该代码利用Python实现解方程功能
使用了scipy.optimize root 求解方程
- 可以正常调用numpy提供的数学计算函数
- 可以给创建的方程传参
# 导入所需的模块
from scipy.optimize import root
import numpy as np# 定义待求解方程
def Equation1(n_eff2, b_1, n_0, n_1, n_2, mode_n):# 参数定义k_0 = 1. / 1550e-9# 计算方程中的中间变量K_y = (k_0 ** 2 * n_1 ** 2 - k_0 ** 2 * n_eff2 ** 2) ** 0.5p_y = (k_0 ** 2 * n_eff2 ** 2 - k_0 ** 2 * n_0 ** 2) ** 0.5q_y = (k_0 ** 2 * n_eff2 ** 2 - k_0 ** 2 * n_2 ** 2) ** 0.5# 定义方程eq = mode_n * np.pi - np.arctan(K_y / p_y) - np.arctan(K_y / q_y) - (K_y * b_1)return eq # 返回方程def Cal_Ex_MODE_neff(a, b_1, b_2, n_0, n_1, n_2, n_3, mode_m, mode_n):# 初始猜测值n_eff2 = np.array([3.2])# 参数打包，供root函数使用args = (b_1, n_0, n_1, n_2, mode_n)# 使用root函数来求解该方程sol = root(Equation1, n_eff2, args=args)# 打印求解结果的有效折射率print(sol.x)# 主程序代码
if __name__ == "__main__":n_0 = 3.1 n_1 = 3.3 n_2 = 1.44 n_3 = 3.1 a = 1.5e-6 b_1 = 500e-9 b_2 = 1000e-9mode_n = 1 # 调用计算函数Cal_Ex_MODE_neff(a=a,b_1=b_1,b_2=b_2,n_0=n_0,n_1=n_1,n_2=n_2,n_3=n_3,mode_m=0, mode_n=0 )
)
