Leomigotto em 20h56min de 18 de outubro de 2022

2022-10-18T20:56:06Z

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			<source lang = python>
	import numpy as np		import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt		import matplotlib.pyplot as plt
Linha 160:		Linha 161:
	print(f"Último código: {codigo}")		print(f"Último código: {codigo}")
	#plt.show()		#plt.show()
			</source>

Leomigotto: Criou página com 'import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os codigo = ( #DIGITE O CÓDIGO AQUI 54316 ) modo = ( #OPCOES: X, Y, PX, PY, P, POS, MSD, COEFDIF "MSD" ) divisoes =...'

2022-10-18T20:55:49Z

Criou página com 'import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os codigo = ( #DIGITE O CÓDIGO AQUI 54316 ) modo = ( #OPCOES: X, Y, PX, PY, P, POS, MSD, COEFDIF "MSD" ) divisoes =...'

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

codigo = (
#DIGITE O CÓDIGO AQUI
54316
)
modo = (
#OPCOES: X, Y, PX, PY, P, POS, MSD, COEFDIF
"MSD"
)
divisoes = int(
#DIVISOES PRA FATIAR
1000
)

valores = np.load(f".\\#{codigo}\\val#{codigo}.npy")
(
intervalo, alfa, beta, gaminha, temp,
dt, tmax, npar, seedinicial
) = (
valores[0], valores[1], valores[2], valores[3], valores[4],
valores[5], valores[6], valores[7], valores[8]
)

tmax = int(tmax)

temp = int(temp)

estadoaleatorio = tuple(np.load(f".\\#{codigo}\\state#{codigo}.npy", allow_pickle = True))

xy = np.load(f".\\#{codigo}\\xy#{codigo}.npy")

pxy = np.load(f".\\#{codigo}\\pxy#{codigo}.npy")

npassos = int(np.round(tmax/dt))

nsalvos = int((npassos/intervalo) + 1)

tempos = np.linspace(0, tmax, nsalvos)

plt.figure(figsize = (6,6))

if int((nsalvos - 1)) % divisoes != 0:
exit()

if modo == "X":
plt.scatter(tempos, xy[:,0])

if modo == "Y":
plt.scatter(tempos, xy[:,1])

if modo == "PX":
plt.hist(pxy[:,0], 50)
plt.title(f"Momentum x\n" + r"$\gamma$ = " + f"{gaminha}, Temp. = {temp}, " + r'$\Delta t$ = '+f'{dt}, Instantes = {nsalvos}')

if modo == "PY":
plt.hist(pxy[:,1], 50)
plt.title(f"Momentum y\n" + r"$\gamma$ = " + f"{gaminha}, Temp. = {temp}, " + r'$\Delta t$ = '+f'{dt}, Instantes = {nsalvos}')

if modo == "P":
p = np.sqrt(pxy[:, 0]**2 + pxy[:, 1]**2)
#MOMENTUM MAIS COMUM
n, bins, patches = plt.hist(p, 500, histtype = "step", density = True)
maior = np.argmax(n)
pcomum = (bins[maior + 1] + bins[maior])/2
plt.axvline(pcomum, color = "red", alpha = 0.4, label = f"Momentum mais provável: {pcomum:.3f}")
#MOMENTUM MEDIO
pmed = np.mean(p)
plt.axvline(pmed, c = "green", label = f"Momentum médio: {pmed:.3f}")
#MOMENTUM QUADRADO MEDIO
pqmed = np.sqrt(np.mean(p**2))
plt.axvline(pqmed, color = "purple", alpha = 0.4, label = f"Momentum rms: {pqmed:.3f}\n" + r"$\frac{p_{rms}}{\sqrt{T}}$" + f": {pqmed/np.sqrt(temp):.3f}")
plt.xlim(0, 7)
plt.ylim(0, 0.7)
plt.grid(alpha = 0.3)
plt.legend(loc = 1)
plt.title(f"Momentum em módulo\n" + r"$\gamma$ = " + f"{gaminha}, Temp. = {temp}, " + r'$\Delta t$ = '+f'{dt}, Instantes = {nsalvos}')
plt.ylabel(r'$P(x)$')
plt.xlabel(r'$\left|\vec{p}(t)\right|$')

if modo == "POS":
plt.scatter(xy[:,0], xy[:,1], color = "blue", s = 0.1)

