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资料多宝阁兼淘宝地—夸科学网群组兼说积分技巧
热度 12 tangchangjie 2012-11-6 19:11
资料多宝阁兼淘宝地—夸科学网群组兼说积分技巧(唐常杰) 上周,有朋友来邮件,提醒原来放在出版社和校园网上的《数据库系统概念》PPT下载较慢,有时还出错,建议放在科学网上。 套用那句曾被几亿人背熟的话,“你说的办法对人民有好处,我们就照你的办”,在5天前,把这份PPT打包为三个文件放在了科学网群组中。( 点击这里 ), 刚才看到,几个文件已被下载了300-500次,,测试了一下,速度还挺快,谢谢博友们的厚爱,谢谢科学网。    这是一个资料多宝阁 科学网群组有众多板块,注册用户才能下载资料。大学生,硕士生都有资格注册,进入科学网主页-注册-论坛用户, 注册只需几分钟 (相比之下,科学博客是实名博客,有一个比较严肃审查环节,因而时间比较长)。 科学网的群组里有许多好资料,在 精华帖子 和 好评帖子 栏目中,有许多好材料。在 经验交流 区中有 留学一族、论文投稿、考研经验等栏目,常常是小小丹方能治大病,而基金申请等栏目中,有许多好经验。 仅以计算机栏目为例,有80多页; 今天的第一页中就有若干好资料,如 C++全套学习课件(PPT)/17天掌握JAVA课件、 C#高级编程 ,甚至还有香农的硕士论文,…, 在第二页,有《容易学的C++ 》、麻省理工学院研究生学习指导、matlab资料、, 离散数学课后习题答案、数据结构 、数据结构完全课件), 等等,… 群组淘宝有窍门,相信群众是捷径 。 新来者择优下载的最简单的办法,就是相信群众,看看别人的评论,看看被下载量。经验表明,在群组中,得到好评、被广泛下载的资料的确比较好。这正应验了那两句老套话:“群众是真正的英雄”,“群众的眼睛是雪亮的”。事实上,知识是全人类共创、共享、共评的。Web技术实现了 方便的共享,而 Web 2.0,才实现了 充分的共评共议。 如今通过微博、群组、BBS,微信等进行商品推荐,舆情分析已经成为计算机科学中的热点研究方向。 老练一些的朋友会先看看与自己相近(专业,爱好)的K个朋友选择的资料,这一技巧的实质是数据挖掘中所谓的 KNN (K nearest neighbor)分类。    索取当然要付出,热度金币不用愁 注册群组用户后,自然获得基础积分(100个热度),立即可用。 下载资料时,系统有费用提示,例如,下载某个资料要减少热度20点(积 分),或者需要5个金币。列位看官,不要望而却步,不要徘徊惜金。可以通过下列方法开源节流: 开源 :注册伊始,就得到100个点的基础积分,足够下载5份资料。登陆后,在“我的中心”点卯一次,领取“每日红包”,就可得100个点;如果 换一次头像,就会得到5个金币;足够支付下载一些精选PPT,上载资料,分享资料,还可以得到更多,….,这些规定或技巧,在科学网的使用说明中就有,只不过新来者不一定留意了。 节流 :如果一组PPT有K个文件,可以找K个同学,下载之后再互相交流。 网币来得容易,去得容易,当用则用,不必吝啬;用完了又挣,比方换个头像、领个红包,就像游戏,简单、娱乐、又得分,没有必要处心积虑地花时间去积攒金币和热度。网络世界中,虚拟人用虚拟币,虚拟的守财迷,也像巴尔扎克笔下的葛朗台,虚界的“ 葛 老头”也说神仙好,唯有金币忘不了,当然,终身只恨聚无多,积到多时没用了;在现实世界中,某些腐败者,终身只恨聚无多,积到多时“双规”了。 只要人人献出一点爱,世界变得更美好 强调“用户参与”,是Web2.0的基本思想,如果把Web 1.0比喻为歌唱家演唱会,歌手在上面唱,听众在下面听,而Web2.0就是卡拉OK了,用户在这里可尽情参与,Web2.0提供的环境、模版或规范(像卡拉ok中的画面和歌词),减轻了用户的难度。 