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    【GAMES101】Lecture 22 物理模拟与仿真

    单粒子模拟 先来研究粒子的运动,假设有一个速度矢量场,对于确定的位置和时间可以确定粒子的速度 就会有一个计算粒子随时间的位置的一阶常微分方程Ordinary Differential Equation...当步长减少一半的时候,全局误差也会减少一半,也就是阶数越高误差下降的越快 有一类方法,叫做龙格库塔(Runge-Kutta Families),非常适合用来解这个常微分方程,并且它有一个误差的控制是四阶的方法 非物理改变位置...就是我直接去改变这个位置来满足某种约束,比如弹簧,当弹簧拉伸到某种程度立刻调整弹簧两个端点回到初始位置 刚体模拟 所谓刚体就是说它不会发生形变,也就是这个刚体内部的所有粒子的运动都是一样,那么就可以把它当成一颗粒子对待...,但是会考虑更多的属性,像位置、旋转的角度、速度和角速度,以及它们对时间的导数 流体模拟 这里是Position-Based的一个简单应用,比如模拟水,我假设水是由很多刚体小球组成的并且这个水不可压缩,...一个是质点法,也叫拉格朗日方法或者拉格朗日视角,就是对于每个个体进行模拟 还有一个是网格法,也叫欧拉方法或者是欧拉视角,也就是把空间分成很多网格,对于每个网格去研究它里面的东西随时间会发生什么变化 这两个方法也可以结合使用

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    机器学习如何彻底改变游戏中的物理模拟

    他认为,从蛋白质折叠、材料失效到气候变化,所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂,科学家无法在现实的时间尺度上求解。 那么,这是否意味着我们永远无法实现实时物理模拟?...当两个物体碰撞时,算法能够进行实时检测并采用适当的力模拟碰撞。 如下,电子游戏中的“摧毁”可能是刚体物理学应用的最佳示例。 ‍‍...一般而言,FEM模拟在工程应用方面不能实时运行,但最近知名半导体公司AMD发布多线程FEM库,表明FEMFX在游戏中可实时模拟变形材料。 ‍...其过程大致为:生成数以百万计的模拟数据——通过神经网络进行训练——使用经过训练的模型模拟物理解算器。 其中,生成数据和训练模型阶段会耗费大量时间,但经过训练的神经网络模型在模拟物理阶段速度会非常快。...从量子力学、分子动力学到微观结构以及经典物理,各种规模和复杂度的物理现象都有很多模拟模型,我们相信,机器学习和物理学二者结合将创造巨大的潜在价值。

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    AI引爆物理模拟引擎革命

    1929年,英国著名量子物理学家保罗·狄拉克曾说过,“大部分物理学和整个化学的数学理论所需的基本物理定律是完全已知的,困难只是这些定律的确切应用导致方程太复杂而无法解决”。...Teardown 是一款完全交互式的基于体素的游戏,使用刚体物理解算器来模拟破坏 不过,刚体物理虽然有利于模拟不可变形的碰撞,但不适用于头发和衣服等可变形的材料。在这些场景中,需要应用柔体动力学。...PBD 速度更快,非常适合游戏、动画电影和视觉效果中的应用。游戏中头发和衣服的运动一般都是通过这个模型来模拟的。PBD 不仅限于可变形固体,还可以用于模拟刚体系统和流体。...工程上实际应用的 FEM 模拟通常不是实时的,不过最近,AMD 发布了名为 FEMFX 的游戏多线程 FEM 库,可实时模拟材料变形。...结果神经网络模拟物理的速度比物理求解器快 5000 倍。 布料和柔性材料的快速数据驱动物理模拟 视频:https://www.youtube.com/watch?

