Python光学仿真光的偏振编程理解学习 Python光学仿真光的偏振编程理

光的偏振由于光波是横波，所以对于任意一个光波，其振幅方向与传播方向在一个固定的平面内。换言之，一束光波可以存在振幅方向不同的一群光波，对于其中一个光波而言，其振幅方向即为偏振方向。
可以画出其示意图

#偏振光演示import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D as axddef polarShow():z = np.arange(0,5,0.01)#传播方向，单位umdWave = 0.6328x1 = z*0y1 = np.cos(2*np.pi*z/dWave)#此光波偏振方向为yx2 = np.cos(2*np.pi*z/dWave)#此光波偏振方向为yy2 = z*0fig = plt.figure()ax = axd(fig)ax.plot3D(z,x1,y1)ax.plot3D(z,x2,y2)ax.plot3D(z,x1,y2)plt.show()

得到其示意图为

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我们生活中遇到的大部分光都是各种偏振方向的均匀混合，即并不是偏振光。上图所示的蓝色和橙色光波，其偏振方向单一，这种光叫做线偏振光。又因为这两束光处处保持等相位，则这两束光的合成仍旧为偏振光。
如果二者之间产生一点相位差，那么其合成将不再是线偏振光，下面将程序中插入一个相位

#两个存在相位差的线偏振光演示def polarShow(dWave = 0.6328,delta=0.5):z = np.arange(0,5,0.01)x1 = z*0y1 = np.cos(2*np.pi*z/dWave+delta)#此光波偏振方向为yx2 = np.cos(2*np.pi*z/dWave)#此光波偏振方向为xy2 = z*0x3 = x1+x2y3 = y1+y2fig = plt.figure()ax = axd(fig)ax.plot3D(z,x1,y1)ax.plot3D(z,x2,y2)ax.plot3D(z,x3,y3)ax.plot3D(z,x1,y2)plt.show()

调整视角之后，如下图所示，可见两束现偏振光合成之后，偏振方向则在光的不同传播位置处发生变化。由于沿着光的传播方向看去，其投影为一个椭圆，所以称此时的光为椭圆偏振光。

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调整相位差，然后画出光波沿传播方向上的投影

#偏振光演示def polarShow(dWave = 0.6328):z = np.arange(0,5,0.01)x = np.cos(2*np.pi*z/dWave) #x偏振光delta = [0,np.pi/6,np.pi/4,\np.pi/3,np.pi/2,2*np.pi/3,\3*np.pi/4,5*np.pi/6,np.pi]titles = ["0","30°","45°","60°","90°",\"120°","135°","150°","180°"]#fig = plt.figure()for i in range(9):ax =plt.subplot(331+i)#子图绘制，表示3×3的布局中的第(1+i)个图ax.set_title(titles[i])y = np.cos(2*np.pi*z/dWave+delta[i])#此光波偏振方向为yplt.plot(x,y)plt.xticks([])plt.yticks([])#去掉坐标轴plt.subplots_adjust(wspace=0.5,hspace=0.5)#调整子图间距plt.show()

于是就得到了这张著名的图片: