int(c)58 delta = 10 ** (-c)59 N = 860 epsilon = 0.0161 step = (b - a) / N62 x = np.arange(a, b + epsilon, epsilon)6364 epsilon2 = getEpsilon(x,epsilon)65 initalVal = getInitialVal(a, N, step, epsilon2)66 ans = findFixedPoint(initalVal, delta,epsilon)6768for each in ans:69print('⽅程的根为：%.6f' % each)7071if__name__ == '__main__':72 main()运⾏结果：。
利用Python科学计算处理物理问题（和物理告个别）
利⽤Python科学计算处理物理问题（和物理告个别）背景：1. 2019年初由于尚未学习量⼦⼒学相关知识，所以处于⾃学阶段。
浅显的学习了曾谨⾔的量⼦⼒学⼀卷和格⾥菲斯编写的量⼦⼒学教材。
注重将量⼦⼒学的⼀些基本概念了解并理解。
同时⽼师向我们推荐了Quantum Computation and Quantum Information 这本教材，了解了量⼦信息相关知识。
2. 2019年暑假开始量⼦⼒学课程的学习，在导师的推荐下，从APS（美国物理学会）和AIP（美国物理联合会）下载了与量⼦纠缠（Quantum Discord）相关的著名的⽂献和会议报告，了解了量⼦信息的发展历程和⼀些杰出的理论。
其中Unified View of Quantum and Classical Correlations 和Quantum Discord :A Measure of Quantumness of Correlations两篇⽂章影响最为深刻。
对量⼦信息领域有了初步认识。
3. 我也参加了相关的量⼦相关的报告，譬如12⽉18⽇陆朝阳教授的量⼦光学与量⼦计算背景和进程介绍，2019年10⽉9⽇郭光灿院⼠的《量⼦之问》，这些讲座都激发了我对量⼦计算、量⼦通信的兴趣。
4. 我也利⽤空闲时间⾃学了python，掌握了实验编程所需要的基本技能，强化了⾃⼰在编程⽅⾯的知识，也学会部分LATEX进⾏论⽂编写。
5. 在参加项⽬过程中，虽然对投⾝于⼈类探索未知及其佩服，但终究⾃知穷极⼀⽣也极难在物理基础领域做出杰出贡献，就此转向计算机，愿尽绵薄之⼒，⽤技术为社会做⼀些有价值有意义之事。
科学计算，利⽤python进⾏相关图像整理。
学会了基本的3d图像，numpy，matpolib绘图⼯具。
⽼实说⼀些底层的原理并不清楚，但还是可以总结⼀些经验教训的。
1. 绘制圆柱体，利⽤⼩技巧q/q，看似是1，实际上是⽣成了1的⼀个数组。
如上图，我们希望将这样的⼆维图像纵向拉伸变成类似于圆柱体⼀样的三维图像，与另外的图像进⾏对⽐，但没有找到相关⽅法，因为这是⼆维图像，想要实现三维⽴体图就需要有两个变量作为基底，⽽pAB是⼀个单变量函数，想要加⼊⼀个变量却不改变它最终的函数值似乎是不可能实现的。
【Origin】【Python】大学物理实验数据处理
【Origin】【Python】⼤学物理实验数据处理摘要⼤物实验的数据处理、作图、计算斜率、不确定度是否令你苦恼？在密密⿇⿇的坐标纸上作图是否令你感到头秃？没有关系，软件作图+数据处理⼀体化流程可以⼤⼤简便你的⼯作！本⽂⽤到以下两个软件，任选其⼀即可：Origin：Python3（Jupyter Notebook）：其中Origin通⽤且⽅便计算不确定度，Python适⽤于有编程基础、不需要计算不确定度时。
