fitting curve

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Mon Oct 16 15:10:26 2023

@author: 307700
"""

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

# 定義函数 K(Vg - Vt)^m
def fit_function(Vg, K, Vt, m):
    return K * (Vg - Vt)**m

# 實際數據（替换為被分析數據）
Vg_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 初始猜測參數
initial_params = [1, 1, 1]

# 使用 curve_fit 函數進行fit
params, covariance = curve_fit(fit_function, Vg_data, y_data, p0=initial_params)

# 提取參數
K, Vt, m = params

# 輸出結果
print('吻合结果：')
print('K =', K)
print('Vt =', Vt)
print('m =', m)

# 畫圖
Vg_fit = np.linspace(min(Vg_data), max(Vg_data), 100)
y_fit = fit_function(Vg_fit, K, Vt, m)

plt.figure()
plt.plot(Vg_data, y_data, 'o', label='數據點')
plt.plot(Vg_fit, y_fit, label='吻合曲線')
plt.title('吻合曲線')
plt.xlabel('Vg')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Teaching-1

x = linspace(0, 6.283, 6283); y1 = cos(x); y2 = cos(x*180/pi); figure(1) plot(x , y1, x, y2) axis ([0 3.14 -1 1]) grid on figure(2) plot(x , y1, x, y2) axis ([1.5708 4.7124 -1 1]) grid on x = linspace(1.5708, 4.7124, 181); k = linspace(90, 270, 181); y1 = cos(x); y2 = cos(x*pi/180); figure(1) plot(x , y1) #axis ([0 3.14 -1 1]) grid on figure(2) plot(k, y2) #axis ([1.5708 4.7124 -1 1]) grid on

食人鬼-小泉八雲

そこは死体の前に普通のお供え物が置かれ──灯明とうみょうと呼ばれる──仏教徒の小さな灯りが燃えていた。法師は読経どきょうをして葬儀を執り行った──それから後座禅を組んだ。そのまま静かな数刻の間、座禅をしながら留まっていたが The usual offerings had been set before the corpse; and a small Buddhist lamp tomyo was burning. The priest recited the service, and performed the funeral ceremonies, after which he entered into meditation. 但見遺體前擺滿了供品，一盞小明燈熒熒燃照，便在屍首旁低身誦起了“引導之偈”。誦偈完畢，夢窗盤腿而坐，冥想入定。 屍首前擺滿了各式各樣的供品，旁邊還點著一盞供神佛的小明燈。夢窗在屍首旁唱誦“引導之偈”，完事後，就在一旁開始坐禪。

京都 - 丹治蓮生堂

 

丹治蓮生堂

在京都首次購買臥香後，發現忘記買置香的小平台，因此在住宿飯店附近隨意閒晃，順便找找有沒有賣相關商品的店家。不塊是古色古香的京都，沒有幾步路就找到一間很有古風的香舖。香鋪玻璃展示櫃正販售著臥香台；日本商店相較於台灣早早關門，因此趁著店家還沒休息，改快上門購買臥香台。

打開門看到，內部是典型的傳統日本商店，老闆坐在離地小腿高的褟褟米平台上，專心地製作蠟燭。老闆抬起頭看到我，他呼喚店內的老闆娘出來招呼客人。並微笑示意我稍後一下，沒幾秒老闆娘出來用親切的笑容詢問要買什麼？

我示意要購買玻璃櫃中的香台。結完帳後，正要轉身離開，老闆娘拿出一小包臥香，示意這是給我的贈品，並說這是抹茶口味的香。這香點燃後，清淡不濃，抹茶味道不明顯，靜下心來仔細品嚐，在房間的空氣中倒是聞到淺淺抹茶味，就像一杯熱抹茶放在房中中那般，這種臥香點起來凝神又安定。自從使用日本臥香後就成為愛用者。此外這間店家的蠟燭是手工製作，我想蠟燭應該是該店家主打的商品，下次有機會去京都，我一定特意上前購買臥香和蠟燭。

店鋪小資訊：丹治蓮生堂，京都府京都市下京区中居町114。位於京都知名寺院東本願寺旁七條通上，斜對面是唐吉訶德烏丸七條店。

點香的小碟子就是在丹治連生堂買的，點了幾次才想到要拍照，所以碟子上有使用過的痕跡，剛買的時候很乾淨很典雅。老闆娘送的香因為很喜歡，等到到要拍照時發現被我用完了。照面中的香是在比叡山的根本中堂買的

Finding the determinants

import numpy as np
M= np.array([[1,0],[0,1]])
print(np.linalg.det(M))

Find eigenvalues, eigenvectors

import numpy as np
sigmax = np.array([[0,1],[1,0]])
print(sigmax)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(sigmax)
print(eigenvalues)
print(eigenvectors)

Pauli matrix multiplication

import numpy as np
sigmay = np.array([[0,-1j],[1j,0]])
print(sigmay)
print(np.matmul(sigmay,sigmay))

放在心上

你所謂的歲月靜好 不過是有人替你負重前行

京都神泉苑

空海大師

最近缺水，來聊聊日本旅遊見聞～

日本有兩大高僧～傳教大師最澄和尚，弘法大師空海遍照金剛。空海大師學問極高，其中一個學術貢獻是參與，日文字母平片假名設計。空海大師留學中國，學習佛法，師承惠果阿闍梨承接密宗教法。

空海大師回日本後，天皇將東寺託付給空海大師，讓他有道場可以宣揚佛法。某陣子京都大旱，天皇請空海大師祈雨。空海大師神通廣大，一眼看穿原來是有邪惡法師用神通力鎖住呼風喚雨的龍神，空海大師用神通力把龍神救出來並安置在神泉苑，解除京都大旱。

邪惡法師憎恨空海大師破解他的詭計，因此再次發揮神通力用空海大師射箭，當箭要射中空海大師時，突然現身一位穿著黑色僧服的出家人為空海大師擋箭，這位出家人被認為是地藏菩薩的化身，因此在空海大師住錫的東寺旁邊，蓋了一間小廟取名為矢取地藏，感念地藏菩薩捨身擋箭。

放慢腳步，遍地都是故事，山河大地都在和你聊天談心。

京都-東寺

神泉苑-善女龍王社

神泉苑

京都-矢取地蔵尊

find eigenvalue & eigenvector

import numpy as np
sigmay = np.array([[0,-1j],[1j,0]])
print(sigmay)
eigenvalues, eigenvectors  = np.linalg.eig(sigmay)
print(eigenvalues)
print(eigenvectors)

vector operation

import numpy as np
v1 = np.array([[1j],[2]])
print(v1)

print(v1.shape)

v2 = v1/np.linalg.norm(v1)
print(v2)
print(np.vdot(v2,v2))

Normaliztion

import numpy as np
v1 = np.array([[1],[1]])
print(v1)
from sklearn.preprocessing import normalize
v2 = v1/np.linalg.norm(v1)
print(v2)

inner product

import numpy as np

v1=np.array([[np.sqrt(3)],[1]])
v2 = np.array([[1],[2]])
inner_result=np.vdot(v1,v2)
print(inner_result)

print(v1.shape)
print(v2.shape)