我需要计算一个8x8矩阵的特征值,并为矩阵中出现的符号变量绘制每个特征值。对于我使用的矩阵,我得到了8个不同的特征值,每个特征值代表一个函数,W是我的符号变量。在
使用python,我尝试用Scipy和Sympy来计算特征值,但结果以一种奇怪的方式存储(至少对于我这个还不太懂编程的新手来说是这样),而且我没有找到一种方法来提取一个特征值来绘制它。在
import numpy as np
import sympy as sp
W = sp.Symbol('W')
w0=1/780
wl=1/1064
# This is my 8x8-matrix
A= sp.Matrix([[w0+3*wl, 2*W, 0, 0, 0, np.sqrt(3)*W, 0, 0],
[2*W, 4*wl, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 2*wl+w0, np.sqrt(3)*W, 0, 0, 0, np.sqrt(2)*W],
[0, 0, np.sqrt(3)*W, 3*wl, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, wl+w0, np.sqrt(2)*W, 0, 0],
[np.sqrt(3)*W, 0, 0, 0, np.sqrt(2)*W, 2*wl, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, w0, W],
[0, 0, np.sqrt(2)*W, 0, 0, 0, W, wl]])
# Calculating eigenvalues
eva = A.eigenvals()
evaRR = np.array(list(eva.keys()))
eva1p = evaRR[0] # <- this is my try to refer to the first eigenvalue
最后,我希望得到一个关于“W”的图,其中有趣的范围是[-0.002 0.002]。对感兴趣的人来说,它是关于原子物理的,W指的是拉比频率,我在看所谓的修饰态。在
你没有做错任何事,我想你只是被你的特征值弄得一团糟和复杂。在
正如承诺的那样,Piecewise文档。在
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