# 初始速度 (m/s)
v1_0 = np.array([0, 0])
v2_0 = np.array([0, 1022]) # 月球轨道速度
v3_0 = np.array([0, ]) # 地球轨道速度
initial_conditions = np.concatenate([r1_0, v1_0, r2_0, v2_0, r3_0, v3_0])
# 定义运动方程
def equations(t, y):
r1 = y[0:2]
v1 = y[2:4]
r2 = y[4:6]
v2 = y[6:8]
r3 = y[8:10]
v3 = y[10:12]
r12 = np.linalg.norm(r2 - r1)
r13 = np.linalg.norm(r3 - r1)
r23 = np.linalg.norm(r3 - r2)
dv1_dt = G * m2 * (r2 - r1) / r12**3 + G * m3 * (r3 - r1) / r13**3
dv2_dt = G * m1 * (r1 - r2) / r12**3 + G * m3 * (r3 - r2) / r23**3
dv3_dt = G * m1 * (r1 - r3) / r13**3 + G * m2 * (r2 - r3) / r23**3
dr1_dt = v1
dr2_dt = v2
dr3_dt = v3
return np.concatenate([dr1_dt, dv1_dt, dr2_dt, dv2_dt, dr3_dt, dv3_dt])
# 数值积分
t_span = (0, 3.154e7) # 积分时间为一年
t_eval = np.linspace(0, 3.154e7, 1000) # 1000个时间点
solution = solve_ivp(equations, t_span, initial_conditions, t_eval=t_eval)
# 将位置结果提取出来
r1_solution = solution.y[0:2, :]
r2_solution = solution.y[4:6, :]
r3_solution = solution.y[8:10, :]
# 轨迹绘图
plt.plot(r1_solution, r1_solution, label='Earth')
plt.plot(r2_solution, r2_solution, label='Moon')
plt.plot(r3_solution, r3_solution, label='Sun')
plt.legend plt.xlabel('x (m)')
plt.ylabel('y (m)')
plt.title('Three-Body Problem Simulation')
plt.savefig('three_body_simulation.png')
这段代码运行后，将会生成一个以地球-月球-太阳为初始条件的三体系统的轨迹图。通过不同的初始条件和质量参数，可以模拟不同类型的三体系统。
现在眼前1000多颗恒星围绕黑洞旋转，那你不要死了，真是的。
其实就像机械系统用的搅拌机一样，核心区域管好，主轴加轴承再加上搅拌悬臂，动力源传动，整个星辰大海中的黑洞旋转产生了，至于你在哪个区域，那都是过程决定的，你是否碰撞在一起都是有可能的，随机出现的。跟满足主要功能有关，与你是否保持原样无关，搅拌完成，达到使用目的就好。这就是系统决定命运哈。混沌炼天诀哈，就是胡搅蛮缠，一锅炖，味道美极了。
说实在的，我现在就像薛定谔的猫和魏格纳的朋友:
薛定谔的猫和魏格纳的朋友都是量子力学中的着名思想实验，旨在探讨量子力学的测量问题和观察者的角色。
薛定谔的猫
薛定谔的猫是由物理学家埃尔温·薛定谔提出的一个思想实验，旨在展示量子力学在宏观世界中的悖论。实验描述如下：
将一只猫放在一个密闭的盒子里，盒子内有一瓶毒药、一个放射性原子和一个检测设备。
放射性原子有50%的概率在某段时间内发生衰变，检测设备能检测到这个衰变事件，并触发机制打破毒药瓶。
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