既然這篇文章火了，我想分享一下實際的數學計算過程，因為我覺得僅僅通過純粹的數學就能產生看起來像著名的“照片 51”那樣的圖表，這真的很酷。 GPT-5 Pro 對此進行了詳細的解釋，甚至還提供了生成圖表的 Python 程式碼！
以下是對話鏈接，其中包含程式碼： https://t.co/BkjaVurpIl
以下是程式碼本身；您可以將其直接貼到 Google Colab 中，它就會產生圖表： 導入 numpy 函式庫並將其命名為 np，導入 matplotlib.pyplot 函式庫並將其命名為 plt R=10.0；P=34.0；q=2*np.pi/P nz,nk=720,560； kz_max,kp_max=2.0,2.0 西格瑪_z=0.04；最大=20； delta_phi=np.pi; delta_z=P/2.0 h=3.4；N_bp=400；β=0.25 kz=np.linspace(-kz_max,kz_max,nz); kp=np.linspace(0,kp_max,nk) n_tau = 512; tau=np.linspace(0,np.pi,n_tau); s_tau=np.sin(tau) def Jv(m,x): x=np.asarray(x); ph=m*tau[None,:]-x[:,None]*s_tau[None,:] 返回 np.trapz(np.cos(ph),tau,axis=1)/np.pi I=np.zeros((nz,nk),dtype=np.float64) for m in range(-mmax,mmax+1): Jm=Jv(abs(m),kp*R); L=np.exp(-0.5*((kz-m*q)/sigma_z)**2)[:,None] A2=2.0+2.0*np.cos(m*delta_phi+kz[:,None]*delta_z) I+=(Jm*Jm)[None,:]*L*A2 eps=1e-9 S=(np.sin(0.5*N_bp*h*kz)**2)/((np.sin(0.5*h*kz)**2)+eps); S=(S/(S.max()+eps))[:,None] I*=1.0+β*S I/=I.max()+1e-12; I=np.log1p(12*I) I_full=np.concatenate([I[:,::-1],I],axis=1) 範圍=[-kp_max,kp_max,-kz_max,kz_max] plt.figure(figsize=(6,8)) plt.imshow(I_full,extent=extent,origin='lower',aspect='auto') plt.axis('off') plt.savefig('photo51_like.png',dpi=220,bbox_inches='tight',pad_inches=0.02) https://t.co/HDadZBCvO4()
這是直接從 Python 生成的最終圖像。