根据已知数据点拟合Origin1. 打开OringinPro，创建blank workbook2. 将已知数据点输⼊框，并标注变量名及单位3. 如果需要拟合的Y变量为Y1处理后的结果，如lnY1，可以setColumnValues直接处理Origin公式语法很简单，不清楚的可以百度4. 选择菜单栏-plot-scatter，绘制散点，观察散点符合什么样的曲线5. 选择菜单栏-analysis-⾃⼰需要的拟合⽅式linear fit：线性拟合nonlinear curve fit：⾮线性拟合，可进⼊窗⼝选择所需的拟合形式。
在category中，exponential为指数拟合，logarithm为对数拟合。
选择category后，可进⼊function中选择具体的系数格式。
6. 制定需要拟合的变量，进⾏拟合，图中会给出拟合函数的参数、不确定度Python线性拟合import numpy as npfrom scipy.optimize import leastsqx=np.array([0.0,0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0,3.5,4.0,4.5,5.0,5.5])y=np.array([0.000,0.022,0.041,0.058,0.078,0.094,0.119,0.138,0.155,0.175,0.192,0.213])def residuals(p):"计算以p为参数的直线和原始数据误差"k,b=p#若不是线性拟合，则修改对应参数return y-(k*x+b)#leastsq使residuals()输出数组的平⽅和最⼩，初值[1,0]r=leastsq(residuals,[1,0])#若不是线性拟合，则修改对应参数k,b=r[0]#若不是线性拟合，则修改对应参数x1=np.arange(0.00,5.50,0.01)y1=k*x1+b#若不是线性拟合，则修改对应参数print("k=",k,"b=",b)#若不是线性拟合，则修改对应参数#画图import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(x,y,c='g',label='scatter')#散点图plt.plot(x1,y1,'b',label='fitting')plt.title('半桥电路')plt.xlabel('△X')plt.ylabel('△V')plt.legend()#显⽰标签plt.show()输出：k= 0.03846853146643514 b= 0.0012948717948720755⾮线性拟合若使⽤其他函数进⾏拟合，只需将k*x+b替换为对应和函数（参数）即可。
大学物理中Python的应用
大学物理中Python的应用宋碧雄; 胡海云【期刊名称】《《物理与工程》》【年(卷),期】2019(000)0z1【总页数】5页(P64-68)【关键词】Python; 数值计算; 大学物理; 电磁学【作者】宋碧雄; 胡海云【作者单位】北京理工大学物理学院北京 100081【正文语种】中文1 背景大学物理作为绝大多数理工科大学生的必修课程，具有非常重要的地位，但是老师往往只教授相关理论以及少量实验，对于数值计算这种重要方法却较少提及。
随着计算机相关技术的发展，数值计算的作用越来越大，应用范围也越来越广泛，因为它能解决理论上难以得到解析解、实验上条件苛刻难以实现的物理问题，另外，在某些昂贵仪器的设计等方面，预先通过数值计算来仿真能节省大量资金以及缩短研制时间[1]。
因此，大学物理中，要求学生掌握数值计算相关知识，不仅能通过数值计算、仿真模拟加深对知识的理解，而且对今后发展也大有益处。
Python作为一种免费、易学易用的高级程序设计语言，而且具有大量的第三方库，非常适合用来做科学计算、数值模拟[2]等工作。
由于其学习成本极低，所以它也非常适合大学物理教学以及本科生使用。
