流體動畫引擎開發:理論與實踐( 簡體 字) | |
作者:楊豐 | 類別:1. -> 多媒體 -> 綜合 |
出版社:電子工業出版社 | ![]() 詢問書籍請說出此書號! 缺書 NT售價: 495 元 |
出版日:5/1/2024 | |
頁數:288 | |
光碟數:0 | |
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印刷:黑白印刷 | 語系: ( 簡體 字 ) |
ISBN:9787121477195 | 【不接受訂購】 |
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第1章 基礎... 1
1.1 你好,流體模擬... 1 1.1.1 定義狀態... 2 1.1.2 計算運動... 3 1.1.3 邊界處理... 5 1.1.4 視覺化... 6 1.1.5 最終結果... 13 1.2 如何閱讀本書... 13 1.2.1 獲取代碼... 13 1.2.2 閱讀代碼... 14 1.2.3 閱讀數學運算式... 21 1.3 數學... 21 1.3.1 坐標系... 22 1.3.2 向量... 22 1.3.3 矩陣... 34 1.3.4 線性方程組... 38 1.3.5 場... 43 1.3.6 插值... 57 1.4 幾何... 64 1.4.1 幾何表面... 64 1.4.2 隱式表面... 68 1.4.3 從隱式表面到顯式表面... 71 1.4.4 從顯式表面到隱式表面... 72 1.5 動畫... 73 1.6 基於物理的動畫... 78 1.6.1 基礎入門... 78 1.6.2 物理動畫示例... 80 1.7 流體動畫... 93 1.7.1 重力... 94 1.7.2 壓力... 95 1.7.3 黏性力... 97 1.7.4 密度約束... 98 第2章 基於粒子的模擬方法... 100 2.1 像修拉一樣看世界... 100 2.2 資料結構... 101 2.2.1 粒子系統資料... 101 2.2.2 粒子系統案例... 104 2.2.3 鄰居搜索... 110 2.3 光滑粒子法... 117 2.3.1 基礎... 118 2.3.2 動力學... 132 2.3.3 結果和局限性... 139 2.4 具有較大時間步長的不可壓縮SPH.. 141 2.4.1 預測與校正... 142 2.4.2 實現... 142 2.4.3 結果... 149 2.5 處理... 151 2.6 討論和延伸閱讀... 157 第3章 基於網格的模擬方法... 159 3.1 圖元化世界... 159 3.2 資料結構... 160 3.2.1 網格類型... 161 3.2.2 網格系統資料... 169 3.3 微分運算元... 172 3.3.1 有限差分... 172 3.3.2 梯度... 174 3.3.3 散度... 176 3.3.4 旋度... 178 3.3.5 拉普拉斯運算元... 181 3.4 流體模擬... 182 3.4.1 碰撞處理... 184 3.4.2 對流... 190 3.4.3 重力... 201 3.4.4 黏性力... 201 3.4.5 壓力與不可壓性... 214 3.5 煙霧模擬... 223 3.5.1 浮力... 224 3.5.2 對流與耗散... 225 3.6 帶介面的流體... 226 3.6.1 在網格上定義介面... 226 3.6.2 自由介面流動... 233 3.6.3 結果... 243 3.7 討論和延伸閱讀... 245 第4章 混合求解器... 246 4.1 為什麼要混合... 246 4.2 胞中粒子法... 246 4.2.1 從粒子到網格的轉換... 249 4.2.2 從網格到粒子的轉換... 250 4.2.3 移動粒子... 251 4.2.4 結果... 252 4.3 流體隱式粒子法... 253 4.4 其他方法... 256 4.4.1 粒子水準集法... 256 4.4.2 渦旋粒子法... 257 4.5 討論和延伸閱讀... 257 附錄A 基礎知識增補... 259 A.1 共軛梯度和預條件共軛梯度的實現... 259 A.2 自我調整時間步長... 264 附錄B 基於粒子的模擬方法增補... 266 B.1 SPH核函數... 266 B.2 PCISPH推導... 267 附錄C 基於網格的模擬方法增補... 271 C.1 網格上的向量與矩陣... 271 C.2 反覆運算求解器... 274 C.2.1 雅可比方法... 274 C.2.2 高斯-賽德爾方法... 276 C.2.3 共軛梯度法... 277 本書圍繞人工智能中的基礎數學理論問題展開討論,介紹了粒子法、網格法,以及混合方法的基本概念,以及它們在動畫引擎開發過程中的代碼實踐。本書的一大特色是為讀者提供了面向代碼的方法,便于讀者上手動畫引擎的開發基礎。本書兼具實用性和理論性,不僅有詳細的理論介紹幫助讀者深入理解相關的概念,還提供豐富的代碼,以及持續更新的GitHub倉庫供讀者參考。本書適合人工智能相關專業、計算機專業、計算數學專業的高年級本科生、研究生學習,也可供涉足該領域的研究人員、工程師參考。
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