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File:Pendulum phase portrait.svg

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原始檔案 (SVG 檔案,表面大小:479 × 484 像素,檔案大小:352 KB)


摘要

描述
English: Phase portrait of an undamped simple pendulum.

The latest revision of the image was created in python using the source code provided below.

The first revision of the image was plotted using with GNU Octave using gnuplot backend and saved as a standalone LaTeX file. The PDF generated was then converted to SVG using pdf2svg. The octave source file 'pendulumOde.m' is provided below for reference.
日期
來源 自己的作品
作者 Krishnavedala
SVG開發
InfoField
 
SVG檔案的原始碼通過W3C驗證
 
向量圖形使用Matplotlib創作。
原始碼
InfoField

Python code

Python source code
from numpy import *
from scipy import *
from scipy.integrate import odeint
from matplotlib.pyplot import *
from mpl_toolkits.axes_grid.axislines import SubplotZero
 
def myFun(u,t=0.,mu=.5):
    x = u[0]
    v = u[1]
    dx = v
    dv = -sin(x)
    return (dx,dv)

if __name__ == "__main__":
    fig = figure(figsize=(5.5,7))
    ax = SubplotZero(fig,211)
    x = linspace(-3*pi,3*pi,100)
    ax.plot(x,-cos(x),'b',lw=1.5)
    fig.add_subplot(ax)
    ax.grid(True,which='major')
    ax.minorticks_on()
    ax.axis('tight')
    ax.axis([-3*pi,3*pi, -1,1])
    ax.set_xticks(arange(-3*pi,3.1*pi,pi))
    ax.set_xticklabels(
        [r'$-3\pi$',r'$-2\pi$',
        r'$-\pi$',r'$0$',r'$\pi$',
        r'$2\pi$',r'$3\pi$'])
    ax.set_xlabel(r'$\theta$')
    ax.set_ylabel(r'$V(\theta)$')
    ax = SubplotZero(fig,212)
    fig.add_subplot(ax)
    t = linspace(0,50,200)
    for m in range(0,60,5):
        u = odeint(myFun,[m/10.,0.],t)
        ax.plot(u[:,0],u[:,1],'b',lw=1.5)
        ax.plot(-u[:,0],u[:,1],'b',lw=1.5)
        u = odeint(myFun,[0,m/10.],t)
        ax.plot(ma.masked_outside(u[:,0],-3*pi,3*pi),
            ma.masked_outside(u[:,1],-3,3),'b',lw=1.5)
        ax.plot(ma.masked_outside(-u[:,0],-3*pi,3*pi),
            ma.masked_outside(u[:,1],-3,3),'b',lw=1.5)
        ax.plot(ma.masked_outside(u[:,0],-3*pi,3*pi),
            ma.masked_outside(-u[:,1],-3,3),'b',lw=1.5)
        ax.plot(ma.masked_outside(-u[:,0],-3*pi,3*pi),
            ma.masked_outside(-u[:,1],-3,3),'b',lw=1.5)
    x = linspace(-3*pi,3*pi,20)
    y = linspace(-3,3,15)
    x,y = meshgrid(x,y)
    X,Y = myFun([x,y])
    M = (hypot(X,Y))
    M[M==0]=1.
    X,Y = X/M, Y/M
    ax.quiver(x,y,ma.masked_outside(X,-3*pi+.1,3*pi-.1),Y,M,pivot='mid',color='r')
    ax.minorticks_on()
    ax.axis('scaled')
    ax.axis([-3*pi,3*pi, -3,3])
    ax.set_yticks(arange(-3,3.1,1.5))
    ax.set_xticks(arange(-3*pi,3.1*pi,pi))
    ax.set_xticklabels(
        [r'$-3\pi$',r'$-2\pi$',
        r'$-\pi$',r'$0$',r'$\pi$',
        r'$2\pi$',r'$3\pi$'])
    ax.set_xlabel(r'$\theta$')
    ax.set_ylabel(r'$\frac{\mathrm{d}\theta}{\mathrm{d}t}$')
    ax.grid(True)
    subplots_adjust(wspace=.1,hspace=-.1)
    fig.show()
    fig.savefig("pendulum.svg", bbox_inches="tight",\
        pad_inches=.15, transparent=False)

