探索自然界与编程世界：The Nature of Code JTerm 2015课程解析

资源摘要信息: "worldwindjava源码-The-Nature-of-Code-JTerm-2015:NYUJTerm2015的类库" 本课程聚焦于如何将自然界中的物理原理和数学模型应用到计算媒体领域，特别是通过编程来模拟和再现自然界的复杂系统和现象。以下是课程相关知识点的详细说明： 1. 计算媒体的概念 计算媒体是一个跨学科领域，涉及计算机科学、艺术、设计和人机交互等多个领域。它通常关注的是利用数字技术创造内容、交互和体验。本课程探讨的是如何将自然界的现象和规律融入到计算媒体中，从而产生新的艺术形式和表达方式。 2. 编程的基础与应用 课程不设限于编程经验，意在将编程基础（如HTML、CSS和JavaScript）介绍给所有参与者。同时，强调编程在创造数字世界中的重要性，以及如何将编程技术应用于复杂的系统模拟。 3. 自然界不可预测的进化和涌现特性 课程着重于自然界中复杂现象的不可预测性，如动植物的演变、生态系统的形成等。课程将探讨如何在软件中模拟这些不可预测的自然进化过程。 4. 物理世界背后的数学原理 本课程将介绍数学在自然模拟中的核心作用。通过力、三角学等数学工具，学习如何构建模型来模拟自然界中的各种物理现象。 5. 复杂系统的模拟 课程涵盖对复杂系统进行模拟的高级概念，如分形、元胞自动机、自组织系统和遗传算法。这些理论和模型将帮助学生理解并构建复杂系统的计算机模拟。 6. 力学和三角学 学习基础物理知识，包括作用力和运动规律，以及它们在二维和三维空间中的数学表达。这对于构建动态模拟系统至关重要。 7. 分形几何 分形是自然界中常见的一种几何形态，如雪花、山脉轮廓等。课程将教授分形的原理，并指导学生如何在计算机程序中生成分形图形。 8. 元胞自动机 元胞自动机是一种由简单规则构成的计算模型，能够产生极其复杂的行为。它被广泛用于模拟自然和社会系统中的涌现行为。 9. 自组织系统 探讨如何模拟自然界中的自组织现象，例如鸟群、蚁群等集体行为。学习自组织理论将有助于理解个体如何通过简单规则实现复杂的集体模式。 10. 遗传算法 遗传算法是一种启发式搜索算法，它模拟自然选择和遗传学原理来解决优化问题。本课程将介绍如何在编程中实现遗传算法，以及如何将其应用于问题求解。 11. 学习环境和实地考察 除了课堂学习，学生还将有机会访问伦敦的科学博物馆、艺术画廊和艺术家工作室。这些实地考察将为学生提供更加丰富的学习体验，让学生能够亲身感受自然和科技的结合。 12. 教学资源和工具 课程将使用Daniel Shiffman所编写的"The Nature of Code"作为主要教学资源。该资源通过编程案例，详细介绍了如何在计算机上模拟自然系统。 13. 课程组织和结构 课程由纽约大学的教育学院提供，编号为COREA-AD 17J，与互动媒体和技术交叉列出。课程时间安排紧凑，每天上午10点至下午1点进行授课，下午2点至3点为办公时间。 以上知识点概括了课程的核心内容和教学目标，旨在帮助学生建立起将自然界原理应用于计算媒体的系统化思维，并且掌握实现这些模拟的关键编程技能。