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[Python][Physics]#24 스펙트럼 분석을 통한 색상 평균값 도출(시각화) 수식: 1. 이식의 의미와 목적: 여기서 I(λ)는 스펙트럼 또는 파장에 대한 강도를 나타내는 함수이고, x̄, ȳ, z̄는 해당 파장에서의 특정 물리량의 평균값입니다. 또한, ∫는 적분 기호를 나타냅니다. 이러한 식의 의미는 각각의 적분 결과인 X, Y, Z가 파장 범위(λ)에 대해 I(λ) 함수로 가중 평균된 값을 나타낸다는 것입니다. 이러한 식들은 스펙트럼 분석이나 광학 연구에서 자주 사용됩니다. 이러한 적분은 주어진 파장 범위에서의 물리량의 평균을 계산하기 위해 사용됩니다. 일반적으로, 광학 연구에서는 빛의 파장에 따른 특정 물리량의 변화를 이해하고자 합니다. 이를 위해 스펙트럼 분석이 사용되며, 주어진 파장 범위에서의 강도를 나타내는 I(λ) 함수를 사용합니다. 예를 들어, X는 파장 범위 내에.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 17.
[Python][Physics]#23 전기장의 시공간 변화를 모델링하는 편미분 방정식(시각화) 수식: 1. 이 식의 의미와 목적: ∇²𝐸 - μ₀ϵ₀(∂²𝐸/∂t²) = 0은 맥스웰의 방정식 중 하나로, 전자기학의 중요한 개념을 나타냅니다. 이 식은 전자기장의 공간적인 변화와 시간적인 변화 간의 관계를 설명하고, 전자기장의 동적인 특성을 나타내는 방정식입니다. 우선, 식 ∇²𝐸 - μ₀ϵ₀(∂²𝐸/∂t²) = 0에서 ∇²𝐸는 전자기장의 공간적인 변화를 측정하는 라플라시안(Laplacian) 연산자입니다. 이 연산자를 이용하여 전자기장의 공간적인 변화에 대한 미분을 계산합니다. 그리고 ∂²𝐸/∂t²는 시간에 대한 전자기장의 두 번째 도함수로, 전자기장의 시간적인 변화율을 측정합니다. 이 식을 통해 전자기장이 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 나타낼 수 있습니다. 따라서 식 ∇²𝐸 - μ₀ϵ₀(∂²𝐸/.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 5. 14.
[Python][Physics]#22 전자기학식에서의 굴절율과 χ(ω) 관계(시각화) 수식: 이 식은 빛의 파동수와 관련된 파동수 벡터인 k와 광학 매체의 성질을 나타내는 ϵ₀, μ₀, χ(ω) 간의 관계를 설명합니다. 이를 통해 주어진 주파수(ω)에서의 굴절률을 계산할 수 있습니다. 1. 이식의 의미와 목적: 이 식은 전자기학에서의 굴절률(refractive index)을 이론적으로 설명하는 식입니다. 굴절률은 빛이 한 매질에서 다른 매질로 전파될 때 경로를 변경하는 현상을 나타냅니다. 식을 살펴보면, 우선 좌변의 k²는 빛의 파동수에 대한 파동수 벡터의 제곱을 의미합니다. 이는 빛의 파동이 얼마나 "길게" 전파되는지를 나타내는 값입니다. 우변의 ϵ₀는 진공의 유전율을 나타내며, μ₀는 진공의 자기율을 나타냅니다. 이는 진공 상태에서의 빛의 전파 특성을 기술하는 상수입니다. 식의 나머지.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 12.
[Python][Physics]#21 복소 지수 형태의 전자기파 파동식 해석(시각화) 수식: 이 식은 전자기파의 공간적인 변화와 시간적인 진동을 나타내며, 전자기파의 전기장 벡터 크기와 방향은 위치 r과 시간 t에 따라 변화한다는 것입니다.. 1. 의미와 목적: 이 식은 전자기파의 전기장 벡터를 나타내는 식으로, 전자기파의 공간적인 변화와 시간적인 진동을 표현합니다. 전자기파는 전자기력이나 광학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 식은 전자기파의 특성을 수학적으로 설명하고 예측하는 데 사용됩니다. 복소 지수 형태인 e^(i(kr - wt))를 가지고 있습니다. 복소 지수 형태는 삼각함수와 지수함수의 관계를 나타내는 오일러 공식에 기반합니다. 전자기파의 전기장 벡터는 시간적인 진동과 공간적인 변화를 동시에 나타내기 위해 복소 지수 형태로 표현됩니다. kr은 위치 벡터 r과 파동수.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 11.
