質問編集履歴
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@@ -144,9 +144,9 @@
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-
return (p_map[x,y])
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+
return (p_map[x,y])#←ここは違うので無視してください。
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@@ -198,7 +198,7 @@
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#plt.show()
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202
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203
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@@ -6,6 +6,72 @@
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```python
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import math
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from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
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from matplotlib import cm
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import matplotlib.colors as colors
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n=10 #tの範囲
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m=15 #偶数
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p=1/2
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q=1-p
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+
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+
#quantum coin
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+
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+
P = [[-p, q, math.sqrt(p*q), math.sqrt(p*q)],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]
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+
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+
Q = [[0,0,0,0],[q, -p, math.sqrt(p*q), math.sqrt(p*q)],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]
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+
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+
R = [[0,0,0,0],[0,0,0,0],[math.sqrt(p*q), math.sqrt(p*q), -q, p],[0,0,0,0]]
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+
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+
S = [[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[math.sqrt(p*q), math.sqrt(p*q), p, -q]]
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+
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+
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+
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+
t_list = []
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+
x_list = []
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+
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y_list = []
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+
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+
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+
phi_map = np.zeros((2*m+1, 2*m+1,4)) #縦横2m+1の座標平面上にいる波動状態をセット np.zeros((行,列,[]の中身の数))
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+
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+
phi_map[0,0]= np.array([1/2,1/2,-1/2,-1/2])
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+
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+
p_map=np.zeros([2*m+1,2*m+1])
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+
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+
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+
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+
for i in range(0,2*m+1):
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+
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+
p = np.dot(phi_map[i,i], np.conj(phi_map[i,i]))
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+
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+
p_map[i,i]=p
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+
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+
x_list.append(i)
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+
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+
y_list.append(i)
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+
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+
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+
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def prob(t,x,y):
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for t in range(0,n+1):
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@@ -22,7 +88,7 @@
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next_phi_map = np.zeros((2*m+1,2*m+1, 4))
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-
for x in range(0,2*m+1):
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+
for x in range(0,2*m+1):
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if x == 0:
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@@ -78,16 +144,72 @@
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+
return (p_map[x,y])
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+
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+
print(prob(3,3,3))
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+
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+
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+
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+
fig = plt.figure()
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+
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+
ax = Axes3D(fig)
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+
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+
X,Y = np.meshgrid(x_list, y_list)
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+
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+
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+
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+
ax.set_xlabel("x")
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+
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+
ax.set_ylabel("y")
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+
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+
ax.set_zlabel("probability")
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+
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+
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+
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+
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+
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+
ax.set_xlim(2*m,0)
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+
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+
ax.set_ylim(0,2*m)
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+
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+
ax.set_zlim(0,0.015)
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+
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+
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+
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+
#Z軸の色を設定
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+
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+
offset = p_map.ravel() + np.abs(p_map.min())
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+
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+
fracs = offset.astype(float)/offset.max()
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+
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+
norm = colors.Normalize(fracs.min(), fracs.max())
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+
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+
clrs = cm.cool(norm(fracs))
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+
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+
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+
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+
ax.bar3d(X.ravel(), Y.ravel(), p_map.ravel() ,0.1, 0.1, -p_map.ravel(),color =clrs)#,cmap=cm.hot)
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192
|
+
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193
|
+
ax.w_xaxis.set_pane_color((0, 0, 0, 0))
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194
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+
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195
|
+
ax.w_yaxis.set_pane_color((0, 0, 0, 0))
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196
|
+
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|
197
|
+
ax.w_zaxis.set_pane_color((0, 0, 0, 0))
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198
|
+
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199
|
+
#plt.show()
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200
|
+
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81
201
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return (t,p_map[x,y]) #←ここが全然違うのはわかっている
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82
202
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203
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204
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205
|
```
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86
206
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87
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-
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207
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+
言葉足らずで申し訳ないです。コードをすべて掲載しました。
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88
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-
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+
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-
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209
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+
以下のような、座標にそれぞれの確率の値がでます。この時間、座標に依存した、特定の箇所の確率だけを取り出したい場合、def関数、prob(t,x,y)として行うと良いのでしょうか？
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210
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+
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90
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-
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211
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+
（すいません、これで良いでしょうか？）
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+
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+
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214
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+
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-
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215
|
+
上図は一例です（コードの結果とは少し違うかもしれません）。
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92
|
-
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93
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-
宜しくお願い致します。
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1
文字修正
test
CHANGED
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File without changes
|
test
CHANGED
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@@ -22,7 +22,7 @@
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22
22
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23
23
|
next_phi_map = np.zeros((2*m+1,2*m+1, 4))
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24
24
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25
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-
for x in range(0,2*m+1): #以下は
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25
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+
for x in range(0,2*m+1): #以下は2m×2mの正方格子上の境界条件に沿って計算しています。
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26
26
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27
27
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if x == 0:
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28
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