data/probability_deviation.txt

@@ -0,0 +1,320 @@
+0,1,1
+1,1,1
+2,1,1
+3,1,1
+4,1,1
+5,1,1
+6,1,1
+7,1,1
+8,1,1
+9,1,1
+10,1,1
+11,1,1
+12,1,1
+13,1,1
+14,1,1
+15,1,1
+16,1,1
+17,1,1
+18,1,1
+19,1,1
+20,1,1
+21,1,1
+22,1,1
+23,1,1
+24,1,1
+25,1,1
+26,1,1
+27,1,1
+28,1,1
+29,1,1
+30,1,1
+31,1,1
+32,1,1
+33,1,1
+34,1,1
+35,1,1
+36,1,1
+37,1,1
+38,1,1
+39,1,1
+40,1,1
+41,1,1
+42,1,1
+43,1,1
+44,1,1
+45,1,1
+46,1,1
+47,1,1
+48,1,1
+49,1,1
+50,1,1
+51,1,1
+52,1,1
+53,1,1
+54,1,1
+55,1,1
+56,1,1
+57,1,1
+58,1,1
+59,1,1
+60,1,1
+61,1,1
+62,1,1
+63,1,1
+64,1,1
+65,1,1
+66,1,1
+67,1,1
+68,1,1
+69,1,1
+70,1,1
+71,1,1
+72,1,1
+73,1,1
+74,1,1
+75,1,1
+76,1,1
+77,1,1
+78,1,1
+79,1,1
+80,1,1
+81,1,1
+82,1,1
+83,1,1
+84,1,1
+85,1,1
+86,1,1
+87,1,1
+88,1,1
+89,1,1
+90,1,1
+91,1,1
+92,1,1
+93,1,1
+94,1,1
+95,1,1
+96,1,1
+97,1,1
+98,1,1
+99,1,1
+100,1,1
+101,1,1
+102,1,1
+103,1,1
+104,1,1
+105,1,1
+106,1,1
+107,1,1
+108,1,1
+109,1,1
+110,1,1
+111,1,1
+112,1,1
+113,1,1
+114,1,1
+115,1,1
+116,1,1
+117,1,1
+118,1,1
+119,1,1
+120,1,1
+121,1,1
+122,1,1
+123,1,1
+124,1,1
+125,1,1
+126,1,1
+127,1,1
+128,1,1
+129,1,1
+130,1,1
+131,1,1
+132,1,1
+133,1,1
+134,1,1
+135,1,1
+136,1,1
+137,1,1
+138,1,1
+139,1,1
+140,1,1
+141,1,1
+142,1,1
+143,1,1
+144,1,1
+145,1,1
+146,1,1
+147,1,1
+148,1,1
+149,1,1
+150,1,1
+151,1,1
+152,1,1
+153,1,1
+154,1,1
+155,1,1
+156,1,1
+157,1,1
+158,1,1
+159,1,1
+160,1,1
+161,1,1
+162,1,1
+163,1,1
+164,1,1
+165,1,1
+166,1,1
+167,1,1
+168,1,1
+169,1,1
+170,1,1
+171,1,1
+172,1,1
+173,1,1
+174,1,1
+175,1,1
+176,1,1
+177,1,1
+178,1,1
+179,1,1
+180,1,1
+181,1,1
+182,1,1
+183,1,1
+184,1,1
+185,1,1
+186,1,1
+187,1,1
+188,1,1
+189,1,1
+190,1,1
+191,1,1
+192,1,1
+193,1,1
+194,1,1
+195,1,1
+196,1,1
+197,1,1
+198,1,1
+199,1,1
+200,1,1
+201,1,1
+202,1,1
+203,1,1
+204,1,1
+205,1,1
+206,1,1
+207,1,1
+208,1,1
+209,1,1
+210,1,1
+211,1,1
+212,1,1
+213,1,1
+214,1,1
+215,1,1
+216,1,1
+217,1,1
+218,1,1
+219,1,1
+220,1,1
+221,1,1
+222,1,1
+223,1,1
+224,1,1
+225,1,1
+226,1,1
+227,1,1
+228,1,1
+229,1,1
+230,1,1
+231,1,1
+232,1,1
+233,1,1
+234,1,1
+235,1,1
+236,1,1
+237,1,1
+238,1,1
+239,1,1
+240,1,1
+241,1,1
+242,1,1
+243,1,1
+244,1,1
+245,1,1
+246,1,1
+247,1,1
+248,1,1
+249,1,1
+250,1,1
+251,1,1
+252,1,1
+253,1,1
+254,1,1
+255,1,1
+256,1,1
+257,1,1
+258,1,1
+259,1,1
+260,1,1
+261,1,1
+262,1,1
+263,1,1
+264,1,1
+265,1,1
+266,1,1
+267,1,1
+268,1,1
+269,1,1
+270,1,1
+271,1,1
+272,1,1
+273,1,1
+274,1,1
+275,1,1
+276,1,1
+277,1,1
+278,1,1
+279,1,1
+280,1,1
+281,1,1
+282,1,1
+283,1,1
+284,1,1
+285,1,1
+286,1,1
+287,1,1
+288,1,1
+289,1,1
+290,1,1
+291,1,1
+292,1,1
+293,1,1
+294,1,1
+295,1,1
+296,1,1
+297,1,1
+298,1,1
+299,1,1
+300,1,1
+301,1,1
+302,1,1
+303,1,1
+304,1,1
+305,1,1
+306,1,1
+307,1,1
+308,1,1
+309,1,1
+310,1,1
+311,1,1
+312,1,1
+313,1,1
+314,1,1
+315,1,1
+316,1,1
+317,1,1
+318,1,1
+319,1,1

