import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import threading import queue import keyboard from time import sleep from datetime import datetime class TransmisieCuantica: def __init__(self, fotoni_per_bit): self.fotoni_per_bit = fotoni_per_bit self.running = True self.bit_queue = queue.Queue() self.rezultate_queue = queue.Queue() # Configurare stil matplotlib plt.style.use('dark_background') # Creare fereastră mare și grafice cu dimensiuni fixe self.fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) self.fig.canvas.manager.window.geometry("1200x800") # Crearea subploturilor cu dimensiuni și spațiere explicite self.ax1 = self.fig.add_axes([0.1, 0.55, 0.35, 0.35]) self.ax2 = self.fig.add_axes([0.55, 0.55, 0.35, 0.35]) self.ax3 = self.fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.35, 0.35]) self.ax4 = self.fig.add_axes([0.55, 0.1, 0.35, 0.35]) # Setare titlu principal self.fig.suptitle('Simulare Transmisie Cuantică Ghost', fontsize=16, color='white', y=0.95) # Buffer pentru istoric self.max_istoric = 50 self.bits_transmisi = [] self.bits_primiti = [] # Parametri pentru distribuții self.x_points = np.linspace(-5, 5, 1000) self.k = 2 * np.pi / 0.702 # Inițializare fișier log self.log_filename = f"transmisie_cuantica_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.txt" with open(self.log_filename, 'w') as f: f.write("Bit Transmis\tBit Primit\n") f.write("-" * 25 + "\n") # Inițializare grafice self.setup_plots() def setup_plots(self): """Inițializare grafice cu stilizare îmbunătățită""" # Configurare ax1 - Bitul curent self.ax1.set_title('Bit Curent', color='white', pad=20) self.ax1.set_facecolor('#1C1C1C') self.ax1.set_xlim(-1, 1) self.ax1.set_ylim(-0.5, 1.5) # Configurare ax2 - Distribuția fotonilor self.ax2.set_title('Distribuția Fotonilor', color='white', pad=20) self.ax2.set_facecolor('#1C1C1C') self.ax2.set_xlabel('Poziție') self.ax2.set_ylabel('Intensitate') # Configurare ax3 - Istoric self.ax3.set_title('Istoric Transmisie', color='white', pad=20) self.ax3.set_facecolor('#1C1C1C') self.ax3.set_xlabel('Număr Bit') self.ax3.set_ylabel('Valoare Bit') self.ax3.set_ylim(-0.5, 1.5) # Configurare ax4 - Statistici self.ax4.set_title('Statistici', color='white', pad=20) self.ax4.set_facecolor('#1C1C1C') def log_bits(self, bit_transmis, bit_primit): """Salvează biții în fișierul de log""" with open(self.log_filename, 'a') as f: f.write(f"{bit_transmis}\t\t{bit_primit}\n") def calculeaza_distributie(self, bit): """Calculează distribuția fotonilor cu parametri ajustați""" if bit == 0: # Model interferență # Ajustăm parametrii pentru a face modelul de interferență mai distinct dist = np.exp(-self.x_points**2 / 4) * (np.cos(self.k * self.x_points))**2 else: # Model care-pe-unde # Mărim separarea între vârfuri pentru bit 1 dist = (np.exp(-(self.x_points-2)**2 / 2) + np.exp(-(self.x_points+2)**2 / 2)) return dist / np.sum(dist) def simuleaza_detectii(self, distributie): """Simulează detecțiile de fotoni""" return np.random.choice(len(self.x_points), size=self.fotoni_per_bit, p=distributie) def determina_bit_primit(self, detectii): """Determină bitul bazat pe detecții folosind o metodă îmbunătățită""" # Împărțim domeniul în două regiuni mijloc_idx = len(self.x_points) // 2 detectii_stanga = np.sum(detectii < mijloc_idx) detectii_dreapta = np.sum(detectii >= mijloc_idx) # Pentru bit 1 ne așteptăm la două vârfuri distincte (stânga și dreapta) # Pentru bit 0 ne așteptăm la un pattern de interferență mai uniform ratio = abs(detectii_stanga - detectii_dreapta) / len(detectii) # Dacă ratio este mare (distribuție bimodală clară), atunci este probabil un 1 # Dacă ratio este mic (distribuție mai uniformă), atunci este probabil un 0 threshold = 