if modo == "MSD":
novotamanho = int(1 + ((nsalvos-1)/divisoes))
desviodividido = np.zeros(novotamanho)
indice = novotamanho - 1
xx = xy[:, 0]
yy = xy[:, 1]
for i in range(divisoes):
xini = xx[i*indice]
yini = yy[i*indice]
dx = xx[i*indice : 1+(i+1)*indice] - xini
dy = yy[i*indice : 1+(i+1)*indice] - yini
desviodividido += dx**2 + dy**2
desviodividido = (desviodividido/divisoes)[1:]
eixox = np.linspace(0, int(tmax/divisoes), int((nsalvos - 1)/divisoes) + 1)[1:]
difusivo = desviodividido[int(10/(dt*gaminha)):]
dezao = np.mean(difusivo/eixox[int(10/(dt*gaminha)):])/4
eixox = np.log10(eixox)
desviodividido = np.log10(desviodividido)
balistico = desviodividido[:int(1/(dt*gaminha))]
difusivo = desviodividido[int(10/(dt*gaminha)):]
bal = np.polyfit(eixox[:int(1/(dt*gaminha))], balistico, 1)
dif = np.polyfit(eixox[int(10/(dt*gaminha)):], difusivo, 1)
reta1 = bal[0]*eixox + bal[1]
reta2 = dif[0]*eixox + dif[1]
plt.text(2.15, -3, r"D" + f" analítico: {temp/gaminha}\n" + r"D" + f" calculado: {dezao:.3f}", bbox=dict(boxstyle='square', ec='k', color='white'))
plt.plot(eixox, reta1, color = "red", label = f"Inclinação da reta: {bal[0]:.2f}", alpha = 0.4)
plt.plot(eixox, reta2, color = "purple", label = f"Inclinação da reta: {dif[0]:.2f}", alpha = 0.4)
plt.axvline(-np.log10(gaminha) + 1, label = f"Início do regime\nnormalmente difusivo:\ntempo = {int(10/gaminha)}", c = "orange")
plt.grid()
plt.scatter(eixox, desviodividido, s = 1)
plt.xlabel(r'$log_{10}(t)$')
plt.ylabel(r'$log_{10}(\left|\vec{r}\right|^{2})$')
plt.ylim(-4, 5)
plt.xlim(-4, 5)
plt.legend(loc = 2)
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.title(f'MSD de uma partícula livre:\n'+
r"$\gamma$ = " + f"{gaminha}, Temp. = {temp}, " + r'$\Delta t$ = '+f'{dt}, Fatias = {divisoes}')

if modo == "COEFDIF":
novotamanho = int(1 + ((nsalvos-1)/divisoes))
desviodividido = np.zeros(novotamanho)
eixox = np.linspace(0, int(tmax/divisoes), int((nsalvos - 1)/divisoes) + 1)
inicio = novotamanho - 1
final = novotamanho - 1
xx = xy[:, 0]
yy = xy[:, 1]
for i in range(divisoes):
xini = xx[i*inicio]
yini = yy[i*inicio]
dx = xx[i*inicio : 1+(i+1)*final] - xini
dy = yy[i*inicio : 1+(i+1)*final] - yini
desviodividido += dx**2 + dy**2
desviodividido = desviodividido/divisoes

tempoinicial = 10/gaminha
tempofinal = dt*len(desviodividido)
desviodividido = desviodividido[int(tempoinicial/dt):]
tempos = np.linspace(tempoinicial,tempofinal, len(desviodividido))
dezao = np.mean(desviodividido/tempos)/4
print(temp/gaminha, dezao)
tempos = np.log10(tempos)
desviodividido = np.log10(desviodividido)
plt.axvline(-np.log10(gaminha) + 1)
plt.scatter(tempos, desviodividido, s = 1)

os.makedirs(f".\\{modo}", exist_ok = True)
plt.savefig(f".\\{modo}\\{modo}#{codigo}.png")
print(f"Último código: {codigo}")
#plt.show()

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Leomigotto em 20h56min de 18 de outubro de 2022

Leomigotto: Criou página com 'import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os codigo = ( #DIGITE O CÓDIGO AQUI 54316 ) modo = ( #OPCOES: X, Y, PX, PY, P, POS, MSD, COEFDIF "MSD" ) divisoes =...'