模拟自然系统:Processing中的计算原理与算法
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更新于2024-07-18
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"The Nature of Code: Simulating Natural Systems with Processing"
本书"The Nature of Code"由Daniel Shiffman撰写,探讨了如何使用编程策略和技术来模拟自然界中的不可预测性和涌现现象。作者通过 Processing 这一开源语言和开发环境,将基础数学和物理学原理应用到数字世界创建中。Processing 基于 Java 语言,并且在书的官方网站上,示例代码可以通过 Processing 的 JavaScript 模式在浏览器中运行。
书中涵盖了以下几个关键知识点:
1. **力与运动**:介绍物理学中的基本力,如重力、摩擦力和碰撞,以及如何在软件中模拟这些力,使虚拟物体展现出真实世界的动态行为。
2. **三角函数**:讲解了正弦和余弦等基本三角函数,以及它们在计算角度、速度和方向中的应用,这对于模拟自然运动至关重要。
3. **分形**:讨论了分形几何学,它是自然界中复杂形状和结构的数学模型,如海岸线、云朵和树木的形状。通过编程实现分形,可以创建出视觉上引人入胜的图像和模式。
4. **细胞自动机**:介绍了简单的规则系统,如何通过它们生成复杂的行为和模式。这种算法常用于模拟生物生长、城市规划甚至社会动态。
5. **自组织**:讲解了如何让系统中的个体通过简单的交互规则自发形成有序结构,例如蚂蚁群落的组织行为或沙堆的形成。
6. **遗传算法**:这是一种模拟自然选择和遗传的优化方法,通过模拟物种进化,寻找解决问题的最优解。它在设计、优化问题和复杂系统建模中非常有用。
7. **编程基础**:书中不仅涵盖了高级算法,也注重基础,帮助读者逐步建立一个基础的物理引擎,理解物体运动的基本原理。
8. **智能移动对象**:深入到创建能够自主导航、感知环境并作出反应的智能实体,这是人工智能和游戏开发中的重要概念。
9. **复杂系统**:通过组合简单规则,构建出复杂的动态系统,展示出自然界中普遍存在的相互作用和反馈机制。
这本书为读者提供了一个探索和实践的平台,通过一系列示例代码和练习,读者可以深入理解和应用这些理论知识,从而进行更高级的生成设计实验。书中的所有代码示例都可以在配套网站上找到并运行,这使得学习过程更加互动和直观。无论是对计算机科学的学生、艺术家还是对自然系统感兴趣的程序员,这本书都是一个宝贵的资源。
2015-09-28 上传
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kernelkoder
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