Python光学仿真理解Jones矩阵学习
目录
- Jones向量
- Jones矩阵
- Jones矩阵的表示
Jones向量
假设光波沿z轴传播,那么其三个方向的电场分量可以表示为
Jones矩阵
能够保证二维列向量形状不变的运算有无穷多种,但最符合我们直觉的一定是 2 2矩阵。好在这种矩阵已经可以提供足够多的运算,从而满足我们描述偏振变化的需求。
光在通过波片之后,会在不同方向产生差异性的相位延迟,对于与x轴角度为 ,相位差为 的波片,其Jones矩阵为
Jones矩阵的表示
为了对Jones矩阵所对应的偏振状态进行绘制,我们需要进一步理解Jones矩阵中每个值所对应的物理概念。如果将Jones矩阵写成虚数形式,可以表示为
那么,对于任意Jones矩阵,我们可以很方便地绘制其对应的偏振图像。方便起见,我们只对1.064um光波在z轴方向传http://www.cppcns.com播5um这段距离进行采样,然后画出
def drawJones(J=[1,-2j]): J = np.array(J).reshape(2,1) # 设1.064um的光在z方向传播5um后,沿传播方向看去的振幅分布 z = np.arang编程客栈e(0,5,0.01) k = 2*np.pi/1.064 # 将J改写成x和y方向的振幅序列 J = np.abs(J)*np.cos(k*z+np.angle(J)) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(121) ax1.plot(J[0],J[1]) ax2http://www.cppcns.com = fig.add_subplot(122,projection='3d') ax2.plot3D(z,J[0],J[1]) plt.show() if __name__ == "__main__": drawJones()
其图像为
现在光路中引入 / 4波片,令其旋转一周,观察一下线偏振光会有怎样的变化,设波片与x轴所成夹角为 ,则其对应的Jones矩阵为
代码为
def drawQuaterPlate(): quater = lambda psi : np.array( [[1VeTXogVQ-np.cos(2*psi),-1j*np.sin(2*psi)], [-1j*np.sin(2*psi),1+np.cos(2*psi)]]) z = np.arange(0,5,0.01) k = 2*np.pi/1.064 # 初始光波为x方向线偏振光 J0 = np.array([1,0]).reshape(2,1) fig =VeTXogVQ plt.figure() ax = fig.add_subplot(111,xlim=(-2,2),ylim=(-2,2)) ax.grid() line, = ax.plot([],[],lw=0.2) time_text = ax.text(0.1,0.9,'',transform=ax.transAxes) thetas = np.linspace(0,np.pi*2,80) def init(): line.set_data([],[]) time_text.set_text("") return line, time_text def animate(theta): J = quater(theta)@J0 #经过波片后的Jones矩阵 arrJ = np.abs(J)*np.cos(k*z+np.angle(J)) #采样后的振幅 line.set_data(arrJ[0],arrJ[1]) time_text.set_text("angle:"+str(theta)) return line, time_text ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, thetas, interval=100, init_func=init) ani.save('polor.gif',writer='imagemagick') plt.show()
最终得到偏振情况与波片角度的关系
可见,当角度合适的时候, / 4波片会将线偏振光变为圆偏振光。
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