Web2.0中的热度、金币和“价格”是激励参与的措施,与其他网站相比,科学网的群组算是物美价廉的了。有奉献,才有索取,天经地义;而这里很宽松,可先索取,而后奉献(参与)。 只要人人献出一点爱,世界变得更美好。 在科学网群组下载 《数据库系统概念》请 点击这里 , 相关博文(资料下载) 计算理论PPT,兼夸科学网的稳定 (计算理论导引 PPT) 两句真心话 曁开博词 (下载数据库系统概念PPT ) 机科学, 大一学生怎样来爱你 (本科新生入学教育PPT) 醒事”就在一瞬间 --- 一个真实的故事 (与研一同学谈人生、科研和规划 PPT) 资料多宝阁兼淘宝地—夸科学网群组兼说积分技巧 其它系列博文的入口 唐常杰博客主页 科学博客主页
个人分类: 开博议博|6066 次阅读|21 个评论
专题讨论班(周二):积分的渐近展开(四)(李世霖)
GrandFT 2012-11-3 11:06
题目: 积分的渐近展开(四) 主讲:李世霖 时间: 2012 年 11 月 6 日 星期二 下午 2:00-3:30 地点: 16 教学楼 308 室 提纲: 2.5Airy 函数和 Stokes 现象 2.6Waston 引理及其应用 Waston 引理
个人分类: 专题讨论班|2133 次阅读|0 个评论
专题讨论班(周二):积分的渐近展开(三)(李世霖)
GrandFT 2012-10-28 19:27
题目: 积分的渐近展开 主讲:李世霖 时间: 2012 年 10 月 30 日 星期二 下午 2:00-3:30 地点: 16 教学楼 308 室 提纲: 2.3 驻相法 2.4 最陡下降法 鞍点法 2.5Airy 函数和 Stokes 现象 2.6Waston 引理及其应用 Waston 引理
个人分类: 专题讨论班|2480 次阅读|0 个评论
周四讨论班:积分的渐近展开(二)(李世霖)
GrandFT 2012-10-17 08:40
题目:积分的渐近展开 主讲:李世霖 时间:2012年10月18日星期四下午4:30-6:10 地点:16教学楼308室 2.2 Laplace 方法 Laplace 积分定理 Laplace 积分的 5 种情况: 1 、变驻点的情况; 2 、二阶导数成直至 p-1 阶导数为零的情况; 3 、 f(a)=0 的情况; 4 、 5 、高阶近似法( Taylor 展开和反函数方法) 2.3 驻相法 驻相积分定理 2.4 最陡下降法 2.5 Airy 函数和 Stokes 现象 2.6 Waston 引理及其应用 参考书目:李家春,周显初,数学物理中的渐近方法,北京,科学出版社,1998
个人分类: 周四讨论班|3574 次阅读|0 个评论
当前经济学的不足之一
yanghualei 2012-10-3 13:07
传统大多数经济学者对于经济变量的研究一直停留在零阶的水平上 ,无论用数据是做统计,还是经济变量做演绎解析,不知道是其有意忽略的, 还是是大家集体性的遗忘这个可以窥探到经济规律的领域:高阶、低次以及高维,向高阶发展就是对数据或者变量求一阶导数、二阶导数以及三阶,甚至高阶,探讨这些数据和变量与零阶、一阶以及二阶甚至高阶之间的关系,就是高阶与高阶,高阶与低阶之间的统计和动力学关系 ;向低阶发展,就是对数据求一次积分,二次积分以及高次积分,求线积分、面积分以及高维积分,探求这些与零此积分,一次积分、二次积分以及高次积分,线积分、面积分以及高维积分之间的统计和动力学方法。这是经济学未来的一个研究方向,就是主动的涉足高阶、高次,低阶以及低次,不要老在地平线上运动,因为这样会限制自己的视野,看不到高处的风景,同样会制约着对地平线上风险全面理解,因为地平线上的风景是二维的。 发现很多经济学者说经济周期是 10 年一个周期,有点说是 3-5 年,有点说是 30 年,我就突然感觉经济学的研究应该存在一个尺度的问题,就是你在那个尺度上研究,你得出的周期就是那个尺度的周期。