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    机器学习如何彻底改变游戏中的物理模拟

    来源:AI科技评论 本文约2600字,建议阅读10分钟 神经网络模拟物理比物理解算器快5000倍。...他认为,从蛋白质折叠、材料失效到气候变化,所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂,科学家无法在现实的时间尺度上求解。 那么,这是否意味着我们永远无法实现实时物理模拟?...当两个物体碰撞时,算法能够进行实时检测并采用适当的力模拟碰撞。 如下,电子游戏中的“摧毁”可能是刚体物理学应用的最佳示例。...一般而言,FEM模拟在工程应用方面不能实时运行,但最近知名半导体公司AMD发布多线程FEM库,表明FEMFX在游戏中可实时模拟变形材料。...其过程大致为:生成数以百万计的模拟数据——通过神经网络进行训练——使用经过训练的模型模拟物理解算器。 其中,生成数据和训练模型阶段会耗费大量时间,但经过训练的神经网络模型在模拟物理阶段速度会非常快。

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    机器学习在量子物理中的应用

    介绍量子物理作为物理学中的前沿领域之一,涉及到微观世界中微小粒子的行为和相互作用。近年来,机器学习在量子物理研究中展现出强大的潜力,为解决复杂的问题和优化量子系统提供了新的思路。...本文将深入探讨机器学习在量子物理中的应用,结合一个实例项目详细介绍其部署过程,并探讨这一领域的发展方向。背景与意义量子物理中的问题往往涉及到高维空间、复杂的波函数演化等挑战性难题。...# 代码示例:量子态预测# 模拟新的测量数据new_measurement_data = np.random.rand(1, 5) # 模拟一组新的测量数据# 使用训练好的模型进行量子态预测predicted_quantum_states...这种模型的研究方向包括量子神经网络的架构设计、训练算法的改进以及在量子计算任务上的应用。量子神经网络有望在解决传统计算模型难以处理的问题上展现出优越性能。...THE end机器学习在量子物理领域的应用为解决复杂的量子问题提供了新的思路和方法。

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    从直观物理学谈到认知科学,Sora不是传统物理模拟器盖棺定论了?

    结论是:Sora 并没有运行传统意义上的模拟,尽管它可能在更有限的意义上表现出了视觉场景的物理属性。但是,行为证据不足以充分评估 Sora 是世界模拟器这一说法。...(DeepMind 的 MuJoCo)模拟可能的结果,来提高在物理推理问题上的性能,并使用这些模拟的结果作为 prompt 中的提示。...为了能够对语言中描述的物理现象进行推理,Lionel Wong 及其同事将一个物理模拟引擎集成到了这个框架中。...此外通过将物理模拟添加为函数调用,语言描述可以转换为查询,并对描述的物理情况如何随时间推移发挥作用进行推理。...认知科学中有一个重要假设:人们使用直观物理引擎(intuitive physics engine,IPE)在心理上模拟物理事件。该引擎近似现实中的物理动力学,并类似于计算机游戏中的物理引擎。

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    编写 Django 应用单元测试

    解决方案就是编写自动化测试,将人工验证的逻辑编写成脚本,每次新增或修改代码后运行一遍测试脚本,脚本自动帮我们完成全部测试工作。 接下来我们将进行两种类型的测试,一种是单元测试,一种是集成测试。...单元测试是一种比较底层的测试,它将一个功能逻辑的代码块视为一个单元(例如一个函数、方法、或者一个 if 语句块等,单元应该尽可能小,这样测试就会更加充分),程序员编写测试代码去测试这个单元,确保这个单元的逻辑代码按照预期的方式执行了...博客应用的单元测试,主要就是和这个类打交道。 django 应用的单元测试包括: 测试 model,model 的方法是否返回了预期的数据,对数据库的操作是否正确。...increase_views 将 views 字段的值 +1 单元测试就是要测试这些方法执行后的确返回了上面预期的结果,我们在 test_models.py 中新增一个类,叫做 PostModelTestCase,在这个类中编写上述单元测试的用例...我们的博客应用包括以下类型的视图需要进行测试: 首页视图 IndexView,访问它将返回全部文章列表。 标签视图,访问它将返回某个标签下的文章列表。如果访问的标签不存在,返回 404 响应。