Data

Matlab source code
function pendulumOde
% main function to numerically solve the pendulum ODE and plot the phase portrait
  figure;
  subplot(211);
  x = -pi:.1:3*pi;
  h = plot(x,-cos(x),'linewidth',2);
  set(gca,'yminortick','on','xtick',[-pi:pi/2:3*pi],'xticklabel',
    {'$-\\pi$';'$-\\frac{\\pi}{2}$';'$0$';'$\\frac{\\pi}{2}$';'$\\pi$';
    '$\\frac{3}{2}\\pi$';'$2\\pi$';'$\\frac{5}{2}\\pi$';'$3\\pi$'});
  xlim([-pi 3*pi])
  xlabel('$\theta$');
  ylabel('$V(\theta)$');
  grid on;
  subplot(212);
  [x,y] = meshgrid(-pi:.4:3*pi,-3:.2:3);
  u = zeros(size(x));
  v = zeros(size(y));
  for i = 1:numel(x)
    yy = ode_eq(0, [x(i),y(i)]);
    u(i) = yy(1);
    v(i) = yy(2);
    vmod = sqrt(u(i).^2 + v(i).^2);
    u(i) = u(i) / vmod;
    v(i) = v(i) / vmod;
  end
  quiver(x,y,u,v,'r');
  xlabel('$\theta$');
  ylabel('$\frac{\mathrm{d}\theta}{\mathrm{d}t}$');
  xlim([-pi 3*pi])
  ylim([-pi pi])
  grid on;
  set(gca,'yminortick','on','xtick',[-pi:pi/2:3*pi],'xticklabel',
    {'$-\\pi$';'$-\\frac{\\pi}{2}$';'$0$';'$\\frac{\\pi}{2}$';'$\\pi$';
    '$\\frac{3}{2}\\pi$';'$2\\pi$';'$\\frac{5}{2}\\pi$';'$3\\pi$'});
  hold all;
  
  dT = .01;
  T = 40;
  for c = 0:.5:5
    [x,y] = rungeKutta([c;0],dT,T,@ode_eq);
    plot(y(1,:),y(2,:),'b','linewidth',2);
    plot(y(1,:),-y(2,:),'b','linewidth',2);
    [x,y] = rungeKutta([0;c],dT,T,@ode_eq);
    plot(y(1,:),y(2,:),'b','linewidth',2);
    plot(-y(1,:),y(2,:),'b','linewidth',2);
    plot(y(1,:),-y(2,:),'b','linewidth',2);
    plot(-y(1,:),-y(2,:),'b','linewidth',2);
    [x,y] = rungeKutta([c;pi*2],dT,T,@ode_eq);
    plot(y(1,:),y(2,:),'b','linewidth',2);
    plot(y(1,:),-y(2,:),'b','linewidth',2);
    [x,y] = rungeKutta([pi*2;c],dT,T,@ode_eq);
    plot(y(1,:),y(2,:),'b','linewidth',2);
    plot(-y(1,:),y(2,:),'b','linewidth',2);
    plot(y(1,:),-y(2,:),'b','linewidth',2);
    plot(-y(1,:),-y(2,:),'b','linewidth',2);
  end
  print -depslatexstandalone "-S512,512" "pendulum.tex";
end

function dy = ode_eq(x,y)
% function that defines an n-dimensional ODE. 
% In this case, the two linear ODEs of pendulum
  dy = [0;0];
  dy(1) = y(2);
  dy(2) = -sin(y(1));
end

function [x, y] = rungeKutta(y0, dT, T, dyFun, x0)
% A generalized Runge-Kutta algorithm to solve 'n' number of linear ODE
% obtained from an 'n'th degree ODE
  n = length(y0);
  if n > 1 && size(y0,2) == n
    y0 = y0';
  end
  if nargin < 5
    x0 = 0;
  end
  N = round(T/dT);
  x = zeros(1,N);
  y = zeros(n,N);
  x(1) = x0;
  y(:,1) = y0;
  for nn = 1:N-1
    k1 = feval(dyFun, x(nn), y(:,nn));
    k2 = feval(dyFun, x(nn)+.5*dT, y(:,nn)+.5*k1*dT);
    k3 = feval(dyFun, x(nn)+.5*dT, y(:,nn)+.5*k2*dT);
    k4 = feval(dyFun, x(nn)+dT, y(:,nn)+k3*dT);
    y(:,nn+1) = y(:,nn) + (dT/6) * (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4);
    x(nn+1) = x(nn) + dT;
  end
end

授權條款

我,本作品的著作權持有者,決定用以下授權條款發佈本作品:
w:zh:共享創意
姓名標示 相同方式分享
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目前2017年11月13日 (一) 15:20於 2017年11月13日 (一) 15:20 版本的縮圖479 × 484(352 KB)Krishnavedalarecompiled image using python code given in the description. No SVG errors
2014年11月29日 (六) 20:30於 2014年11月29日 (六) 20:30 版本的縮圖483 × 503(306 KB)Krishnavedalafixed svg by a bug of matplotlib while saving to svg and data going beyond graphical display
2014年11月29日 (六) 19:47於 2014年11月29日 (六) 19:47 版本的縮圖483 × 503(382 KB)KrishnavedalaRecreated, better and smaller image using python and matplotlib. Source code included
2014年11月29日 (六) 16:58於 2014年11月29日 (六) 16:58 版本的縮圖640 × 640(3.79 MB)KrishnavedalaUser created page with UploadWizard

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