Python中有大量功能强大易于使用的第三方库，比如Numpy适合各种数学函数、数组、矩阵的运算，Matplotlib适合画二维图形，常与Numpy一起使用，VPython是一个三维图形库，使用它可以轻易的构建三维图形及其运动。
要使用这些库，需要先安装Python，然后再命令行界面输入“pip install vpython”就可以安装VPython库了，其他库的安装方法类似。
本文主要使用Numpy、Matplotlib与VPython这三个库。
2 欧拉法与四阶龙格—库塔法欧拉法与四阶龙格—库塔法[3]是微分方程数值求解的最常用方法。
欧拉法非常简单，基本思想是利用导数的近似表达式，从已知点坐标求下一点坐标。
已知一微分方程：(2-1)则由导数定义式的近似形式得：式(2-3)即为欧拉法的基本形式。
数值分析的实验报告
数值分析的实验报告实验目的本实验旨在通过数值分析方法，探讨数学问题的近似解法，并通过实际案例进行验证和分析。
具体目的包括： 1. 理解和掌握数值分析的基本原理和方法； 2. 学会使用计算机编程语言实现数值分析算法； 3. 分析数值分析算法的精确性和稳定性； 4. 根据实验结果对数值分析算法进行优化和改进。
实验步骤1. 问题描述首先，我们选择一个数学问题作为实验的对象。
在本次实验中，我们选取了求解非线性方程的问题。
具体而言，我们希望找到方程 f(x) = 0 的解。
2. 数值方法选择根据非线性方程求解的特点，我们选择了牛顿迭代法作为数值方法。
该方法通过不断迭代逼近方程的解，并具有较好的收敛性和精确性。
3. 程序设计与实现为了实现牛顿迭代法，我们使用了Python编程语言，并使用了相应的数值计算库。
具体的程序实现包括定义方程 f(x) 和其导数f’(x)，以及实现牛顿迭代法的迭代过程。
4. 实验案例与结果分析我们选择了一个具体的方程，例如 x^3 - 2x - 5 = 0，并通过程序运行得到了方程的解。
通过比较实际解与数值解的差异，我们可以分析数值方法的精确性和稳定性。
5. 优化与改进基于实验结果的分析，我们可以对数值分析算法进行优化和改进。
例如，通过调整迭代的初始值、增加迭代次数或修改算法公式等方式，改进算法的收敛性和精确性。
实验结论通过本次实验，我们深入理解了数值分析的基本原理和方法，并通过具体案例验证了牛顿迭代法的有效性。
同时，我们也意识到数值分析算法的局限性，并提出了一些改进的建议。
在今后的数学问题求解中，我们可以运用数值分析的方法，通过计算机编程实现更精确的近似解。
Python的物理仿真和动效果
Python的物理仿真和动效果Python是一种简单易学的编程语言，它具有强大的库和模块，可以实现各种不同的功能。
其中，物理仿真和动效果是Python编程中常见且重要的应用之一。
本文将介绍Python中的物理仿真和动效果的相关知识，并展示一些实例。
一、物理仿真的基本原理物理仿真是指使用数学模型和计算机算法来模拟真实世界中的物理现象。
在Python中，物理仿真常通过牛顿力学的基本原理来进行。
牛顿第二定律 F=ma 可以描述物体在外力作用下的运动状态。
结合欧拉法或者Runge-Kutta法等数值计算方法，可以根据初始条件和外力情况，实现对物体运动轨迹的仿真和预测。
二、使用Python进行物理仿真Python提供了一些强大的库和模块，如NumPy和SciPy，可以方便地进行数学计算和科学计算。
这些库和模块提供了丰富的函数和工具，可以用于解决物理仿真问题。
比如，可以使用NumPy中的数组和矩阵操作，实现对物体位置和速度的计算；可以使用SciPy中的ODEINT函数，求解微分方程，得到物体的运动轨迹。
三、动效果的实现方法除了物理仿真，Python还可以用于实现各种动效果，如动画、过渡效果等。
在Python中，可以使用一些特定的库和模块，如Matplotlib和Pygame，来实现这些动效果。