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    模拟在WCF中的应用

    如果将模拟使用在WCF上面,就意味着WCF可以模拟客户端身份(而不是启动寄宿进程的Windows帐号)执行服务操作。这篇文章主要介绍WCF关于模拟的编程。...4: } 二、声明式模拟编程 如果你希望整个操作都在模拟上下文中执行,你可以采用声明式的模拟编程。...具体来说,你只需要在需要进行模拟的服务操作方法上应用OperationBehaviorAttribute特性,并指定相应的模拟选项即可。...NotAllowed:不允许模拟客户端身份,这是默认值; Allowed:在身份模拟条件满足条件允许模拟客户端身份; Required:强制模拟客户端身份。...身份模拟密切地关系到被模拟身份代表的用户的安全,所以模拟级别应该通过客户端自行控制。在WCF安全体系中,该模拟级别是在客户端提供的Windows凭证中指定。

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    单体应用模拟微服务 - Maven

    二、使用Maven模拟微服务化 新项目在开始阶段的时候,开发人员少、代码量也不多,标准微服务带来的好处并不明显,反而容易增加代码管理成本,比如调试、排错等(打开的IDE也多)。...但是使用单体应用模式,又担心项目增长后,迁移到微服务的代价太大。...面对这种情况,我们团队在开发过程中逐步摸索了一个简单的办法,在单体应用中使用maven实现对微服务的模拟,既可以在前期实现快速开发,又大大降低了微服务化的成本。...aics-data-api为服务接口,aics-data-provider为服务实现者,aics-server为服务调用方 效果:只有服务API对Consumer可见,其实现对Consumer不可见,但却能为单体应用中的调用方提供服务...所以最好配置在服务调用方(如:aics-server) 结语 使用Maven模拟微服务后,降低了项目中各模块间的耦合度;而且一般不同的功能模块主要是由一人负责,这样在开发过程中虽然在同一个git仓库,但也极少有代码冲突

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    人工智能在天体物理中的应用

    近日,美国亚利桑那大学天体物理学博士、清华大学天文系蔡峥教授受邀来到微软亚洲研究院,与我们分享了天体物理研究与人工智能方法相结合的前沿探索。...图3:大型综合巡天望远镜 天文 学-人工智能 应用的最好领域 我觉得天文学是人工智能大数据应用的最好领域。...虽然人工智能技术在天体物理领域的应用还处于起步阶段,但人工智能已经开始真正参与人类对自然界新规律的发现。今天我想给大家举一些人工智能在天体物理中应用的例子。...图6:深度学习在识别星系际介质吸收上的应用 大尺度结构 第三个例子,是人工智能在大尺度结构上的应用。...而计算机就可以模拟星系分布,用深度学习将逆问题变成正向的问题——先通过比例参数变化产生很多三维的星系分布来训练网络,训练好后,输入一个三维分布,CNN 就能预测暗物质和暗能量的比例。

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    如何不编写 YAML 管理 Kubernetes 应用?

    通过应用模型简化Kubernetes管理当你的团队已经使用原生的 Kubernetes 一段时间,你多半会发现,并非每个 IT 技术人员都擅长编写复杂的 Kubernetes 声明式配置文件(YAML)...特别是对于开发人员他们的主要职责是业务开发,学习和编写YAML会增加他们的负担,甚至会抵触使用。开源项目Rainbond 是一个 云原生应用管理平台,它使用 以应用为中心 的设计模式。...基于这一设计模式重新抽象出了比 workload 更高层次的应用模型。从使用的体验上不需要学习和编写YAML,实现业务应用的全生命周期管理。...在软件交付这个领域,这种能力十分有用,无论最终交付环境在线或离线,都可以基于应用模板进行快速交付,甚至个性化交付。图片Rainbond 使用的应用模型,让开发人员关注应用和业务本身,更易于被人所接受。...应用的划分非常关键,因为应用模型的高级应用是针对一个应用整体而言的,所以导入之前一定要仔细规划,添加合理的 label。

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