粒子系统综述报告全解
粒计算研究综述

第2卷第6期 智 能 系 统 学 报 V ol.2 .62007年12月 CAAI T ransactions on Intelligent Systems D ec.2007粒计算研究综述王国胤1,2,张清华1,2,胡 军1,3(1.重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆400065; 2.西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都610031;3.西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071)摘 要:粒计算(gr anular computing)是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法.它覆盖了所有有关粒度的理论、方法和技术,是复杂问题求解、海量数据挖掘、模糊信息处理的有效工具.首先回顾了粒计算研究和发展状况,介绍了粒计算的基本组成和问题,综述了粒计算的基本模型和方法,并讨论了它们之间的相互关系,最后探讨了构建统一的粒计算模型、复杂问题空间的粒化、粒层之间的转换、高效的粒计算方法、新的粒计算模型、动态粒计算模型、自主粒计算模型、粒计算方法的模糊化以及粒计算模型的应用和推广等几个方面的关键问题.关键词:粒计算;数据挖掘;智能信息处理;粗糙集;模糊集;商空间中图分类号:T P18 文献标识码:A 文章编号:1673 4785(2007)06 0008 19An overview of granular computingWAN G Guo yin 1,2,ZHANG Qing hua 1,2,HU Jun 1,3(1.Institute of Comput er Science &T echno lo gy ,Cho ng qing U niversit y of Po st s and T eleco mmunications,Chong qing 400065,China;2.Scho ol of Infor matio n Science &T echnolog y,Southwest Jiao tong U niv ersit y,Chengdu 610031,China; 3.School of Electro nic Engineer ing,Xidian U niver sity,Xi an 710071,China)Abstract:In the field of com putational intelligence,granular computing (GrC)is a new w ay to simulate hu m an thinking to help solve co mplicated problems.Gr C involv es all the theories,methodo logies and tech niques o f granularity,pr oviding a pow erful to ol for the so lution of complex problems,m assiv e data min ing,and fuzzy information pr ocessing.In this paper,first the current situation and the developm ent pros pects of GrC are introduced,then the fundamental and ex isting problem s r elated to GrC ar e presented and its basic models and metho ds summ arized.Finally,som e future research topics abo ut GrC are presented,such as,uniform granular co mputing mo del,granulation of complex pro blem space,transform ation be tw een granule spaces,efficient g ranular co mputing algor ithm,nov el g ranular co mputing model,dy namic granular co mputing m odel,data driven g ranular co mputing m odel,fuzzy gr anular co mputing method,and the applications of gr anular computing models,etc.Keywords:g ranular computing;data m ining;intelligent inform ation processing;roug h sets;fuzzy sets;quotient space收稿日期:2007 04 02.