你用分钟为单位去观察经济数据或者变量,你会发现经济在若干秒之内就会出现一个周期,如一只股票在一刻钟内的价格走势,你可能说周期是 20 秒。如果你以小时为单位,你就看不到以秒为单位上的周期,你可能会说经济的周期的 15 个小时,如果你一天为单位,你在一个月内观察,你可能绘出经济在 15 天就出现一个周期。等等,而现在大多数经济学观察经济以月,一年或者 5 年为一个单位,所以大多数其说经济周期是 10 年或者 5 年。所以自己感觉,陈述经济周期,应该陈述是在哪个尺度上的周期,否则没有尺度的周期是没有意义的。哪个尺度上都有周期,任一个实数都可以是周期,可以找到任一周期的系统。所以有时候观察量,不是取决于观察对象的性质,而是取决于你采取什么样的工具区观察和测量,你在那个尺度上去观察和测量,你选择的工具和尺度会直接影响观察的结果。这类似你采取什么样的尺度的尺子去测量海岸线一样。 总之,经济学要研究高阶的数据,就是零阶与一次导数、二阶导数以及高阶导数的关系;高次的,就是零次、一次积分,二次积分以及高阶积分之间的关系 ;高维的就是线积分、面积分以及空间积分;之间的关系;同时经济学研究尺度还要向两个方向延拓,就是高频或者低频,对高频的数据或者变量以及低频的数据加以研究,高频的就是时间为秒、分钟、小时或者天的;低频的就是以 10 年, 50 年以及 100 年的数据加以研究。同时在研究和陈述一定要陈述研究问题的尺度。还有感觉经济现象的规律更多是阶段性和局域性的就是很多经济规律仅仅在各个阶段,每个空间区域,某个时间区间,某些特定的行为主体。同时经济学太局限在对时间序列的空间,忽视对空间数据的考察,特别是时空数据的考察,时间和空间的关系的数据的考察。当然还忽视对函数关系的考察,而仅仅是变量关系的考察。
个人分类: 交叉科学|3040 次阅读|0 个评论
喜得千金
热度 3 huailu49 2012-8-15 12:38
喜得千金
忽然发现自己的科网金币数和积分双双上千,会员级别也见涨。 自贺一下,也谢谢科学网的各位编辑、各位博主! (注:此千金非彼“千金”)
个人分类: 书斋夜话|3261 次阅读|6 个评论
全国第十五次“积分方程、边值问题及其应用”学术会议
kkmm02 2012-7-24 12:45
个人分类: 会议|2 次阅读|0 个评论
Mathematica求积分
nadia1989 2012-3-20 20:16
Mathematica求积分
个人分类: Mathematica|7119 次阅读|0 个评论
为什么金币突然多了50枚?
热度 3 wangxh 2011-3-29 20:29
下载了一本书,把仅有的10个金币都打进去了,正琢磨怎么再整点儿。不知道为什么突然多了 50 枚,真是太好了,谢谢,大大得谢谢!【其实俺都不知道谢谁】 不过,俺真不知道咱们科学网搞积分、金币到底有何用处。
个人分类: 未分类|3341 次阅读|6 个评论
处理问题方法---以积分为例
yanghualei 2010-10-12 12:28
对于固定维度的实积分,首先想到在本维度上搞定,然后向下将其降解在低维空间上内解决,还可以向上将其延拓到高维空间上的一个部分内处理,在则也可扩张数系在复空间上解决即积分然后取其实部,假若还不行,以在几何流形上求解,再次可用积分的逆和其等价其他形式譬如微分与差分或者无穷级数去解决,假若还不行就把其置身与数学空间上生成更复杂的由四则运算、趋势以及无穷构成的复合函数进而去解决。 假若在数学空间上依然无法解决,你就必借助外援了即从自然或者社会科学中寻找思路或者方法,这个积分其已经不是数学自身能够证明的问题了,如果成功了,其方法和证明思路将开辟一个新的数学分支。
个人分类: 自然哲学|3149 次阅读|1 个评论
黎加厚老师的报告PPT文件到哪里下载?
