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Calculadora del valor esperado de una función de onda
Introduce muestras discretas de una función de onda real ψ(x) (un par «x ψ» por línea) y la herramienta calcula por la regla del trapecio la normalización ⟨ψ|ψ⟩ = ∫ψ²dx, los valores esperados ⟨x⟩ y ⟨x²⟩ y la desviación estándar σ_x = √(⟨x²⟩−⟨x⟩²). Las muestras se ordenan por x automáticamente y este debe ser distinto; los ejemplos gaussianos lo verifican: la gaussiana simétrica da ⟨x⟩ ≈ 0, σ ≈ 0.707, y la desplazada mueve ⟨x⟩ con el pico.
Inicio rápido
Llama a esta herramienta desde tu código en tres lenguajes.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/es/api/tools/expectation-value-calculator' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"samples":"-3.0 0.0111090\n-2.5 0.0439369\n-2.0 0.135335\n-1.5 0.324652\n-1.0 0.606531\n-0.5 0.882497\n0.0 1.00000\n0.5 0.882497\n1.0 0.606531\n1.5 0.324652\n2.0 0.135335\n2.5 0.0439369\n3.0 0.0111090"}'Referencia de la API
Envía una petición POST con tus entradas en JSON. Los parámetros de tipo archivo requieren una subida previa.
Endpoint
POST https://api.elysiatools.com/es/api/tools/expectation-value-calculatorParámetros
| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
| samples | textarea | Sí | — |
Formato de respuesta
Resultado de texto
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Integración MCP
Añade esta herramienta a tu servidor Model Context Protocol para que los agentes de IA puedan listarla y llamarla.
Configuración del servidor
Añade este bloque a la configuración de tu cliente MCP:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-expectation-value-calculator": {
"name": "expectation-value-calculator",
"description": "Introduce muestras discretas de una función de onda real ψ(x) (un par «x ψ» por línea) y la herramienta calcula por la regla del trapecio la normalización ⟨ψ|ψ⟩ = ∫ψ²dx, los valores esperados ⟨x⟩ y ⟨x²⟩ y la desviación estándar σ_x = √(⟨x²⟩−⟨x⟩²). Las muestras se ordenan por x automáticamente y este debe ser distinto; los ejemplos gaussianos lo verifican: la gaussiana simétrica da ⟨x⟩ ≈ 0, σ ≈ 0.707, y la desplazada mueve ⟨x⟩ con el pico.",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=expectation-value-calculator",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Listar herramientas disponibles
Tras conectar al endpoint SSE, lista las herramientas expuestas:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Llamar a esta herramienta
Invoca la herramienta por su id; los argumentos se construyen a partir de sus parámetros:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "expectation-value-calculator",
"arguments": {
"samples": "-3.0 0.0111090\n-2.5 0.0439369\n-2.0 0.135335\n-1.5 0.324652\n-1.0 0.606531\n-0.5 0.882497\n0.0 1.00000\n0.5 0.882497\n1.0 0.606531\n1.5 0.324652\n2.0 0.135335\n2.5 0.0439369\n3.0 0.0111090"
}
}
}