[Python][Physics]#20 평면파 식(Plane wave equation)의 이해(시각화) 수식: 평면파 식은 위치 r에서 시간 t일 때의 전기장의 크기와 방향을 나타내는 벡터를 나타내는 수식입니다. 1. 식의 의미: E(r,t) = E₀cos(k⋅r - ωt + ϕ)은 전자기학에서 사용되는 전자기장의 시간과 위치에 대한 함수입니다. 이 식에서 E₀는 전자기장의 최대 크기를 나타내며, k는 전파의 파동수를 결정하는 파동수 벡터, r은 위치 벡터, ω는 각주파수를 나타내는 각속도, t는 시간, 그리고 ϕ는 초기 위상입니다. 이 식은 일반적으로 평면파를 나타내는데 사용됩니다. 즉, 전자기파가 일정한 파동수와 진폭으로 퍼져나가는 경우에 이 식을 사용할 수 있습니다. 이러한 전자기파는 빛, 라디오, TV 등의 통신에서 사용됩니다. 이 식의 목적은 전자기장의 크기와 방향을 설명하는 것입니다. E₀는 전.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 11.
[Python][Physics]#19 Maxwell 방정식의 파동 방정식(Wave Equation)(시각화) 수식: 주어진 식 ∇×(∇×E) + ∂/∂t(∇×B) = 0 은 맥스웰의 파동방정식 중 하나로, 전자기장의 시간 변화와 전류 밀도의 변화를 설명하는데 사용됩니다. 이 방정식은 전자기장이 어떻게 변화하는지를 나타내며, 전자기파의 전달과 같은 많은 물리적 현상을 설명하는 데 사용됩니다. 1. 이식의 의미: 맥스웰의 파동방정식 중 하나인 ∇×(∇×E) + ∂/∂t(∇×B) = 0 이식은, 전자기장의 시간적 변화와 전류 밀도의 변화가 서로 연관되어 있다는 것을 나타내며, 전자기파의 전달과 같은 많은 물리적 현상을 설명하는 데 사용됩니다. 이를 이해하기 위해서는 전자기장이 무엇인지를 먼저 이해해야 합니다. 전자기장은 전기와 자기의 상호작용으로 발생하는 벡터장으로, 전자의 운동, 전기장과 자기장에 의한 힘, 전류 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 5. 10.
[Python][Physics]#18 입자 분포 밀도와 자유 입자 밀도의 합산으로 나타낸 총 밀도 함수(시각화) 수식: 1. 의미: 위의 식은 자유 입자의 밀도와 입자의 분포 밀도를 합산하여 총 밀도 함수를 나타내는 수식입니다. 총 밀도 함수는 3차원 공간에서의 밀도 분포를 나타내며, 이를 이용하여 입자나 물질의 분포를 모델링하고 분석할 수 있습니다. 2. 수학기호: ρ(x,y,z)=ρfree(x,y,z)+ρp(x,y,z)ρ(x,y,z)=ρfree(x,y,z)+ρp(x,y,z) 여기서, x, y, z는 3차원 공간의 좌표축을 의미하며, ρ(x,y,z)는 해당 좌표에서의 총 밀도를 의미합니다. ρfree(x,y,z)는 자유 입자의 밀도 함수를 나타내며, ρp(x,y,z)는 입자의 분포 밀도 함수를 나타냅니다. 기호들은 각각 3차원 좌표계에서의 위치에 따라 밀도 값을 나타내는 함수들입니다. 총 밀도 함수는 자유.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 9.
[Python][Physics]#17 Ampere's law의 전류 밀도에 따른 자기장 회전(시각화) 수식: 식의 의미: '∇×B=μ0J'은 벡터 해석학에서 중요한 기본 방정식 중 하나로, 자기장(B)과 전류 밀도(J) 간의 관계를 나타내는 회전 방정식(Curl equation)입니다. 이를 간단하게 설명하자면, 전류가 흐르는 곳에서 자기장이 발생한다는 것을 나타내는 식입니다. 자기장이 회전을 한다는 것을 의미하는 회전(Curl) 연산자인 '∇×'를 이용하여 자기장(B)의 회전율과 전류 밀도(J)의 비례 관계를 나타내고 있습니다. 수학기호 별 수식(수학기호로 표현해줘) ∇ : '델' 기호로, 벡터미적분학에서 그레디언트(gradient), 발산(divergence), 회전(Curl)을 나타내는 기호입니다. × : '크로스' 기호로, 벡터의 외적을 나타냅니다. 벡터의 외적은 두 벡터 사이의 평면에 수직한 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 8.