Jiahou 2010-9-25 23:04
最近,看到一些读者询问,希望能够下载我的一些培训项目的PPT和相关资料,为了满足同学们的要求,我开始试验使用新浪爱问.共享资料的文件下载共享空间。 黎加厚老师的报告PPT文件到哪里下载? 最近,新浪网开辟了一个新的新浪爱问.共享资料网址, http://ishare.iask.sina.com.cn/?k = 每一个读者都可以在这里分享自己和他人的学习资料,新浪爱问.共享资料实际上已经成为一个资源共享的云计算辅助教学服务中心。 我注意到,新浪爱问.共享资料设计了一个学习资源共享、共赢的发展机制,即:如果你想下载他人的资料,你就需要自己上传一些自己的资料,让别人下载和分享你的资料,从而获得积分(一种贡献和分享的交换符号)去下载别人的资料,随着人们互相交流和共享资料的发展,这里的资源就越来越丰富,学习资源来自每一个分享者的贡献,而不是由建库的公司或者某一个教育机构来建设的。这是对过去十多年来我国教育资源库建设思路的一个创新。 我看到,这里有许多十分精彩的PPT,文章,学习资料,甚至整本宝贵有用的图书 由此给人们的启示:制度设计是一个资源、机构、组织、或者政党、国家等发展的关键! 现在,我开始试验使用新浪爱问.共享资料来与大家一起共享学习资源,我的近一段时间的讲课和报告的PPT、文章等,都放在新浪爱问.共享资料上面,读者可以使用关键词jiahou(这是我登陆新浪网使用的网名)搜索: http://ishare.iask.sina.com.cn/search.php?key=jiahouclassid=0format=order=Timeuid=id=0 如果你想下载这些资料,你就需要使用自己的积分,也就是说,你需要将自己的资料上传到这里与别人分享,换取积分,然后用自己的积分换取黎老师的资料;反之,黎老师用大家下载他的资料获得的积分,又去下载他需要的学习资料,如此循环,每一个人的学习资料就会越来越丰富,而且,没有花费国家的教育信息化资源建设费用。 今后,黎老师将陆续将报告和培训使用的PPT、学习资料等放在这里与大家交流。
个人分类: 教育培训|6334 次阅读|0 个评论
Tex菜招---积分平均
zjzhang 2010-3-25 22:54
Tex 菜招 --- 积分平均 只需在导言区(?)加上 \usepackage{ txfonts} 而后就可以使用 \fint 来得到积分平均,比如 \fint_a^bf(x)dx\equiv\frac{1}{b-a}\int_a^bf(x)dx. 就得到
个人分类: 计算机|3284 次阅读|0 个评论
脉冲技术中积分电路的简单小结
williammilo 2010-2-4 09:34
我的博客已经搬家到 xiongbox.com 欢迎访问熊伟博士的网站! 本文永久链接 http://xiongbox.com/脉冲技术中积分电路/ 1.积分电路是输出电压与输入电压的时间 积分值成比例 的电路。在 信号处理电路 和 有源网络中作模拟运算 的积分器常用 运算放大器 构成。 2.当输入信号含有不同频率分量时,低频分量将“提升”得较多,而较高频率分量则“提升”得较少。因此积分电路也可以用来 抑制频率比有用信号频率高 的干扰信号。在间接调频器中,先用积分电路对调制信号积分,使调制信号幅度与它的频率成反比,然后由调相电路对载波进行相位调制,就可以产生 调频波 ,实现 调相-调频波 的变换。 3.用运算放大器构成的积分器还广泛用于 产生精密锯齿波电压或线性增长电压 。这种电压常作为 测量和控制系统 的时基,在波形变换中也有重要作用。此外,数字电路中用来 积累脉冲数字信号的可逆计数器 ,有时也称为积分器。
个人分类: 电子信息工程与计算机科学|4638 次阅读|0 个评论
数字化是个好东西(四 完结篇)
zhongyueqi 2009-9-13 16:59
这些年纺织服装学科也赶时髦,就像好好的织物不叫织物,叫多孔介质一样。明明白白地计算机技术应用也改成数字化应用了,里面包罗万象,泥沙俱下。什么东西跟计算机沾点边,就给冠以数字化的头衔,专业设置里面也有相应的数字化纺织或者数字化服装。用人单位也看不懂,这到底是个什么货色?难不成是将织物做成电路板,而服装穿上就是个电脑。呵呵,这么想也没错,反正你自己回家把个 mp3 肢解了,买点结实的数据线,找街边补鞋裁裤边的阿姨给你暗缝到左右袖口,搞不好也是科技创新 X 等奖呢。 服装学科的研究领域里面有一块,称为服装 CAD 。将属于体力劳动的编程和数据库开发切割掉,服装 CAD 里面最有挑战的就是实现如下的构思: 当真实服装生产出来之前,如何得到跟设计师脑海中几乎一模一样的三维服装原型? 