Matplotlib是一个强大的绘图库，可以用于生成各种图表和动画；Pygame是一个游戏开发库，可以用于实现游戏动画等。
四、物理仿真和动效果的应用领域1. 游戏开发：物理仿真和动效果在游戏开发中扮演着重要的角色。
通过使用Python进行物理仿真和动效果的计算，可以使得游戏中的物体运动更加逼真，并增加游戏的可玩性和视觉效果。
2. 电影动画：Python在电影动画制作中也有广泛的应用。
通过使用Python进行物理仿真和动效果的计算，可以模拟真实世界中的物理特性，如重力、碰撞等，使得电影动画更加真实和生动。
3. 科学研究：物理仿真和动效果在科学研究中也有重要的应用。
Python软件库在大学力学教学中的应用
2022年第8期总第560期No.8,2022SumNo.560 Journal of Science and Education力学是大学许多理工科专业的一门基础必修课，对培养学生的思维能力和理工科素养有着重要的意义[1-2]。
在学习力学课程的过程中，要求学生掌握从受力分析、建立方程直至最后求解分析问题的方法。
但力学教学解题的过程，通常只对物理过程的特殊情形或者平衡状态进行求解，学生很难理解物体运动的过程。
因此，对例题和习题的仿真展示会使学生对物理过程有更加形象直观的认识，能更好地激发学生的学习热情和学习兴趣，使学生对力学规律有更加深刻的认识和理解。
不少学者采用Maple、Mathematica、Matlab等商业软件对力学教学的改革进行了诸多探索[3-5]。
但这些商业软件一方面价格不菲，推广成本高，另一方面，这些商业软件的开发商都是国外公司，在当今全球竞争加剧的国际形势下，尽量减少对国外商业软件的依赖有助于我国科技的健康发展。
因此，本文把开源免费的Python语言软件库应用到力学教学中，实现了对力学问题的求解和结果的可视化，加深了学生对物理过程的理解。
1Python简介Python语言是目前最流行的计算机语言，麻省理工学院（MIT）从2009年开始采用Python进行计算机算法课程的教学。
Python语言也是当今人工智能软件中的通用语言，无论是谷歌公司(Google)开发的Tensorflow，还是脸书公司（Facebook）开发的Pytorch，都是基于Python语言编写的。
Python能够高效地面对对象编程，并且有丰富而强大的开源免费软件库，可以在Windows、Mac、Linux平台上使用。
Python不仅可以看作一种计算机语言，它还有大量的软件库，如符号计算库SymPy、矩阵计算库NumPy、数值计算库Scipy、绘图库Matplotlib等。
正是因为大量的软件库，Python可以和Matlab、Math⁃ematica等商业软件一样方便快捷地实现计算、分Python软件库在大学力学教学中的应用李晓明（暨南大学力学与建筑工程学院广东·广州510632）摘要：力学是大学诸多理工科专业的一门基础必修课，也是许多专业课程的基础。
非线性实验报告实验1
非线性实验报告实验1在咱们的科学世界里，有很多神奇又有趣的现象等着我们去探索。
今天，我要和大家分享的是一次关于非线性的实验。
我记得有一次，我在公园里散步，看到一个小朋友在玩秋千。
那秋千荡来荡去的，一开始幅度很小，慢慢地越来越大。
这让我一下子就想到了非线性这个概念。
咱们先来聊聊啥是非线性。
简单说，非线性就是那种不按常规出牌，不遵循简单线性规律的东西。
比如说，你给一个系统输入一个小的变化，结果它却给出一个巨大的、不成比例的输出，这就是非线性啦。
这次的实验呢，是关于一个物理现象的。
我们准备了一个简单的装置，就是一个弹簧连着一个小球。
正常情况下，如果我们轻轻拉伸弹簧，小球的位移应该和拉力成正比，这是线性的表现。
但当我们加大拉力，超过一定限度的时候，神奇的事情发生了！弹簧不再是乖乖地按照我们预想的那样伸长，小球的运动也变得复杂起来。