[Python][Physics]#16 Faraday's Law의 전자기 유도 현상 (시각화) 수식: 1. 의미: 이식은 전자기학에서 중요한 벡터 미분 방정식 중 하나인 Faraday's Law of Electromagnetic Induction을 나타내는 수식입니다. 이 식은 자기장이 변할 때 전기장이 유도되는 현상을 설명하는 데 사용됩니다. 이식은 두 가지 항으로 구성됩니다. 좌변의 항은 폐곡선 적분을 나타내며, 우변의 항은 면적 적분을 나타냅니다. 폐곡선 적분은 전기장 E와 적분 경로 C를 곱한 값의 적분을 의미합니다. 이 값은 적분 경로를 따라 전기장이 얼마나 일을 하는지 나타냅니다. 면적 적분은 자기장 B와 면적 S을 곱한 값의 적분을 의미합니다. 이 값은 자기장이 면적을 통해 얼마나 많은 자기적인 흐름이 일어나는지 나타냅니다. 이식은 자기장이 변할 때 전기장이 유도되는 현상을 설명합니다.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 8.
[Python][Physics]#15 자기장 발산식 '∇⋅B=0' 의 이해(시각화) 수식: 1. 의미: 주어진 식이 나타내는 것은 벡터장에서의 발산이 0임을 나타내는 것입니다. 발산이란 벡터장에서 벡터가 어떻게 변화하는지를 나타내는 개념으로, 벡터장의 발산이 0이 되면 벡터장에서 변화가 없다는 것을 의미합니다. 이는 물리학에서 중요한 법칙 중 하나인 가우스 법칙의 일부분으로, 자기장에 대한 맥스웰 방정식 중 하나입니다. 자기장은 전자기파 전파, 전자의 운동 및 상호작용 등의 문제에서 매우 중요한 역할을 합니다. 따라서, 이 식은 전자기학에서 매우 중요한 역할을 하며, 자기장 분석 및 예측 등의 다양한 문제를 다루는 데 사용됩니다. 2. 수식 기호별 의미 ∇ : 나블라(Nabla) 연산자로, 벡터함수를 스칼라 함수로 미분하는 연산자입니다. ⋅ : 벡터의 내적(dot product) 연산자.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 5. 7.
[Python][Physics]#14 자기장에 대한 Biot-Savart 법칙 일반화(시각화) 수식: 이 수식은 자기장에 대한 Biot-Savart 법칙을 일반화한 것입니다. 이 수식을 통해 공간 내에 존재하는 전류 분포로부터 발생하는 자기장을 계산할 수 있습니다. 1. 목적/의미:이 식은 전류 밀도 J(r')가 있는 공간에서 어떤 위치 r에서의 자기장 B(r)을 계산하는 방법을 나타냅니다. 이 식은 전기 전류와 관련된 아래와 같이 2가지로 표현됩니다. 1) 전류 밀도 J(r')와 위치 r 사이의 거리에 따른 자기장 B(r)의 크기를 계산하는 방법을 제공합니다. 여기서 μ₀는 자기 permeability 상수이고, ∇r는 위치 벡터 r에 대한 기울기 연산자입니다. 2) 전류 밀도 J(r')에 의한 자기장 B(r)를 계산하기 위해 벡터적분학의 연산자인 회전(또는 크롤, curl)을 사용합니다. 이 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 7.