python_scripts/heat_map.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import matplotlib
+from matplotlib.animation import FuncAnimation
+import ast
+
+wave_arr = []
+fig = plt.figure()
+ax = plt.gca()
+img = ax.imshow([[]])
+
+def plot():
+    with open("test.txt") as f:
+        lines = f.readlines();
+        size = int(lines[0])
+        for line in lines[1:]:
+            arr = line.strip().split("\t")
+            arr = np.asarray(list(map(lambda x: ((a := complex(*ast.literal_eval(x)))*a.conjugate()).real, arr)))
+
+            # print(sum(arr))
+            arr = arr.reshape(size,size)
+            wave_arr.append(arr.T)
+            # print(arr)
+
+            # plt.imshow(arr, cmap="hot", interpolation="nearest")
+            # plt.show()
+
+
+def animation(i):
+    norm = matplotlib.cm.colors.Normalize(vmin=0, vmax=np.max(wave_arr[i]))
+    img.set_norm(norm)
+    img.set_data(wave_arr[i])
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    plot()
+    
+    norm = matplotlib.cm.colors.Normalize(vmin=0, vmax=np.max(wave_arr[0]))
+    img = ax.imshow(wave_arr[0], extent=[0,1,0,1], cmap=plt.get_cmap("viridis"), norm=norm)
+    anim = FuncAnimation(fig, animation, interval=1, frames=np.arange(0,len(wave_arr)), repeat=True, blit=0)
+    # plt.show()
+
+    anim.save("./animation.mp4", writer="ffmpeg", bitrate=10000, fps=15)

python_scripts/plot_v.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import matplotlib
+from matplotlib.animation import FuncAnimation
+import ast
+
+
+def plot():
+    with open("v.txt") as f:
+        lines = f.readlines();
+        size = int(lines[0])
+        for line in lines[1:]:
+            arr = line.strip().split("\t")
+            arr = np.asarray(list(map(lambda x: ((a := complex(*ast.literal_eval(x)))*a.conjugate()).real, arr)))
+
+            # print(sum(arr))
+            arr = arr.reshape(size,size)
+            # print(arr)
+
+            plt.imshow(arr.T, cmap="hot", interpolation="nearest")
+            plt.show()
+
+
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    plot()

src/main.cpp

@@ -79,6 +79,7 @@ void detector_screen()
     sim.build_B();
 
     std::ofstream ofile;
+    utils::mkpath("data/screen");
     ofile.open("data/screen/single_slit.txt");
     ofile << sim.N << '\n';
     for (size_t i = 0; i < 80; i++) {