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波函数期望值计算器
输入实波函数的离散采样 ψ(x)（每行一个“x ψ”对），工具按梯形法则计算归一化内积 ⟨ψ|ψ⟩ = ∫ψ²dx、期望值 ⟨x⟩、⟨x²⟩ 与标准差 σ_x = √(⟨x²⟩−⟨x⟩²)。采样会自动按 x 排序，x 必须互不相同；内置高斯样例可直接验证：对称高斯 ⟨x⟩ ≈ 0、σ ≈ 0.707，平移高斯 ⟨x⟩ 跟随峰值移动。
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用三种语言从你的代码中调用此工具。
cURL
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/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"}'API 参考
以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
请求端点
HTTP
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/expectation-value-calculator请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| samples | textarea | 是 | — |
响应格式
文本结果
JSON
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}MCP 集成
将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。
服务配置
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：
mcp.json
{
"mcpServers": {
"elysiatools-expectation-value-calculator": {
"name": "expectation-value-calculator",
"description": "输入实波函数的离散采样 ψ(x)（每行一个“x ψ”对），工具按梯形法则计算归一化内积 ⟨ψ|ψ⟩ = ∫ψ²dx、期望值 ⟨x⟩、⟨x²⟩ 与标准差 σ_x = √(⟨x²⟩−⟨x⟩²)。采样会自动按 x 排序，x 必须互不相同；内置高斯样例可直接验证：对称高斯 ⟨x⟩ ≈ 0、σ ≈ 0.707，平移高斯 ⟨x⟩ 跟随峰值移动。",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=expectation-value-calculator",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}列出可用工具
连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：
tools/list
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}调用此工具
通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：
tools/call
{
"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"
}
}
}可用逗号分隔的 toolId 在一个会话中串联多个工具，例如 /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp（最多 20 个）。
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