qf.py

from __future__ import division #no probs with division
#from math import exp
#A partir de ahora importaremos las funciones matematicas desde numpy
from numpy import exp
#Asi, la vida es bella

#e:epsilon, v:nu, d: delta, a: alpha

def QF(e,v,pd,d):

    def foo (m,a):
        expterm = 1-exp(-2*(a**2)/m)
        f1 = expterm + pd
        f2_2 = -2*((expterm/f1)*(1-d)*(2*v-1))**2
        f2 = 1 - exp(f2_2)
        return (1-f1*f2)**m - e

    return foo

#Wesitos was here
#La funcion que queremos es...
quantum_foo = QF(1E-6,0.98,4E-8,0.92)
if __name__ == "__main__":
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    #samples: Cantidad de puntos a usar
    samples = (1000,1000)

    ran_m = (1, 1.5E5)
    ran_a = (1, 1E2)

    #step: los pasos para cada valor
    step_m = (ran_m[1]-ran_m[0])/samples[0]
    step_a = (ran_a[1]-ran_a[0])/samples[1]
    
    #Hacemos una rejilla de valores
    M, A = np.meshgrid(np.arange(ran_m[0], ran_m[1], step_m),
                       np.arange(ran_a[0], ran_a[1], step_a))
    #Hallemos las imagenes de esos valores
    F = quantum_foo(M,A)
    #Grafiquemos el contorno
    cs = plt.contour(M, A, F, [0])
    #La etiqueda de curva de nivel
    plt.clabel(cs)
    #Etiquetas de ejes
    plt.xlabel("m")
    plt.ylabel("alfa")
    #Show yourself!
    plt.show()