加上自变陡效应的薛定谔方程代码
以下是一个加上自变陡效应的薛定谔方程的Python代码，其中使用了数值求解的方法：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#设置常数
hbar = 1.0  # 常数h的修正值
m=1.0#粒子的质量
omega = 1.0  # 箱子中的角频率
L=10.0#箱子的长度
N=1000#离散点数
dx = L / N  # 离散间隔
dt = 0.01  # 时间步长numpy库运行速度
#初始化波函数和势能
x = np.linspace(0, L, N)
psi = np.exp(-(x - L / 2) ** 2)  # 初始波函数
V = 0.5 * m * omega ** 2 * x ** 2  # 势能
#进行时间演化
for t in range(1000):
#计算波函数的导数
dpsi = np.gradient(psi, dx)
#计算自变速度
v = hbar * np.j(psi) * dpsi) / (m * np.abs(psi) ** 2)
#利用薛定谔方程进行时间演化
psi += -1j * dt / hbar * (np.adient(psi, dx), dx) - V * psi) + dt * v * psi
#归一化波函数
psi /= np.sqrt(np.sum(np.abs(psi) ** 2))
#绘制波函数的实部和势能
if t % 100 == 0:
plt.plot(x, np.real(psi), label='t={}'.format(t * dt))
plt.plot(x, V, 'r--')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Wavefunction')
plt.legend
plt.show
```
这段代码实现了一个简单的一维谐振子系统，其中加入了自变陡效应。代码首先设置了一些常数，如普朗克常数修正值hbar、质量m、角频率omega等。然后初始化了波函数psi和势能V，其中波函数在箱子中心附近较高，势能为谐振子势能。接下来，使用数值求解的方法进行时间演化。在每个时间步长内，首先计算波函数的导数dpsi，然后计算自变速度v。最后，根据薛定谔方程进行时间演化，并归一化波函数。在一些时间间隔内，绘制波函数的实部和势能的图像。
请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能会因问题的复杂性和求解方法的选择而有所不同。

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