这篇文章运用简单易懂的例子给大家介绍Python中qutip的用法有哪些，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
一、N原子系综自旋概率分布
from qutip import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n=2#原子数
j = n//2
psi0 = spin_coherent(j, np.pi/3, 0)#设置系统的初态为自旋相干态
Jp=destroy(2*j+1).dag()#升算符
J_=destroy(2*j+1)#降算符
Jz=(Jp*J_-J_*Jp)/2#Jz
H=Jz**2#系统的哈密顿量
tlist=np.linspace(0,3,100)#时间列表
result=mesolve(H,psi0,tlist)#态随时间的演化
theta=np.linspace(0, np.pi, 50)
phi=np.linspace(0, 2*np.pi, 50)
#分别计算四个状态下的 husimi q函数
Q1, THETA1, PHI1 = spin_q_function(result.states[0], theta, phi)
Q2, THETA2, PHI2 = spin_q_function(result.states[30], theta, phi)
Q3, THETA3, PHI3 = spin_q_function(result.states[60], theta, phi)
Q4, THETA4, PHI4 = spin_q_function(result.states[90], theta, phi)
#在四个子图中分别画出四个状态下的husimi q函数
fig = plt.figure(dpi=150,constrained_layout=1)
ax1 = fig.add_subplot(221,projection='3d')
ax2 = fig.add_subplot(222,projection='3d')
ax3 = fig.add_subplot(223,projection='3d')
ax4 = fig.add_subplot(224,projection='3d')
plot_spin_distribution_3d(Q1, THETA1, PHI1,fig=fig,ax=ax1)
plot_spin_distribution_3d(Q2, THETA2, PHI2,fig=fig,ax=ax2)
plot_spin_distribution_3d(Q3, THETA3, PHI3,fig=fig,ax=ax3)
plot_spin_distribution_3d(Q4, THETA4, PHI4,fig=fig,ax=ax4)
for ax in [ax1,ax2,ax3,ax4]:
ax.view_init(0.5*np.pi, 0)
ax.axis('off')#不显示坐标轴
fig.show()运行结果：
二、原子与光场相互作用
from qutip import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt alpha=1#相干光的参数alpha n=2#原子数 j = n/2 psi0 = tensor(coherent(10,alpha),spin_coherent(j, 0, 0))#设置系统的初态 a=destroy(10)#光场的湮灭算符 a_plus=a.dag()#光场的产生算符 Jp=destroy(n+1).dag()#原子的升算符 J_=destroy(n+1)#原子的降算符 Jx=(Jp+J_)/2#原子的Jx算符 Jy=(Jp-J_)/(2j)#原子的Jy算符,这里的j是虚数单位 Jz=(Jp*J_-J_*Jp)/2#原子的Jz算符 H=tensor(a,Jp)+tensor(a_plus,J_)#系统的哈密顿量 tlist=np.linspace(0,10,1000)#时间列表 result=mesolve(H,psi0,tlist)#态随时间的演化 fig=plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(221) ax2 = fig.add_subplot(222) ax3 = fig.add_subplot(223) ax4 = fig.add_subplot(224) ax1.plot(tlist,expect(tensor(qeye(10),Jx),result.states))#Jx的平均值随时间变化图 ax2.plot(tlist,expect(tensor(qeye(10),Jy),result.states))#Jy的平均值随时间变化图 ax3.plot(tlist,expect(tensor(qeye(10),Jz),result.states))#Jz的平均值随时间变化图 ax4.plot(tlist,expect(tensor(qeye(10),Jx**2+Jy**2+Jz*2),result.states))#J平方的平均值随时间变化图 fig.subplots_adjust(top=None,bottom=None,left=None,right=None,wspace=0.4,hspace=0.4)#设置子图间距 fig.show()
运行结果：
关于Python中qutip的用法有哪些就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