[Python][Physics]#13 Gauss' law(가우스 법칙) 의 이해(시각화) 수식: 1. 목적: Gauss' law를 나타내는 식입니다. 전기장의 흐름을 나타내는 법칙으로, 전하 밀도 ρ에 의해 생성되는 전기장 E를 나타냅니다. Gauss' law에서 이 식(적분 변환)은 전기장의 분포와 전하 밀도 사이의 상호작용을 나타내는데 중요한 역할을 합니다. 물리적, 광학 분야에서 모두 중요한 의미를 가지고 있습니다. 1) 전자기학 측면: 이 식은 전하 밀도 ρ가 연속적으로 분포되어 있을 때, 그 분포에서 생성되는 전기장의 크기와 방향을 계산하는데 사용됩니다. 이를 통해 전기장이 발생하는 전하 밀도와의 상호작용을 나타내며, 전기장이 생성되는 공간 내에서 전하의 운동을 예측하는데 활용됩니다. 또한, 이식은 대칭적인 전하 분포에서 생성되는 전기장 크기 및 방향을 예측할 때 계산을 더욱 간단하.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 5. 6.
[Python][Physics]#12 Fourier 변환과 광학 분야에서의 응용(시각화) 1. 목적: 이 글의 목적은 광학에서 자주 사용되는 Fourier 이론에 대한 개요를 제공하는 것입니다. 글에서는 Fourier expansion, Fourier integral theorem, Fourier transform 등의 개념이 소개되고, 이를 통해 광학 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지가 설명됩니다. 2. 사용된 수학식에 대한 설명 1) Fourier expansion (푸리에 전개): 푸리에 전개는 주기적인 함수를 코사인 및 사인 항들의 합으로 표현하는 방법입니다. 여기서 a_n과 b_n은 각각 코사인 및 사인 항의 계수이며, Δω는 기본 주파수의 배수입니다. 주기적인 함수를 주어진 주파수의 코사인 및 사인 함수들의 합으로 분해할 수 있으며, 이를 통해 함수를 다루기 쉬운 형태로 나타낼 수.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 6.
[Python][Physics]#11 Sylvester의 정리를 이용한 행렬의 회전 변환 각도 계산(시각화) 수식: Sylvester의 정리는 2x2 행렬의 행렬식이 1일 때, 해당 행렬의 회전 변환에 대한 각도(cosine angle)를 계산하는 공식입니다 1. 목적 Sylvester의 정리는 2x2 행렬의 행렬식이 1일 때, 해당 행렬의 각각의 각도에 대한 코사인 값을 계산하는 공식입니다. 이 공식은 회전 변환(rotation transformation)과 같은 기하학적 문제를 해결하는 데에 사용됩니다. 2. 수식 기호별 의미: 주어진 2x2 행렬 A = [a, b; c, d]의 행렬식이 1인 경우, 다음과 같은 공식이 성립합니다: cos⁡θ = 1/2(A+D) 여기서, θ: A가 회전 변환으로 표현될 때, 해당 회전 변환의 각도 (단위: 라디안) A: 주어진 2x2 행렬 D: A의 주 대각선 요소(diag.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 5.
[Python][Physics]#10 복소수 표현을 사용한 삼각함수의 곱셈 공식(시각화) 수식: 이 수식은 복소수 표현을 사용하여 삼각함수의 곱셈 공식을 나타내고 있습니다. 이 수식을 자세히 살펴보겠습니다. 이식이 나타내는 것: 수식은 cos(α+β)를 A와 관련된 복소수 표현식으로 나타낸 것입니다. 여기서 A는 cos(α+β)의 계수이며, α와 β는 각각의 각도입니다. 이 수식은 cos(α+β)와 A * e^(iα)의 실수부 Re{A * e^(iα)} 사이의 관계를 보여줍니다. 이식의 목적과 의미: 이 수식의 목적은 삼각함수의 곱셈 공식을 복소수 형태로 나타내어 복소수 표현을 이용한 삼각함수의 성질과 관계를 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 삼각함수와 복소수 사이의 연결고리를 확인할 수 있으며, 복소수를 이용한 수학적 문제를 다루는 데 도움이 됩니다. 활용 방.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 5.