这个问题不简单,因为你要解决两个命题: 1. 服装构思草图与立体裁剪的小样间的映射关系。 2. 如何实现虚拟的立体裁剪? 这两个问题的解决,就需要数字化的织物(虚拟织物)和数字化的服装(虚拟服装)。虚拟织物的事儿前面已经说清楚了,那么虚拟服装呢 ? 很简单,把虚拟织物缝合起来,就是虚拟服装了。且慢,那那些纽扣,衬垫,服装辅材怎么缝? 回答:还在研究中。 (众人汗。。。。) 那熨的笔挺的裤缝或者西装的挺括怎么模拟? (汗。。。):还在研究中。 ( 众人鄙视 ing) 那衣服的纹理怎么办,你照片拍出来的跟我实际的衣服有色差怎么算? (囧。。。):换个好点儿的数码相机 科学研究肯定不会一比一地对照着干,肯定先捡软的捏,跑马占地。对于服装 CAD 的这些命题而言,目前的技术能够完全再现是不可能的,因为还有很多基础的研究工作还没做呢。但是大面上的虚拟缝合再加个悬垂之类的,那已经是业界的旧闻了。 这篇系列博文还回避了一个 CS 中的重要命题,就是纹理。像一般的服装,拍个纹理贴上就行了,像毛皮类的,透明半透明的面料,镶有小亮片的( 08 年巨流行)的面料,这个纹理就不是那么简单的了。微软研究院在这方面浸淫较久,像他们对羊毛衫的纹理仿真还是蛮像回事的。 再提一个命题,在网上买的衣服不能试穿,可不可以通过虚拟现实技术虚拟的试穿一下,给个合身性评价。 呵呵,这个问题也不好解决。首先不知道你要穿的那个衣服的面料,其次不知道它的剪裁(即版型),再次不知道您老人家的身体形状(碰撞体),怎么能精确的预测呢?再加上万一您喜欢宽松些,他喜欢包身些,这里面还有一个主观感受的客观评价,在没有足够的数据支撑前提下,任何武断的研究都有可能是有理的,也有可能是无理的。 所以说,搞 CS 的人命真好。解决一个 cloth-like 就可以了,放在游戏动画影视特效里面,看起来很逼真,因为人眼是很好骗的。事实是,对于服装工业界的应用而言,这点技术还不够塞牙的呢。 其实各花入各眼,对于 CS 的人来说,他们也意识到了上述的问题,近年来流行起来的一个仿真方法就是用 multi-view 的方案,将服装的变形特征按照统计规律建立一系列的模板,然后从中提取相关的物理参数或者指标,将来有了新的未知的仿真对象了,按照设定的映射关系给套上去,也能弄个碰头彩。只要你在这行里面泡着,早晚有一天这些问题都能解决了。或者 PC 强大到可以把有限元的解在每一帧下实时地给求出来,也许 GPU 里面固化好了相关的碰撞检测单元和渲染单元,像 NVIDIA 的 PhysX 引擎已经能够模拟大多数物理现象了,包括 Provot 模型下的虚拟织物。这种做显卡的厂家早晚会把类似的计算给固化到 GPU 里面的,所以说技术上的事情我一点儿都不担心,只有一个终极的担忧,如果人类进化到某一个阶段,不穿衣服了呢? (众人拾砖。。。)
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数字化是个好东西(三)
zhongyueqi 2009-9-13 14:12
模拟的服装或者织物的形态稳定性从 CS 的角度来看,就是没有肉眼能够察觉的过度伸长或者压缩,从实际应用来看,就是你不能一件衣服穿到虚拟人身上之后,扑扑拉拉的往下一个劲儿的掉,看起来像融化的口香糖一样。也就是说,模型里面要控制应变和应变率。这工作蛮麻烦的,因为服装是穿在模特身上的,这个应变的控制是必须结合到碰撞检测和响应机制里面的。 所谓碰撞检测与响应在我们纺织工程学科或者纺织结构力学里面是不研究的,这个是 CS 里面才会有的。就是两个图元之间不能穿透,服装的三角形不能穿透到人体的三角形里面,这是个纯几何的问题,难点在于服装三角形如果有 1 万个,人体三角形如果是另外 1 万个,这些 polygon soup 之间如何纠结,又如何打开,就是个非常值得研究的命题了。所以 CS 的人发文章,要么发积分的,要么发碰撞检测优化算法的。 碰撞检测是要回答以下三个问题: 1. 有没有碰撞的可能性? 2. 如果发生碰撞,其发生的精确时间和位置何在? 3. 发生了之后,如何响应? 对于碰撞发生的可能性而言,包围盒技术是最容易实施和精度有保证的方法之一,要么做简单的 AABB(Axis aligned bounding box) ,要么做稍微复杂些的 OBB(oriented bounding box) 或 k-dop 。其目的是剔除那些没有可能发生碰撞的三角形对( triangle pair )。方法的原理很简单,用一个包围盒将三角形包起来,如何盒子不交叉,那么盒子里面的东西也就不交叉。 对于确定碰撞发生的时间,往往会采用二分法,虽然慢,但是保证收敛,对于碰撞发生的位置,就是三角形的求交,必有定解。 