0.15 # Această valoare poate fi ajustată pentru optimizare return 1 if ratio > threshold else 0 def generator_biti(self): """Generează biți aleatori""" while self.running: self.bit_queue.put(np.random.randint(2)) sleep(1) def transmisie(self): """Procesul de transmisie""" while self.running: if not self.bit_queue.empty(): bit = self.bit_queue.get() distributie = self.calculeaza_distributie(bit) detectii = self.simuleaza_detectii(distributie) bit_primit = self.determina_bit_primit(detectii) # Salvare în fișier self.log_bits(bit, bit_primit) self.bits_transmisi.append(bit) self.bits_primiti.append(bit_primit) if len(self.bits_transmisi) > self.max_istoric: self.bits_transmisi.pop(0) self.bits_primiti.pop(0) self.rezultate_queue.put({ 'bit_transmis': bit, 'bit_primit': bit_primit, 'distributie': distributie, 'detectii': detectii }) sleep(0.1) def update_plots(self, frame): """Actualizează graficele""" if not self.rezultate_queue.empty(): data = self.rezultate_queue.get() # Actualizare bit curent self.ax1.clear() self.ax1.set_title('Bit Curent', color='white', pad=20) self.ax1.bar([-0.2, 0.2], [data['bit_transmis'], data['bit_primit']], color=['#00ff00', '#ff9900'], width=0.3, label=['Transmis', 'Primit']) self.ax1.set_ylim(-0.5, 1.5) self.ax1.set_xticks([-0.2, 0.2]) self.ax1.set_xticklabels(['Transmis', 'Primit']) self.ax1.set_facecolor('#1C1C1C') # Actualizare distribuție self.ax2.clear() self.ax2.set_title('Distribuția Fotonilor', color='white', pad=20) self.ax2.plot(self.x_points, data['distributie'], color='#00ff00', label='Teoretic') self.ax2.hist(self.x_points[data['detectii']], bins=30, density=True, alpha=0.7, color='#ff9900', label='Detectat') self.ax2.legend() self.ax2.set_facecolor('#1C1C1C') # Actualizare istoric self.ax3.clear() self.ax3.set_title('Istoric Transmisie', color='white', pad=20) x = range(len(self.bits_transmisi)) self.ax3.plot(x, self.bits_transmisi, 'go-', label='Transmiși', linewidth=2, markersize=8) self.ax3.plot(x, self.bits_primiti, 'yo--', label='Primiți', linewidth=2, markersize=8) self.ax3.set_ylim(-0.5, 1.5) self.ax3.legend() self.ax3.set_facecolor('#1C1C1C') # Actualizare statistici self.ax4.clear() self.ax4.set_title('Statistici', color='white', pad=20) total_bits = len(self.bits_transmisi) bits_corecti = sum(t == r for t, r in zip(self.bits_transmisi, self.bits_primiti)) rata_succes = bits_corecti / total_bits * 100 if total_bits > 0 else 0 stats_text = ( f"Biți transmiși: {total_bits}\n" f"Biți corecți: {bits_corecti}\n" f"Rata de succes: {rata_succes:.1f}%\n" f"Fotoni per bit: {self.fotoni_per_bit}\n" f"Log file: {self.log_filename}\n\n" f"Apăsați 'q' pentru a opri" ) self.ax4.text(0.1, 0.5, stats_text, color='white', fontsize=12, transform=self.ax4.transAxes) self.ax4.set_facecolor('#1C1C1C') self.fig.canvas.draw_idle() def run(self): """Pornește simularea""" # Pornire thread-uri threading.Thread(target=self.generator_biti, daemon=True).start() threading.Thread(target=self.transmisie, daemon=True).start() # Pornire animație ani = FuncAnimation( self.fig, self.update_plots, interval=100, cache_frame_data=False ) plt.show() while self.running: if keyboard.is_pressed('q'): self.running = False break sleep(0.1) def main(): print("\nSimulare Transmisie Cuantică Ghost") print("---------------------------------") while True: try: fotoni = int(input("\nIntroduceți numărul de fotoni per bit (100-1000 recomandat): ")) if 1 <= fotoni <= 100000: break print("Vă rugăm introduceți un număr între 1 și 10000.") except ValueError: print("Vă rugăm introduceți un număr valid.") print("\nPornire simulare...") print("Apăsați 'q' pentru a opri") transmisie = TransmisieCuantica(fotoni) transmisie.run() if __name__ == "__main__": main()