[Python][Physics]#09 복소수에서 쌍곡선 사인(sinh)과 쌍곡선 코사인(cosh) 함수 유도 공식(시각화) 수식: 이 수식은 복소수에서 쌍곡선 사인(hyperbolic sine, sinh)과 쌍곡선 코사인(hyperbolic cosine, cosh) 함수를 유도하는 공식을 나타냅니다. 이 수식을 자세히 살펴보겠습니다. 이식이 나타내는 것: 이 수식은 복소수 공간에서 쌍곡선 사인 함수와 쌍곡선 코사인 함수를 유도하는 공식입니다. 이 공식에 따르면, 쌍곡선 사인 함수 sinh(γ)는 복소수 i와 각 γ의 곱의 사인 함수 sin(iγ)와 관련되어 있습니다. 마찬가지로, 쌍곡선 코사인 함수 cosh(γ)는 복소수 i와 각 γ의 곱의 코사인 함수 cos(iγ)와 관련되어 있습니다. 이식의 목적과 의미: 이 공식의 목적은 복소수에서의 삼각함수와 쌍곡선 함수 사이의 관계를 설명하는 것입니다. 이 관계를 통해 복소수 영역에.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 5.
[Python][Physics]#08 오일러 공식(Euler's formula)(시각화) 수식: 이 식은 오일러 공식(Euler's formula)이라고도 불리며, e, i, pi, cos, sin 등 다양한 수학적 개념이 하나로 합쳐진 식입니다. 1. 이식이 나타내는 것: 이 식은 e, i, pi, cos, sin 등의 수학적 개념을 하나의 식으로 표현하여 수학적인 계산을 단순하게 만들어 주는 역할을 합니다. 또한 이 식은 삼각함수와 지수함수를 연결시켜주는 중요한 역할을 하며, 물리학, 공학, 수학 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 목적: e^iϕ=cos⁡ϕ+isin⁡ϕ 이식은 삼각함수와 지수함수를 연결시켜주는 역할을 하므로, 다음과 같은 의미와 활용 방안을 갖습니다. 3. 의미: - 복소수의 지수 표현: e^(ix)는 복소평면 상에서 각도 x에 해당하는 위치의 복소수를 의미합니.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 5.
[Python][Physics]#07 스토크스 정리(Stokes' theorem)(시각화) 수식: 이 식은 스토크스 정리 (Stokes' theorem)이라고 불리며, 벡터 해석학에서 매우 중요한 정리 중 하나입니다. 이 식은 경계선 C를 가지는 면 S에서 벡터장 F의 회전을 나타내는 값과 경계선 C에서 벡터장 F의 선적분값 간의 관계를 나타내며, 다음과 같은 의미를 갖습니다: 1. 이식이 나타내는 것: 면 S의 경계선 C를 따라 일련의 선적분을 수행하여 벡터장 F를 평면에서 둘러싸는 회로에서의 값과, 면 S 내부에서의 벡터장 F의 회전값이 같다는 것을 나타냅니다. 2. 목적: 이 식은 벡터 해석학에서 공간 내의 벡터장의 성질을 이해하는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 우리는 벡터장의 회전과 선적분의 관계를 이해하고, 이를 적용하여 다양한 물리적 문제를 해결할 수 있습니다. 3. 의미: 이 식.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 5.
[Python][Physics]#06 가우스 발산 정리(Gauss's Divergence Theorem)(시각화) 수식: 이 식은 벡터장의 플럭스를 계산하는 방법을 나타내며, 가우스 발산 정리(Gauss's Divergence Theorem)라고도 불립니다. 1. 이 식이 나타내는 것: 가우스 발산 정리는 공간적 영역 내에서 벡터장의 발산과 그 영역의 경계면을 따른 벡터장의 플럭스 간의 관계를 나타냅니다. 즉, 공간 영역 V의 경계면 S를 따라 벡터장 F의 플럭스를 적분한 값은, 영역 V 내에서 벡터장 F의 발산을 적분한 값과 같습니다. 2. 이 식의 목적: 가우스 발산 정리의 목적은 다양한 물리적 문제를 해결하는데 도움을 주는 것입니다. 이 정리를 사용하면 복잡한 형상의 영역에 대한 적분을 더 간단한 형태로 변환할 수 있어 계산이 수월해집니다. 3. 이 식의 의미: 이 정리는 벡터장의 발산이 영역 내부에서 발생하는.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 4.