有时候它会突然跳动，有时候又会缓慢移动，完全没有了之前那种规律的样子。
在实验过程中，我可是瞪大眼睛，仔细观察着每一个细节。
就拿测量弹簧的伸长量来说吧，我得拿着尺子，小心翼翼地凑近，生怕读错了一个数字。
那紧张的劲儿，就像是在参加一场重要的比赛。
而且呀，这个实验可没那么一帆风顺。
有好几次，因为操作不当，数据都不准确了，只能重新再来。
我心里那个着急哟，就盼着能快点得到理想的结果。
再说说数据处理的环节。
看着那一堆密密麻麻的数字，头都大了。
不过，为了搞清楚这非线性的奥秘，我还是耐着性子，一点点地分析、计算。
经过多次的尝试和改进，我们终于发现了一些有趣的规律。
原来，在非线性的世界里，小小的变化真的能引发大大的不同。
这让我想到了生活中的很多事情。
比如说，我们学习的时候，可能一开始只是多花了一点时间，多做了一道题，但长期坚持下来，成绩的提升可能会远超我们的想象。
又比如，我们在和朋友相处时，一个小小的关心举动，也许会让友谊变得更加深厚。
总之，这次非线性实验让我明白了，世界并不是总是那么简单和可预测的，有时候小小的改变就能带来意想不到的结果。
基于Python的物理实验数据可视化和快速计算
基于Python的物理实验数据可视化和快速计算
宋艳妮
【期刊名称】《进展:科学视界》
【年(卷),期】2023()1
【摘要】实验数据处理是实验能否成功的关键之举,由于实验数据处理过程中计算公式繁杂,作图要求严格,需花费大量的时间。
随着信息化技术的日益发展,将信息化技术应用在实验数据处理中已成为未来的发展趋势,完成自动化计算、作图和误差分析,旨在提高实验效率以及学生信息化技术的运用能力。
该文以测量杨氏模量的实验数据处理为例,应用Python语言编写实验数据处理系统,实现自动绘制实验数据拟合曲线;基于拟合曲线获得所需位置的坐标信息;自动计算试件的杨氏模量实验值;完成杨氏模量实验值的误差分析等。
实验结果表明:利用Python编写物理实验数据处理系统代替学生手工处理,能够提高实验效率和精确度,提高学生学习的积极性,提高学生的创新能力。
【总页数】2页(P49-50)
【作者】宋艳妮
【作者单位】南京工业大学数理科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】O301;O4-39
【相关文献】
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基于Python平台的非线性物理课中的数值“实验”课
作者：刘彬陈雄伟李潮龙秦锡洲黄纯青黎永耀
来源：《教育教学论坛》2020年第29期
[摘要] Python作为一种现代化计算机程序设计语言，因其语言的清晰简洁、易读和可扩展性被广泛地应用于脚本与软件开发，同时也被众多科研学者应用于科学计算研究。
基于Python语言强大的科学计算功能，让学生尽早接触这种有广阔应用前景的语言，并将其引入到非线性物理的数值“实验”教学上将具有特殊意义。
我们在非线性物理课程中，利用Python语言，组织学生对标准非线性薛定谔方程进行数值求解，并将数值模拟的结果与精确解对比。
结果表明，Python语言能够简单清晰地展示物理现象及过程，因此更直观地加深了学生对非线性问题的理解。
[关键词] 非线性物理;Python;非线性薛定谔方程;孤立子
[基金项目] 国家自然科学基金项目（11905032，11874112，11575063）;广东省青年创新人才类项目（2018KQNCX279）
[作者简介] 刘彬（1988—），女，湖北松滋人，博士，佛山科学技术学院物理与光电工程学院讲师，主要从事非线性动力学研究。
[中图分类号] G642.0 ; ;[文献标识码] A ; ;[文章编号] 1674-9324（2020）29-0292-02 ; ;[收稿日期] 2019-09-24
