一束光通过多次偏振片,光的强度会加强还是减弱?

在绝大多数情况下,光的强度会减弱。

但是,存在一个特殊的例外情况,当偏振片处于特定角度时,强度可以“恢复”一部分

核心结论:通常情况下,强度会减弱

根据马吕斯定律,一束线偏振光通过一个理想的偏振片后,其透射光强 I 与入射光强 I₀ 的关系为:

I = I₀ · cos²θ

其中 θ 是入射光的偏振方向与偏振片透光轴之间的夹角。

多次通过的情况:

  1. 第一块偏振片:假设入射光是自然光(包含所有方向的偏振),那么通过第一块偏振片后,它会变成线偏振光,强度减为入射自然光强度的一半(*I₁ = (1/2) I₀*)。

  2. 第二块偏振片:这束线偏振光再通过第二个偏振片。如果第二个偏振片的透光轴与第一个成角度 θ,那么根据马吕斯定律,强度会再次衰减为 *I₂ = I₁ · cos²θ = (1/2) I₀ · cos²θ*。

  3. 后续偏振片:每增加一个偏振片,只要它的透光轴方向与前一个出射光的偏振方向不一致,光强就会再次乘以一个 cos²θ 的因子(这个 θ 是新的夹角)。

结论: 因为 cos²θ ≤ 1,所以每通过一个偏振片,光强最多保持不变(当 θ=0° 时),否则就会减弱。经过的偏振片越多,总的衰减就越厉害。


特殊的例外:当偏振片成特定角度时,可以“调节”强度

这是一个非常有趣的现象,经常被用作物理教学的例子。

场景:
假设你有三块偏振片:

  • 第一块和第三块的透光轴方向互相垂直

  • 根据马吕斯定律,如果光直接通过这两块偏振片,因为 cos²90° = 0,没有任何光能通过

现在,在它们中间插入第二块偏振片,其透光轴与第一块成角度 θ

会发生什么?

  1. 光通过第一块偏振片,变成线偏振光,强度为 I₁

  2. 这束线偏振光通过第二块偏振片。根据马吕斯定律,强度变为 I₂ = I₁ · cos²θ

  3. 现在,这束光再次通过第三块偏振片。注意,此时光的偏振方向已经与第二块偏振片的方向一致,而第二块与第三块的夹角是 (90° - θ)。因此,再次应用马吕斯定律,最终出射光强为:
    *I₃ = I₂ · cos²(90° - θ) = (I₁ · cos²θ) · sin²θ* (因为 cos(90°-θ) = sinθ)

利用三角恒等式,可以得出:I₃ = I₁ · (1/4) · sin²(2θ)

这个结果说明了什么?

  • 最终光强 I₃ 并不为零!中间插入的偏振片“搅动”了偏振方向,使得一部分原本无法通过垂直偏振片的光 now can pass through。

  • 当第二块偏振片与第一块成 45° 角时,sin²(2×45°) = sin²90° = 1,达到最大值。此时最终光强为 *I₃ = I₁ / 4*。

所以,在这个特定情况下:
光强经历了 减弱(第一块)→ 减弱但为后续通过创造条件(第二块)→ 最终有光通过(第三块) 的过程。与只有两块垂直偏振片(完全无光通过)相比,插入第二块后“通过”了光,你可以认为这是一种“加强”(从无到有),但相比于最初的光源,总强度仍然是大大减弱了的。


总结

情况光强变化解释
一般情况持续减弱每片偏振片都根据马吕斯定律衰减光强,除非夹角为0°。
特殊案例(三片偏振片)从无到有,但总量仍减弱中间偏振片充当“桥梁”,改变了光的偏振方向,使得一部分光最终能够通过原本会完全阻挡它的偏振片组合。但这并非真正的“加强”,而是对光路的“调节”。

简单来说:偏振片是“过滤器”,不是“放大器”。过滤器只能减少通过的物质,而不能增加它

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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