探索THREE.JS与PIE库:多重力作用下的互动效果

需积分: 9 0 下载量 185 浏览量 更新于2024-11-26 收藏 6.04MB ZIP 举报
资源摘要信息:"THREE.JS_Multiple_Forces是一个使用THREE.JS和PIE库来演示在3D环境中多种力作用于一个固定重量块的交互式项目。THREE.JS是一个基于WebGL的JavaScript库,广泛用于在网页上创建和显示3D图形。它提供了一系列工具和API,允许开发者在浏览器中渲染3D场景,创建动画以及添加交互性。 PIE(Physics Interaction Engine)库是一个用于THREE.JS的物理引擎插件,它在THREE.JS的基础上增加了物理模拟的功能。通过这个引擎,开发者可以在3D场景中模拟真实世界的物理行为,比如重力、碰撞检测、刚体动力学等。这些功能对于创建交互式体验和游戏来说至关重要。 这个项目中,开发者可以利用PIE库提供的物理引擎来模拟多个力对一个物体的作用效果。例如,可以模拟出重力、摩擦力、弹力等不同的力对物体的动态影响。这种模拟通常用于游戏、教育、仿真等需要物理交互的场合。 在项目的实施过程中,开发者需要在index.html文件中正确配置PIE库的位置。由于项目提示index.html将按照“../PIE”的路径来查找PIE库文件,因此必须确保PIE库文件夹的结构和位置与index.html文件中的引用路径匹配,以保证物理引擎可以正确加载并运行。 项目的标签为"JavaScript",这表明整个项目是使用JavaScript语言开发的,这也符合THREE.JS和PIE库的开发语言。JavaScript是一种广泛应用于网页开发的脚本语言,它能够实现网页的动态效果、响应用户交互等。 从文件名称列表“Three.JS_Multiple_Forces-master”中,我们可以看出这是一个包含了所有源代码、资源和可能的文档的主文件夹,其中“master”通常表示这是一个主分支或者稳定版本的代码库。开发者可以通过这个文件夹对整个项目进行下载、查看、编译和部署。 总结来说,THREE.JS_Multiple_Forces项目是一个结合了THREE.JS 3D图形渲染能力和PIE物理引擎的交互式教育或演示工具。通过这个项目,用户可以直观地观察到不同力作用于物体上的效果,而这一切都是在网页环境中通过JavaScript实现的。开发者需要确保PIE库正确引用,并理解其在THREE.JS场景中的集成方式,以便创建出具有真实物理效果的3D交互内容。"

Traceback (most recent call last): File "ADF.py", line 18, in <module> atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl)) File "/export/home/anliying/.local/lib/python3.8/site-packages/ase-3.22.1-py3.8.egg/ase/calculators/singlepoint.py", line 22, in init assert property in all_properties AssertionError。import numpy as np from ase.io import read from ase.build import make_supercell from ase.visualize import view from ase.neighborlist import NeighborList from ase.calculators.singlepoint import SinglePointCalculator # 读入三个POSCAR文件,计算原子分布函数 structures = [] for file in ['structure1.cif', 'structure2.cif', 'structure3.cif']: atoms = read(file) # 构造超胞,避免周期性边界对ADF计算的影响 atoms = make_supercell(atoms, [[2, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 2]]) # 计算邻居列表 nl = NeighborList([1.2] * len(atoms), self_interaction=False) nl.update(atoms) # 将邻居列表传递给SinglePointCalculator atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl)) # 计算原子分布函数 adf = atoms.get_atomic_distribution_function() structures.append(adf) # 将ADF转化为特征矩阵 bins = np.linspace(0, 10, num=100) # 分100个bin adf_hists = [np.histogram(adf, bins=bins)[0] for adf in structures] feature_matrix = np.array(adf_hists) / [len(atoms) for atoms in structures] # 归一化特征矩阵 feature_matrix = feature_matrix / np.linalg.norm(feature_matrix, axis=1, keepdims=True),基于错误改代码

2023-06-08 上传