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60573068);新世纪优秀人才支持计划;重庆市教委科学技术研究资助项目(KJ060517).自Zadeh 1979年发表论文!Fuzzy sets and in form ation granularity ∀以来[1],研究人员对信息粒度化的思想产生了浓厚的兴趣.Zadeh 认为很多领域都存在信息粒的概念,只是在不同领域中的表现形式不同.自动机与系统论中的!分解与划分∀、最优控制中的!不确定性∀、区间分析里的!区间数运算∀、以及D S 证据理论中的!证据∀都与信息粒密切相关.H obss 在1985年直接用!粒度(granularity)∀作为论文题目发表论文[2],讨论了粒的分解和合并,以及如何得到不同大小的粒,并提出了产生不同大小粒的模型.Lin 在1988年提出邻域系统并研究了邻域系统与关系数据库之间的关系[3].1996年,他在U C Berkeley 大学访问时,向Zadeh 提出作!granular computing∀的研究,Zadeh称之为!g ranular mathematics∀,Lin改称为!granular co mputing∀,并缩写成Gr C.他发表了一系列关于粒计算与邻域系统的论文[4-10],主要是研究二元关系(邻域系统、Rough集和信任函数)下的粒计算模型,论述基于邻域系统的粒计算在粒结构、粒表示和粒应用等方面的问题,讨论了粒计算中的模糊集和粗糙集方法,并将粒计算方法引入数据挖掘和机器发现.依据人们在解决问题时能从不同的粒度世界去分析和观察同一问题,并且很容易地从一个粒度世界转到另一个粒度世界,张钹和张铃在1990年针对复杂问题求解,建立了一种复杂问题求解的商结构形式化体系,给出了一套解决信息融合、启发式搜索、路径规划和推理等问题的理论和算法[11-12].1997年,Zadeh进一步指出[13],世上有3个基本概念构成人类认知的基础:粒化、组织及因果关系.其中,粒化是整体分解为部分,组织是部分结合为整体,而因果关系则涉及原因与结果间的联系.物体的粒化产生一系列的粒子,每个粒子即为一簇点(物体),这些点难以区别,或相似、或接近、或以某种功能结合在一起.一般来说,粒化在本质上是分层次的,时间可粒化为年、月、日、小时、分、秒就是大家熟悉的例子.在Lin的研究基础上,Yao结合邻域系统对粒计算进行了详细的研究[14-16],发表了一系列研究成果[17-22],并将它应用于知识挖掘等领域,建立了概念之间的if then规则与粒度集合之间的包含关系,提出利用由所有划分构成的格求解一致分类问题,为数据挖掘提供了新的方法和视角.结合粗糙集理论,Yao探讨了粒计算方法在机器学习、数据分析、数据挖掘、规则提取、智能数据处理和粒逻辑等方面的应用.Yao给出了粒计算的3种观点[22]:1)从哲学角度看,粒计算是一种结构化的思想方法;2)从应用角度看,粒计算是一个通用的结构化问题求解方法;3)从计算角度看,粒计算是一个信息处理的典型方法.随着粒计算研究的发展,近年来国内外又有很多学者加入到了粒计算研究的领域.为了探讨粗糙集理论在各种环境下的应用,Skow r on[23-27]以包含度概念来研究粒近似空间上的Rough下近似和Rough上近似.刘清[28-30]在Roug h逻辑的基础上,提出了粒-逻辑的概念(G 逻辑),构造了这种逻辑的近似推理系统,并应用于医疗诊断.近几年来,在掀起粒计算研究的热潮中,商空间理论被人们广泛认识和推广,2003年张铃和张钹将模糊概念与商空间理论结合,提出模糊商空间理论,为粒计算提供了新的数学模型和工具,并成功应用于数据挖掘等领域[31-35].2002年苗夺谦等人[36]对知识的粒计算进行探讨,引入属性的重要度,并在求最小属性约简方面得到应用.王飞跃等人[37]对词计算和语言动力学进行了探讨,以词计算为基础,对问题进行动态描述、分析和综合,提出了设计、控制和评估的语言动力学系统.王国胤等人[38-44]提出了基于容差关系的粒计算模型,利用属性值上的容差关系给出了不完备信息系统的粒表示、粒运算规则和粒分解算法,同时结合粗糙集中的属性约简问题,提出了不完备信息系统在粒表示下属性必要性的判定条件,对粒计算方法在规则提取方面进行了探索.郑征等人[45-47]提出了相容粒度空间模型,并在图像纹理识别和数据挖掘中取得了成功,他们认为,人类具有根据具体的任务特性把相关数据和知识泛化或者特化成不同程度、不同大小的粒的能力,以及进一步根据这些粒和粒之间的关系进行问题求解的能力.