客观世界多姿多彩，世界复杂性和多样性的根源在于其本质上是非线性的。
对于一个系统，当输出和输入不成正比，我们就认为该系统是非线性系统。
从数学的角度来说，非线性系统的一个主要特征是不再满足迭加原理，而迭加原理失效的一种方式是方程本身是非线性的。
这里讲解的孤立子是20世纪非线性科学的一个重要发现，其概念可以追溯到1834年，英国工程师J.Russell观察到河道中单个凸起的水峰可以保持形状不变而传播很远的距离并将其称之为“孤立波”，接着荷兰著名数学家D.Korteweg和他的学生在研究浅水波的运动时，推导出单向运动的浅水波运动方程，即KdV方程，随后孤立子的研究得到了蓬勃發展，并快速延伸到生物、通信等各个科学研究领域。
在物理上，孤立子是非线性系统中色散效应和非线性效应达到平衡时的结果，一般可由非线性薛定谔方程来描述。
我们熟知的非线性薛定谔方程是非线性偏微分方程，仅在极少数情况下有精确求解。
例如，仅当满足可积条件时才能利用Darboux变换的方法求解，于是数值方法成为研究非线性问题的一种主要的研究手段。
因此在本科教学中，适当地引入数值计算教学对学生理解和掌握相关的物理现象及本质有着重要的意义，同时让学生尽早接触这种有广泛应用前景的语言，有利于对学生基本功的培养并对日后的科学研究打下坚实基础。
提及传统的数值实验工具，人们常会联想到Matlab[1，2]，Matlab虽然是一种很方便的数值模拟工具，但其冗余，庞大，而且是一款价格不菲的商用软件，因此，有没有可能采用更轻便和免费的软件去替代？Python相对于Matlab来说，就具有了免费、开源、语言严谨、书写格式统一而易学习的特点，也因其具备强大而丰富的库、可扩展性和数据分析功能而被应用于人工智能，也被中国学者应用于气象数据处理，同时也被众多科研学者应用于科学计算、实验数据处理等，一些知名大学已经在本科阶段开设利用Python来讲解程序课程设计。
Python语言诞生于20世纪90年代初，其创始人是荷兰人吉多·范罗苏姆。
我们通过将Python语言引入到非线性物理的课程中，将有利于学生更方便的理解和学习到这种先进的语言，同时也可以更好的学习到如何采用数值方法解决物理问题。
本文通过编写Python程序去模拟非线性物理中的经典方程来引入这堂数值实验课。
在这堂数值实验课中，我们将会安排学生用Python去模拟非线性薛定谔方程。
非线性薛定谔方程是一条经典的非线性方程，在理论物理、光学、工程动力学等学科中都有重要的理论研究与应用价值。
当光脉冲宽度在皮秒范畴内，且光纤损耗为零的情况下，描述光脉冲在单模光纤内传输的数值模型写成无量纲的形式即为如下形式的非线性薛定谔方程[2]：
下面我们仅讨论γ=1时的亮孤子解。
根据迭代格式（3），我们给出其在Python语言下的虚时间演化代码。
根据参考文献可知其自聚焦情况下的亮孤子解的具体形式为Ax，t=Msech （Mx）exp（it/2）。
下图给出了我们的数值计算结果和精确解的对比，可以看到数值结果与精确解符合的很好。
传输图像展示了数值解稳定传输的结果。
通过上述例子，我们采用数值计算模拟方法，简单快速地获得一维非线性薛定谔方程的亮孤子解并验证了稳定性。
其与解析结果的一致性免除了解析计算过程中复杂的数学技巧，而通过Python作图语句将解的形式展示出来，这样能让学生更容易、更直观地去理解物理的概念，也锻炼了学生的思维能力。
参考文献
[1]黎永耀，麦志杰，吴剑雄，等.基于Matlab平台下量子力学课中的“实验”课[J].赤峰学院学报，2011，27（10）：13-14.
[2]黎永耀，刘丹，吕英红，刘岩.量子力学中基于离散化空间的一维定态问题的快捷数值实验[J].赤峰学院学报，2015，27（10）：13-14.
[3]贾东方，等，译.非线性光纤光学（第5版）[M].电子工业出版社，2014.。