发生了之后如何响应的问题,包括有摩擦的响应和没有摩擦的响应,基本上都可以按照经典力学的模型去表达。 碰撞检测如果仅仅检测人体与服装,那么问题还好说。大多数情况下,服装的三角形单元之间也会发生碰撞,即自碰撞问题。这使得求解计算量增加了很多,对于很多游戏级的应用而言,是不计算自碰撞的,但是对于真实的服装仿真和高端动画或者影视特效而言,这就是个无法回避的问题。其解法可以分两个流派,一个是基于历史的,一个是不基于历史的。 所谓基于历史的,就是说如果一开始就标志清楚哪两块织物区域有可能发生碰撞,哪两块是绝对不可能的,或者在实时求解的过程中得到了一个无碰撞区,在以后的积分岁月里,沿袭无碰撞区和有碰撞区的几何特征,以此检测自碰撞问题。 所谓不基于历史的,就是说不管三七二十一,上来就检测织物自身是否有交叉,如果有,解开它。 很显然,基于历史的方法有一个致命陷阱,如果一开始由于某种原因,将有碰撞区误判为无碰撞区,那么以后这个错误就会被继承下去,永无翻身之日。也就是说,你不能寄希望于碰撞防止碰撞的发生,而应该致力于破解已经发生的碰撞。所以目前学术界的发展方向,应该是不基于历史的暴力破拆法,上来就硬碰硬的检测。所以说有时候有些做科研的人是要有些暴力倾向的,绵羊式的算法往往是种姑息算法,早晚会被历史所遗弃。 鉴于仅仅是供人娱乐的博文,就不展开啰嗦具体的算法了,本来已经是小众科学,再这样写的话,就成微众科学了。感兴趣的朋友可以关注一下 Baraff 及其一小撮的 Untangling Cloth , 还有 Volino 以及 Magnenat-Thalmann 的 Resolving surface collisions through intersection contour minimization 。 Baraff 他们这个时候似乎已经在 Pixar 供职了, Finding Nemo (国内译作海底总动员)中小女孩的服装就是用他们设计的算法来求解碰撞问题的。而 Magnenat-Thalmann ,全名 Nadia Magnenat-Thalmann ,是 University of Geneva 的 Fellow ,她治下的 MIRALab 是全球赫赫有名的实验室,最早开展虚拟服装虚拟人研究的就是他们家。 Pascal Volino 是她组里专攻碰撞检测的另一个牛人。 现在回过头来看 Provot 的问题,就会发现如果强行指定一个顶点的位置会带来致命的危险:破坏已经完成的碰撞响应后没有穿透的状态。因为这种纯几何式的位置修改是没有方向性和约束的。因此大家就开始寻找更好的约束方式,首先找到的是 02 年发表 Robust Treatment of Collisions, Contact and Friction for Cloth Animation 的来自 斯坦福大学的 Robert Bridson 。罗伯特选手首先提出了速度过滤的概念,虽然他那个时候并没有这样去命名。事实上他是约束那些可能产生过度变形的质点的运动速度,这样在一个时间步长结束时,质点所在的位置就有可能维持在给定的应变和应变率阀值内。这就相当于对于一个在雷电交加的夜晚收到大雨冲击的蜘蛛网而言,将那些带有巨大冲量有可能破坏蛛网稳定性的大个雨滴击碎,分散到蛛网上的每个节点上,从而保持蛛网的稳定性一个道理。这里将大雨滴变为小雨滴的过程就是速度过滤,实质是冲量的过滤。而分散到各节点则是一个迭代过程。所以如果没有分散好(即不收敛的话),还是会破坏蛛网的稳定性。因此, 2007 年,来自 Columbia University , The Hebrew University of Jerusalem ,以及 University of California, Berkeley 三所顶尖大学组成的豪华阵容: Rony Goldenthal , David Harmon , Raanan Fattal , Michel Bercovier , Eitan Grinspun 等人发表了 Efficient Simulation of Inextensible Cloth 一文。我个人认为这也是一个里程碑式的工作,因为在此之前,还没有人能够把织物及服装的形态稳定性上升到如此高的高度,足有三四层楼那么高。 他们创造性地继承和发扬了速度过滤的光辉精神,通过对增强型拉格朗日方程中约束条件的巧妙求解,胜利实现了应变阀值低于 1% 的伟大梦想博主 巧妙之一是用拉格朗日力学来表征,这个的求解在许多时候比经典力学来的快,来的自如。 巧妙之二是对于约束的求解是基于流形投影法。 至此,整个虚拟服装和虚拟织物的模拟在数学上和力学上,从 CS 的角度来说,我认为是够丰满的了。 可是,事实是否真的是这样呢?