卜东波等人[48]从信息粒度的角度剖析聚类和分类技术,试图使用信息粒度原理的框架来统一聚类和分类,指出从信息粒度的观点来看,聚类是在一个统一的粒度下进行计算,而分类却是在不同的粒度下进行计算,并根据粒度原理设计了一种新的分类算法,大规模中文文本分类的应用实践表明,这种分类算法有较强的泛化能力.Zhang等人[49-50]对粒神经网络进行了探讨,并在高效知识发现中得到很好的应用.李道国等人[51]研究了基于粒向量空间的人工神经网络模型,在一定程度上提高了人工神经网络的时效性、知识表达的可理解性.杜伟林等人[52]根据概念格[53]与粒度划分在概念聚类的过程中都是基于不同层次的概念结构来进行分类表示,而且粒度划分本身构成一个格结构的特点,研究了概念格与粒度划分格在概念描述与概念层次转换之间的联系,通过对概念的分层递阶来进行概念的泛化与例化,使概念在递阶方面忽略不必要的冗余信息.Yager[54]探讨了基于粒计算的学习方法和应用.Lin[55]在2006年粒计算国际会议上提出了新的研究思路!infrastruc tures for AI engineering∀.同时,Bargiela和Pe dry cz[56]也从各个侧面对粒计算的根源和实质进行了详细的探讨和总结.Yag er指出,发展信息粒的操作方法是当前粒计算研究的一个重要任务[57].1 粒计算的基本组成粒计算的基本组成主要包括3部分:粒子、粒层#9#第6期 王国胤,等:粒计算研究综述和粒结构.1 1 粒 子粒子是构成粒计算模型的最基本元素[58-59],是粒计算模型的原语.一个粒可以被解释为许多小颗粒构成的一个大个体,现实生活中,粒子无处不在,如在地图上观察洲、国家、海洋、大陆和山脉等是一些粗的粒子(大的粒子),观察省、市、区等是一些中等的粒子,而观察街道、饭店、机场等是一些相对较小的粒子.一个粒子可以被同时看作是由内部属性描述的个体元素的集合,以及由它的外部属性所描述的整体.一个粒子的存在仅仅在一个特定的环境中才有意义.一个粒子的元素可以是粒子,一个粒子也可以是另外一个粒子的元素.而衡量粒子!大小∀的概念是粒度,一般来讲,对粒子进行!量化∀时用粒度来反映粒化的程度[59].1 2 粒 层按照某个实际需求的粒化准则得到的所有粒子的全体构成一个粒层,是对问题空间的一种抽象化描述.根据某种关系或算子,问题空间产生相应的粒子.同一层的粒子内部往往具有相同的某种性质或功能.由于粒化的程度不同,导致同一问题空间会产生不同的粒层.粒层的内部结构是指在该粒层上的各个粒子组成的论域的结构,即粒子之间的相互关系.在问题求解中,选择最合适的粒层对于问题求解尤为关键,因为,在不同粒层求解同一问题的复杂度往往不同.在高一级粒层上的粒子能够分解成为下一级粒层上的多个粒子(增加一些属性),在低一级粒层上的多个粒子可以合并成高一级粒层上的粒子(忽略一些属性).粒计算模型的主要目标是能够在不同粒层上进行问题求解,且不同粒层上的解能够相互转化.1 3 粒结构一个粒化准则对应一个粒层,不同的粒化准则对应多个粒层,它反应了人们从不同角度、不同侧面来观察问题、理解问题、求解问题.所有粒层之间的相互联系构成一个关系结构,称为粒结构[20].粒结构给出了一个系统或者问题的结构化描述.通过从系统思维、复杂系统理论和层次结构理论(技术)中得到的启发至少需要确定一个粒结构网[20]中3个层次的结构:粒子的内部结构、粒子集结构和粒子网的层次结构.粒子集的集体结构可以看作是全部层次结构中一个层次或者一个粒度视图中的结构.它本身可以看作是粒的内部连接网络.对于同一个系统或者同一个问题,许多解释和描述可能是同时存在的.所以,粒结构需要被模型化为多种层次结构,以及在一个层次结构中的不同层次.虽然一个粒子在某个粒层上被视为一个整体,但粒子内部元素(子粒子)的结构在问题求解时也很重要,因为它能提供粒子更为详细的特性.而在同一层上的粒子之间也具有某种特殊的结构,它们可能是相互独立,或者部分包含.如果同一粒层上的粒子之间的独立性越好,可能问题求解后合并起来越方便;反之,如果粒子之间的相关性越好,则问题求解后的合并工作相对越繁杂.粒子网的层次结构是对整个问题空间的概括,它的复杂性在一定程度上决定了问题求解的复杂程度.2 粒计算的基本问题粒计算中存在2个最基本的问题,即粒化和粒的计算.问题空间的粒化是指将问题空间分解为许多子空间,或是基于有用的信息和知识将问题空间中的个体聚集成不同的类,这些类称之为粒.粒中的元素可以理解为对应概念的实例.可以把粒计算和概念生成、知识发现和数据挖掘联系起来,因为概念生成的目的之一是对具有某些概念的粒的表示、特征化、描述和解释,而知识发现和数据挖掘就是在粒之间建立关联和因果等联系.2 1 粒 化粒化是问题求解空间的一个构造性过程,它可以简单理解为在给定粒化准则下得到一个粒层的过程,是粒计算基础单元的构建,包括粒子、粒视图、粒网和层次结构.在不同的粒化准则下就得到多个粒层,进而得到粒层的网络结构.通常的粒化方法有自顶而下通过分解粗粒子得到细粒子的方法,和自底向上将细粒子通过合并得到粗粒子的方法.