基于势能的平面运动模拟

运动模拟

接前面

递归调用------单向汉诺塔

里面说要讲Python解方程。Python还可以做数值计算进行物理现象的模拟。

七边形最小分割弦

等多篇都用到了公式。

F = m a F=ma F=ma

物体加速度的大小跟作用力成正比,跟物体的质量成反比,且与物体质量的倒数成正比;加速度的方向跟作用力的方向相同。 F 和 a F和a F和a的方向相同。

F = m a = m d 2 r d t 2 F = ma = m \frac{{{d^2}\ r}}{{d{t^2}}} F=ma=mdt2d2 r

a = Δ v / Δ t a = Δv/Δt a=Δv/Δt得出上面的公式。模拟时用0.01秒距离的变化表示加速度。

F = k Q q r 2 r ^ F= k \frac{{Qq}}{{{r^2}}} \hat{r} F=kr2Qqr^

库仑定律(Coulomb's law)是静止点电荷相互作用力的规律。1785年由法国科学家C,-A.de库仑根据实验得出,真空中两个静止的点电荷之间的相互作用力与它们的电荷量的乘积成正比,与它们的距离的二次方成反比,作用力的方向在它们的连线上,同名电荷相斥,异名电荷相吸。

代码

python 复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
#常数
Q = (((0.0,0.0),10.0),((5.0,-5.0),5.0))#电荷的位置和值
TIMELIMIT = 20.0 #模拟终止的时刻
RLIMIT = 0.1     #距离r的最小值
H = 0.01         #时刻的跨度
t = 0.0
#画出电荷的位置
for qi in Q:
    plt.plot(qi[0][0],qi[0][1],".")

vx,vy,x,y = -2,-1,2,2
#当前时刻与位置
#print("{:.7f}{:.7f}{:.7f}{:.7f}{:.7f}".format(t,x,y,vx,vy))
#追加现在位置
xlist = [x]
ylist = [y]
#平面运动的计算
while t < TIMELIMIT:
    t = t + H
    rmin = float("inf") #将距离最小值初始化
    for qi in Q:
        rx = qi[0][0] - x #计算距离rx
        ry = qi[0][1] - y #计算距离ry
        r = math.sqrt(rx*rx + ry*ry) #计算距离r
        if r < rmin:
            rmin = r #更新距离的最小值
        vx += (rx/r/r/r*qi[1])*H#计算速度vx
        vy += (ry/r/r/r*qi[1])*H#计算速度vy
    x += vx*H #计算位置x
    y += vy*H #计算位置y
    #print("{:.7f}{:.7f}{:.7f}{:.7f}{:.7f}".format(t,x,y,vx,vy))
    #追加现在位置
    xlist.append(x)
    ylist.append(y)
    if rmin < RLIMIT:
        break #无限接近电荷时终止
#图表表示
plt.plot(xlist,ylist)
plt.show()

电荷的位置和值

一个10个电荷在原点,一个5个电荷在第四象限。
Q = ( ( ( 0.0 , 0.0 ) , 10.0 ) , ( ( 5.0 , − 5.0 ) , 5.0 ) ) Q = (((0.0,0.0),10.0),((5.0,-5.0),5.0)) Q=(((0.0,0.0),10.0),((5.0,−5.0),5.0))

运动电荷的初始位置和速度

vx,vy,x,y = -2,-1,2,2

计算距离

r = math.sqrt(rxrx + ryry) #计算距离r

计算速度

vx += (rx/r/r/r*qi[1])*H#计算速度vx

这里连续除以三次r,应该是对应上面的库伦定理。

打印

打印的时刻,坐标,坐标方向的速度。截取了开头结尾的部分数据。

0.00000002.00000002.0000000-2.0000000-1.0000000

0.01000001.97991501.9899037-2.0084992-1.0096312

0.02000001.95974391.9797095-2.0171083-1.0194191

0.03000001.93948561.9694158-2.0258299-1.0293684

0.04000001.91913901.9590210-2.0346668-1.0394842

0.05000001.89870271.9485233-2.0436221-1.0497717

...

19.97000005.96697103.0464395-0.41700850.8300425

19.98000005.96278023.0547222-0.41908360.8282736

19.99000005.95856863.0629873-0.42115650.8265034

20.00000005.95433633.0712346-0.42322750.8247318

模拟

相关推荐
Pyeako9 分钟前
深度学习--BP神经网络&梯度下降&损失函数
人工智能·python·深度学习·bp神经网络·损失函数·梯度下降·正则化惩罚
摘星编程1 小时前
OpenHarmony环境下React Native:Geolocation地理围栏
python
充值修改昵称1 小时前
数据结构基础:从二叉树到多叉树数据结构进阶
数据结构·python·算法
q_35488851533 小时前
AI大模型:python新能源汽车推荐系统 协同过滤推荐算法 Echarts可视化 Django框架 大数据毕业设计(源码+文档)✅
大数据·人工智能·python·机器学习·信息可视化·汽车·推荐算法
Yeats_Liao3 小时前
开源生态资源:昇腾社区ModelZoo与DeepSeek的最佳实践路径
python·深度学习·神经网络·架构·开源
被星1砸昏头4 小时前
掌握Python魔法方法(Magic Methods)
jvm·数据库·python
love530love5 小时前
彻底解决 ComfyUI Mixlab 插件 Whisper.available False 的报错
人工智能·windows·python·whisper·win_comfyui
不解风水5 小时前
《深度学习入门:基于 Python 的理论与实现》(斋藤康毅)
人工智能·python·深度学习
偷星星的贼115 小时前
数据分析与科学计算
jvm·数据库·python
Blossom.1186 小时前
AI Agent智能办公助手:从ChatGPT到真正“干活“的系统
人工智能·分布式·python·深度学习·神经网络·chatgpt·迁移学习