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数字化是个好东西(二)
zhongyueqi 2009-9-13 10:52
不过这个系统有几个致命的问题: (1) 不稳定( 2 )不真实。 不稳定是什么意思呢,欧拉积分本身在这样一个系统中不稳定。那小沈阳问了:为什么呢?因为织物结构在自重下是不会伸长的,同时又是非常易于屈服的,也就是说,这个系统中的拉伸弹簧的刚度和粘性都要非常大才行,而弯曲和剪切弹簧的刚度相当又要小很多,这样一个系统是一个典型的刚性系统,步长稍微大一些,立即崩溃。我还记得刚开始看到崩溃的样子时所有的三角形突然爆炸性的激增其面积和边长,看起来还蛮像爆炸的。当时想,如果课题做不出来,不如改行模拟爆炸,其实就是渲染一下各种积分器失稳或者崩溃时的状态(呵呵,当然这是不可能实现的,因为崩溃的时刻是不可控的,你的纹理坐标是无法赋值的)。 那不真实又是什么意思呢?就是这个织物模型你固定住它的两个角,按重力加速度 9.8 让它往下垂,分分钟不到就看到两个角过度变形了( super-elongation )。所以当年 Provot 的文章其实是要解决这个问题而给出的一个方案:人为地让过度变形者回到变形阀值所允许的那个地方。这个方案是个天真的算法,有两个致命缺点,一个是不保证收敛。因为改动一个点的位置,势必改变所有与之连接的边长,即弹簧的形变,因此它需要迭代,而其迭代未必收敛,就是说你要控制应变在 5% 之内,可是只能达到 7% 或者 8% 。另一个缺点是它无法跟碰撞检测与响应结合起来。因为它又可能使得已经脱离穿透状态的顶点和边重新回到不可预测的穿透状态,这个后面再聊。 所以这里面就给出了两个问题需要解决:一是积分的稳定性,一是形态的稳定性。 向前欧拉积分和向后欧拉积分的区别在于向前积分方法的步长仅仅依赖于在时刻 t 0 时的约束条件,而向后积分方法的步长则取决于每一时间步长终结时的约束条件。一般地,对于刚性方程组,盲目向前的积分方法在系统出现失稳的征兆时是无法自我纠正的,因此, 1998 年,当时还在 Carnegie Mellon University 干活的 David Baraff 和 Andrew Witkin 提出了隐式积分的方法,计算出了在当时乃至今天都是惊世骇俗的 图形效果。而代表世界计算机图形学最高水平的 Siggraph 会议也将那一年会刊的 封面用他们的渲染效果予以展示。 Baraff 等人的文章题目叫做 Large Steps in Cloth Simulation ,从我自己实现的结果看,大步长就未必,但是稳定性超好。不知道有没有做过类似研究的同行有跟我一样的感受。自从他这篇文章出来之后(到我写这篇博文的时候,已经被引用了 884 次,我自己可能贡献了十几次,因为很难不引用他们的工作,那个里程碑放在那里,绕不过去的),积分方法的取舍成了一个研究的热点,一大堆数学好的人在里面狂搞,值得一提的是 2002 年来自韩国首尔国立大学( Graphics and Media Lab, Seoul National University )的 Kwang-Jin Choi 和 Hyeong-Seok Ko 发表了 Stable but Responsive Cloth 一文,首次结合了纺织材料学中对于织物屈服状态的理解建立了相应的织物内力模型,他们用的是二阶的向后欧拉积分( BDF : second-order backward difference formula ),效果也是非常精彩的。这篇文章被引用了 262 次。同年,来自加拿大的 Robert Bridson 在 斯坦福大学 做博士生时,发表了 Robust Treatment of Collisions, Contact and Friction for Cloth Animation 一文,其算法对虚拟织物所 涉及的建模、碰撞检测与响应两大基本内核进行了深度 优化。被当年的星球大战:克隆人的威胁电影中被用作 Jedi 武士的服装仿真特效(现在他是加拿大 UBC 大学( The University of British Columbia )的助理教授,这篇文章被引用了 307 次。 积分方法的研究到现在基本上可以说硕果累累,除了 Baraff 的经典之外, IMEX ( implicit-explicit method )方法也在逐步得到关注。这么做是为了简化计算,也就是说,同一个系统可以有两个求解器,彼此之间互传数据,这样对于显示积分能够完成任务的区域,就不需要隐式积分的参与,当然,哪些区域需要显式求解,哪些区域需要隐式求解,这可是个大问题。
个人分类: 生活点滴|4446 次阅读|0 个评论
数字化是个好东西(一)
热度 1 zhongyueqi 2009-9-13 10:33
计算机图形学研究中有一个特殊的应用分支,就是对于织物和服装这类柔性对象( cloth-like soft body )的仿真与模拟。往大了说,可以称为科学可视化,通俗的说,就是 3D 游戏中人物服装的动画仿真,以及大片中人物动画的仿真。 不过坦白的讲,模拟出一块织物随风飘动的感觉不是一个很难的事情,一个数学稍微好一些的中级程序员大概一个星期就能写出这样的代码,在米国的几个 CS 比较牛的学校里面, cloth simulation 已经是研究生课程中需要完成的大作业( project )之一。 织物模拟的流派很多,从本质上来说,对织物建模就不能回避它的结构力学问题,这里就有一个力法还是能量法的选择。