def do_plot(n, l, color="k"):
x = arange(0, 100, 0.1)
var("z")
f = R_nl(n, l, 1, z)
y = [f.subs(z, _x) for _x in x]
plot(x, y, color + "-", lw=2, label="$R_{%d%d}$" % (n, l))
xlabel("$\\rho$")
ylabel("$R_{nl}(\\rho)$")
title("Eigenvectors (l=%d, Z=1)" % l)
legend()
def do_plot(n, l, color="k"):
x = arange(0, 100, 0.1)
var("z")
f = R_nl(n, l, 1, z)
y = [f.subs(z, _x) for _x in x]
plot(x, y, color + "-", lw=2, label="$R_{%d%d}$" % (n, l))
xlabel("$\\rho$")
ylabel("$R_{nl}(\\rho)$")
title("Eigenvectors (l=%d, Z=1)" % l)
legend()
Integral_Coulumb1=0
Integral_Coulumb2=0
Integral_Intercambio1=0
Integral_Intercambio2=0
if l1==l2:
for m in range(-l1,l1+1):
Integral_Coulumb1=Integral_Coulumb1+Integral(Integral(r1**2*r2**2*Psi1**2*Psi2**2* a[n1-1][l1][l1].subs({rmayor:r1,rmenor:r2,lq:0}),(r2,0,r1)),(r1,0,oo)).doit()
Integral_Coulumb2=Integral_Coulumb2+Integral(Integral(r1**2*r2**2*Psi1**2*Psi2**2* a[n1-1][l1][l1].subs({rmayor:r2,rmenor:r1,lq:0}),(r2,r1,oo)),(r1,0,oo)).doit()
Integral_CoulumbT=Integral_Coulumb1+Integral_Coulumb2
else:
Integral_CoulumbT=0
if l1!=l2:
Integral_Intercambio1=Integral(Integral(r1**2*r2**2*Psi1*Psi2*Psi1.subs({r1:r2})*Psi2.subs({r2:r1})* a[n1-1][l1][l1].subs({rmayor:r1,rmenor:r2,lq:0}),(r2,0,r1)),(r1,0,oo)).doit()
Integral_Intercambio2=Integral(Integral(r1**2*r2**2*Psi1*Psi2*Psi1.subs({r1:r2})*Psi2.subs({r2:r1})* a[n1-1][l1][l1].subs({rmayor:r2,rmenor:r1,lq:0}),(r2,r1,oo)),(r1,0,oo)).doit()
Integral_IntercambioT=Integral_Intercambio1+Integral_Intercambio2
else:
Integral_IntercambioT=0
# In[166]:
# Programa funciona para 1s
# Encontrar la manera de hacer matrices nxlxm que puedan ser llenadas con variables para posteriormente revisar
# como encontrar las integrales aprovechando ortogonalidad de los armónicos esféricos.
# Una opción para la matriz puedes hacer una lista y hacer reshape cada ciertas iteraciones en el ciclo for