* Brown運動のシミュレーション [#m5769370]

** Langevin方程式の数値解法 [#o72ff680]

** ランダム力の積分 [#xe4b06d8]

** Brown運動する自由粒子のシミュレーション&動画表示 [#oca03ea3]

 % matplotlib nbagg
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import matplotlib.mlab as mlab
 import matplotlib.animation as animation

 dim  = 3
 nump = 1000
 nums = 1024
 box  = 30
 dt   = 0.05
 zeta = 1.0
 m    = 1.0
 kBT  = 1.0
 std  = np.sqrt(2*kBT*zeta*dt)
 np.random.seed(0)
 R = np.zeros([dim,nump])
 V = np.zeros([dim,nump])
 F = np.zeros([dim,nump])
 Rs= np.zeros([dim,nump,nums])
 Vs= np.zeros([dim,nump,nums])
 Fs= np.zeros([dim,nump,nums])
 time = np.zeros([nums])
 omega= np.zeros([nums])

 # 3D Brownian particle simulation with 3D animation
 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 fig = plt.figure(figsize=(10,10))
 ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d')
 ax.set_xlim(-box/2,box/2)
 ax.set_ylim(-box/2,box/2)
 ax.set_zlim(-box/2,box/2)
 ax.set_xlabel("x", fontsize=20)
 ax.set_ylabel("y", fontsize=20)
 ax.set_zlabel("z", fontsize=20)
 ax.view_init(elev = 12, azim = 120)
 
 particles, = ax.plot([], [], [], 'ro',ms=8, alpha=0.5)
 title = ax.text(-150., 0.,200.,'', transform = ax.transAxes, va='center')
 line, = ax.plot([], [], [], lw=1, alpha=0.8)
 xdata, ydata, zdata = [], [], []
 n = 0
 
 def init():
     title.set_text('')
     xdata.append(R[0,n])
     ydata.append(R[1,n])
     zdata.append(R[2,n])
     line.set_data(xdata,ydata)
     line.set_3d_properties(zdata)
     particles.set_data(R[0:2, :nump])
     particles.set_3d_properties(R[2, :nump])
     return particles,title,line
 
 def animate(i):
     global R,V,F,Rs,Vs,Fs,time
     F = std*np.random.randn(dim,nump)
     V = V*(1-zeta/m*dt)+F/m
     R = R + V*dt
     title.set_text("t = "+str(i*dt))
     xdata.append(R[0,n])
     ydata.append(R[1,n])
     zdata.append(R[2,n])
     line.set_data(xdata,ydata)
     line.set_3d_properties(zdata)
     particles.set_data(R[0:2, :nump])
     particles.set_3d_properties(R[2, :nump])
     Rs[0:dim,0:nump,i]=R
     Vs[0:dim,0:nump,i]=V
     Fs[0:dim,0:nump,i]=F
     time[i]=i*dt
     return particles,title,line
 
 anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,
                                frames=nums, interval=2, blit=True, repeat=False)
 plt.show()


** 保存された種々のデータ(A(t), B(t), ...)を時刻(t)の関数としてプロット [#ccc9f4ef]

- 1番目(n=0)の粒子の位置(R_x, R_y, R_z)を時刻tの関数として表示する.

 # particle positions vs time
 fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.5,7.5))
 ax.set_xlabel("$R_{x,y,z}(t)$", fontsize=20)
 ax.set_ylabel("$t$", fontsize=20)
 n = 0
 ax.plot(Rs[0,n,0:nums],time,'r')
 ax.plot(Rs[1,n,0:nums],time,'b')
 ax.plot(Rs[2,n,0:nums],time,'g')
 plt.xlim(-40, 40)
 ax.legend(['x','y','z'], fontsize=14)
 plt.show()

** 宿題 [#j7077cb3]

- 1番目(n=0)の粒子の速度(V_x, V_y, V_z)を時刻tの関数として表示せよ.グラフが見やすいように表示範囲を調整してみよう.