按照织物结构力学二代祖师 J.W.S. Hearle 的原话(原文出自 From Biological Macromolecules to Drape of Clothing: 50 Years of Computing for Textiles ): There is one more general point to make. The first approach to modeling textile mechanics has usually been to apply equilibrium of forces and moments. However, almost always, energy methods have proved more powerful. There are various reasons for this, but the most basic is that forces and moments are vector quantities, so that equations are needed for six components. Energy is a scalar quantity, so that there is one basic relation to satisfy. A practical advantage is that it is easier to make useful simplifying assumptions with energy methods. If there is a geometrical relation between macro- and micro-strains, e.g. affine deformation, conservation of energy can be used; if the deformation is undefined, as in buckling, minimum energy or the principle of virtual work is used. Another practical point is that it is usually better to work with mass units (specific stresses in Newton/tex, where tex = g/km, and energies in J/g) than in conventional stress units (Pascals). 织物的悬垂形态主要是 buckling 的结果,因此能量最小化在一开始的物理建模中属于开山之作。 D.E Breen 等 90 年代初期最早发表的粒子系统就是将简化后的悬垂现象所蕴含的三种能量,剪切能,弯曲能以及拉伸(压缩)能通过 KES 风格仪的经验曲线用多项式逼近出来,然后把能量最小化得到织物的静态悬垂效果。为了加快速度,最小化过程的求解还采用了模拟退火的方法。应该说,无论是理论模型还是求解方法,都是一个很精彩的算法,所以尽管 Breen 的方法现在已经很少有人用了,但是其文献的被引用次数依然是这一个分支中排到 Top 10 的( 117 次 A particle-based model for simulating the draping behavior of woven cloth )。 不过从程序员的角度来看, Breen 的能量法不好,因为求解速度很慢,那个时代他们用工作站算一帧也要十几个小时(具体时间记不清了),当然你可以说那时候机器的速度慢。我最近 peer review 一个日本人的 paper 时,他也是用的能量法,是日本人 Okabe 92 年( Three-Dimensional Apparel CAD System )提出来的基于三个假设的模型: 1. 织物是薄板; 2. 织物结构是连续介质; 3. 用弹性力学的能量定义来描述织物的变形。我怀着极大的兴趣看到文章的最后,结果他报道说速度是每帧两个半小时( Intel E4300 CPU ),所以说能量法离实现实时计算的目标还有很长很长的路要走。 所以 95 年的时候, X. Provot 讨了个巧,把基于粒子系统的能量法改造成了基于质点弹簧的力法,用弹簧网格所蕴含的拉伸力,弯曲力和剪切力来替代同名的三种能量,求解织物的悬垂形态变成了求解这么一个弹簧网格的动力学问题,这个就简单多了,他用一阶显示积分(欧拉积分)就实时完成了任务。自那以后, mass-spring system 就成了程序员的最爱,直到现在还是最流行的方法,因为它够简单,速度够快,而且可改进的余地很大,就像一把 AK47 一样。
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在R中求曲线面积的积分
lobo 2009-3-18 22:14
用integrate函数就可以了 具体可以见R的帮助 ==================================== 下面给出实例代码: result-integrate(sin,0,pi) names(result) #查看integrate函数返回结果的元素 value abs.error subdivisions message call result #第一个元素是最需要了解的 $value 2 integrate(sin,0,pi) 2 with absolute error 2.2e-14 integrate(sin,pi,0) #注意这两个结果正负号的不同 -2 with absolute error 2.2e-14 #曲线面积是要考虑正负号的: integrate(sin,0,2*pi) #结果接近于0 2.032977e-16 with absolute error 4.4e-14 abs.sin-function(x) + { + return (abs(sin(x))) + } integrate(abs.sin,0,2*pi) #这样就得到了总面积的绝对值 4 with absolute error 4.4e-14 #自定义函数也可以求面积: my.fun-function(x) + { + return (2*x+1) + } integrate(my.fun, 0,3) 12 with absolute error 1.3e-13
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