[Python][Physics]#05 벡터 필드 전기장(Electric Field, E)에 대한 라플라시안(Laplacian) 연산자 계산(시각화) 수식: 이 식은 벡터 필드인 전기장(Electric Field, E)에 대한 라플라시안(Laplacian) 연산자를 나타냅니다. 라플라시안 연산자는 스칼라와 벡터 필드에 적용할 수 있는 두 번째 차 도함수를 표현하는데 사용되며, 일반적으로 공간적인 변화에 따른 중요한 물리량의 변화를 나타냅니다. 이 식은 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다. 1. 이식이 나타내는 것: 전기장(E)에 대한 라플라시안 연산자(Δ²E)를 계산합니다. 이 연산자는 전기장의 공간적인 변화를 설명하는 데 도움이 됩니다. 2. 목적: 라플라시안 연산자는 여러 분야에서 물리량의 변화를 분석하는 데 사용됩니다. 전기장의 경우, 라플라시안 연산자를 사용하여 전기장의 국지적인 변화를 분석하거나 전기장의 안정성, 불균일성 등을 평가할 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 4.
[Python][Physics]#04 스칼라 함수 f(x, y, z)에 대한 라플라시안(Laplacian) 연산자 정의(시각화) 수식: 이 수식은 스칼라 함수 f(x, y, z)에 대한 라플라시안(Laplacian) 연산자를 정의한 것입니다. 이 식에서 ∇²f(x, y, z)는 라플라시안 값이며, ∇f(x, y, z)는 함수 f의 그래디언트(gradient) 벡터입니다. 이 식은 다음과 같이 해석할 수 있습니다. 1. 이 식이 나타내는 것: 이 식은 스칼라 함수 f(x, y, z)에 대한 라플라시안 연산자를 나타냅니다. 라플라시안 연산자는 그래디언트 벡터의 발산(divergence)을 계산하여, 스칼라 함수의 두 번째 도함수의 합을 구합니다. 2. 목적: 라플라시안 연산자는 스칼라 함수의 국지적인 특성을 분석하는 데 사용됩니다. 함수의 최대점, 최소점 및 안정점을 찾는데 도움이 됩니다. 3. 의미: 라플라시안 값이 양수인 경우, .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 4.
[Python][Physics]#03 전기장 벡터 E의 회전 또는 회전 크기(시각화) 이 코드는 주어진 전기장 벡터 E를 사용하여 curl(E)를 계산하고, 3D 벡터필드로 시각화하는 코드입니다. 벡터 해석학에서 전기장 벡터 E의 회전 또는 회전 크기를 나타내는 식으로, curl(E)를 계산합니다. 수식: 이 코드는 먼저 np.meshgrid 함수를 사용하여 x, y, z 좌표값을 생성하고, 이를 이용하여 전기장 벡터 E를 생성합니다. 그리고 np.gradient 함수를 사용하여 curl(E)를 계산하고, ax.quiver 함수를 사용하여 3D 벡터필드를 그립니다. 마지막으로, x, y, z축 레이블을 추가하고, plt.show() 함수를 사용하여 그래프를 출력합니다. code: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_t.. 공감수 1 댓글수 3 2023. 5. 4.
[Python][Physics]#02 전기장 벡터의 3차원(시각화) 해당 파이썬 코드는 전하 크기와 위치에 따라 발생하는 전기장 벡터를 3차원으로 시각화하는 것입니다. 예시 코드에서는 주어진 전기장 벡터 함수를 이용하여 그리드를 생성하고, 그리드 상의 각 점에서의 전기장 벡터를 계산하여 3D 그래프로 표현합니다. 따라서 코드 실행 결과로는 전기장 벡터의 방향과 크기를 보여주는 3D 그래프가 생성됩니다. 수식: code: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 전하 크기와 거리 설정 q = 1 A = 1 # 전기장 함수 def E(x, y, z): r = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2) Ex = q*(1/r**2)*(x/r) Ey.. 공감수 0 댓글수 2 2023. 5. 4.
[Python][Physics]#01 3차원 공간에서 두 점 사이의 거리(시각화) (x, y, z) 좌표를 가진 임의의 점과, (x₀, y₀, z₀) 좌표를 가진 다른 점의 3차원 유클리드 공간에서 두 점 사이의 직선 거리를 구하는 데 사용합니다. 수식 : import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np # 두 점의 위치를 설정합니다. x0, y0, z0 = 1, 2, 3 x1, y1, z1 = 4, 5, 6 # 거리 공식을 사용하여 두 점 사이의 거리를 계산합니다. distance = np.sqrt((x1-x0)**2 + (y1-y0)**2 + (z1-z0)**2) # 3D 그래프를 그리기 위한 설정을 합니다. fig = plt.figure() ax = fig.add_s.. 공감수 1 댓글수 3 2023. 5. 4.

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