python光学仿真通过菲涅耳公式实现波动模型

从物理学的机制出发，波动模型相对于光线模型，显然更加接近光的本质；但是从物理学的发展来说，波动光学旨在解决几何光学无法解决的问题，可谓光线模型的一种升级。从编程的角度来说，波动光学在某些情况下可以简单地理解为在光线模型的基础上，引入一个相位项。

波动模型

一般来说，三个特征可以确定空间中的波场：频率、振幅和相位，故光波场可表示为：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
z = np.arange(15,200)*10    #单位为nm
x = np.arange(15,200)*10
x,z = np.meshgrid(x,z)      #创建坐标系
e = 1/np.sqrt(x**2+z**2)*np.cos(2*np.pi*np.sqrt(x**2+z**2)/(532*1e-9))
fig = plt.figure()
ax = axes3d(fig)
ax.plot_surface(x,z,e)
plt.show()

其结果如图所示

菲涅耳公式

几何光学可以通过费马原理得到折射定律，但是无法获知光波的透过率，菲涅耳公式在几何光学的基础上，解决了这个问题。

由于光是一群横波的集合，故可以根据其电矢量的震动方向，将其分为平行入射面与垂直入射面的两个分量，分别用 p分量和 s 分量来表示。一束光在两介质交界处发生折射，两介质折射率分别为  n1​和  n2​，对于 p光来说，其电矢量平行于入射面，其磁矢量则垂直于入射面，即只有s分量；而对于 s光来说，则恰恰相反，如图所示。

则对于 p 光来说即

对于磁矢量而言，有

我们可以通过python绘制出当入射光的角度不同时，其振幅反射率和透过率的变化

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def fresnel(theta, n1, n2):
    theta = theta*np.pi/180
    xtheta = np.cos(theta)
    mid = np.sqrt(1-(n1/n2*np.sin(theta))**2)          #中间变量
    rp = (n2*xtheta-n1*mid)/(n2*xtheta+n1*mid)  #p分量振幅反射率
    rs = (n1*xtheta-n2*mid)/(n1*xtheta+n2*mid)
    tp = 2*n1*xtheta/(n2*xtheta+n1*mid)
    ts = 2*n1*xtheta/(n1*xtheta+n2*mid)
    return rp, rs, tp, ts
def testfres(n1=1,n2=1.45):         #默认n2为1.45
    theta = np.arange(0,90,0.1)+0j
    a = theta*np.pi/180
    rp,rs,tp,ts = fresnel(theta,n1,n2)
    fig = plt.figure(1)
    plt.subplot(1,2,1)
    plt.plot(theta,rp,'-',label='rp')
    plt.plot(theta,rs,'-.',label='rs')
    plt.plot(theta,np.abs(rp),'--',label='|rp|')
    plt.plot(theta,np.abs(rs),':',label='|rs|')
    plt.legend()
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.plot(theta,tp,'-',label='tp')
    plt.plot(theta,ts,'-.',label='ts')
    plt.plot(theta,np.abs(tp),'--',label='|tp|')
    plt.plot(theta,np.abs(ts),':',label='|ts|')
    plt.legend()
    plt.show()
if __init__=="__main__":
    testfres()

得到其图像为

通过python进行绘图，将上面程序中的testfres改为以下代码即可。

def testfres(n1=1,n2=1.45):
    theta = np.arange(0,90,0.1)+0j
    a = theta*np.pi/180
    rp,rs,tp,ts = fml.fresnel(theta,n1,n2)
    rp = np.abs(rp)**2
    rs = np.abs(rs)**2
    rn = (rp+rs)/2
    tp = n2*np.sqrt(1-(n1/n2*np.sin(a))**2)/(n1*np.cos(a))*np.abs(tp)**2
    ts = n2*np.sqrt(1-(n1/n2*np.sin(a))**2)/(n1*np.cos(a))*np.abs(ts)**2
    tn = (tp+ts)/2
    fig = plt.figure(2)
    plt.subplot(1,2,1)
    plt.plot(theta,rp,'-',label='r_p')
    plt.plot(theta,rs,'-.',label='r_s')
    plt.plot(theta,rn,'-',label='r_n')
    plt.legend()
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.plot(theta,tp,'-',label='t_p')
    plt.plot(theta,ts,'-.',label='t_s')
    plt.plot(theta,tn,'--',label='t_n')
    plt.legend()
    plt.show()

得

以上就是python光学仿真通过菲涅耳公式实现波动模型的详细内容，更多关于实现波动模型的资料请关注其它相关文章！