粒化过程是粒计算的必要过程.问题空间的粒化过程主要涉及粒化准则、粒化算法(方法)、粒子和粒结构的表示(描述)以及粒子和粒结构的定性(定量)描述等问题[59].粒化准则主要是语义方面的问题,解决为什么2个对象能放进同一个粒子内的问题.它是根据实际问题求解的具体需求和具体精度要求得到的.粒化准则的一个基本要求是忽略掉那些无关紧要的细节,从而达到降低问题求解复杂度的目的.粒化方法面对实际问题,回答如何对问题空间进行粒化,采用什么算法或工具实现粒层的构造,它属于算法方面的问题.如在粗糙集理论中,如何对对象集进行划分产生粒层,如何高效实现属性的约简等问题.粒子的结构描述主要是用粒化方法得到的粒子,如何用形式化的语言表述出来,以便后面进行计算.例如在粗糙集理论模型中,粒子的表示可能是一个子集.而#10#智 能 系 统 学 报 第2卷在概念格理论中,粒子的表述就是一个概念,它包括概念的外延(一个对象子集)和内涵(一个属性子集) 2部分.粒结构的描述往往形式多样,在商空间理论模型中,粒结构是一种分层递阶的结构,在概念格模型中,粒结构是一种H asse图.粒子和粒结构的定性、定量描述主要指粒子和粒结构的大小(主要是指粒度的结果)和复杂性度量.当前,成功的粒化方法往往都是以将解空间形成划分空间为主要的目标,这样便于将子空间上的解合成原问题空间的解,商空间理论就是这样一个成功的实例.当然,如果用某种粒化方法形成的解空间不是划分(如覆盖),这将增加合成的复杂度.2 2 粒的计算以粒子为运算对象进行问题的求解或推理,是狭义的粒计算.粒计算可以通过系统访问粒结构来解决问题,包括在层次结构中向上和向下2个方向的交互,以及在同一层次内的移动,主要分为2种[59]:同一粒层上粒子之间相互转换和推理,不同粒层上粒子之间的转换或推理.不同粒层之间的联系可以由映射来表示,在不同粒层上同一问题以不同的粒度、不同的细节表示,粒层之间的映射就建立了同一问题的不同细节描述之间的关系.商空间理论模型就是通过自然投影建立了分层递阶的商空间链式结构.粒计算的主要特点是同一问题的解可以在不同粒层之间自由转化.正是基于这一点,人们才能用粒计算方法高效地实现复杂问题的求解.模糊商空间上的分层递阶结构可以通过模糊等价关系的截关系建立相应的转化联系;粗糙集理论中的划分粒度可以通过属性的增加或删减来控制;而概念格理论模型中的概念粒子的相互转化可以通过改变概念的内涵来实现.这些转化虽然方式不同,但一个共同的特点是在转化的过程中,问题求解的重要性质必须能在不同粒层上表现出来,这也是评价粒化方法好坏的一个重要指标.如果在粒化后粒层之间的相互转化过程中,某些重要属性不能体现出来,这不但不利于问题的求解,反而会导致问题求解过程发散,从而增加问题求解的复杂度.商空间理论模型中的!保真∀和!保假∀原理使得粒化后形成的商空间具有!保序∀性,使得问题求解的搜索空间大大减少,复杂度由相乘变为相加.粒计算的2个基本问题中,粒化是关键,它直接决定粒计算的成功与否.因此,粒化方法是人们研究的热点问题.目前,粒化方法很多,如基于等价关系的划分产生粒子[17],基于模糊集产生模糊信息粒[1],基于模糊等价关系截集产生分层递阶粒空间[35],基于概念格产生概念信息粒和概念知识粒[60],基于邻域系统产生邻域粒子[3]等等.总之,粒计算是一个多准则学科,它从许多领域中获得其基本的思想、准则和方法,是基于不同层次粒度和细节的问题求解的一般性理论.在粒计算的!大伞∀下进行统一的研究,可以发现不同学科之间原理的关联,它与具体的学科研究是相互独立的[59].一旦掌握了粒计算中的结构化思维和结构化问题求解的抽象思想,就可以很容易地在任何领域中运用.3 粒计算的主要模型与理论方法3 1 词计算模型高标准的精确表达,普遍存在于数学、化学、工程学和另外一些!硬∀科学之中,而不精确表达却普遍存在于社会、心理、政治、历史、哲学、语言、人类学、文学、文艺及相关的领域中[61].针对复杂且非明晰定义的现象,无法用精确的数学方法来描述,但可以用一些程度词语,如不很可能、十分不可能、极不可能等,来对某些模糊概念进行修饰.尽管普通的精确方法(如数学)在某些科学领域应用相当广泛,也一直尝试着应用到人文学科中,但人们在长期的实践中已经清楚地认识到精确的方法应用到人文学科有很大的局限性.面对巨大而又复杂的人文学科系统,区别于传统方法的新方法∃∃∃模糊计算方法被Zadeh提出.在人类的认识中,粒的模糊性直接源于无区别、相似性、接近性以及功能性等这些概念的模糊性.人类具有在不精确性、部分知识、部分确定以及部分真实的环境下作出合理决策这一不同寻常的能力,而模糊信息粒化正是这种能力的基础.在模糊逻辑中,模糊信息粒化是语言变量、模糊!if then∀规则以及模糊图的基础.词计算(com puting w ith w o rds)是用词语代替数进行计算及推理的方法[62].如何利用语言进行推理判断,这就要进行词计算.信息粒化为词计算提供了前提条件,词计算在信息粒度、语言变量和约束概念上产生了自己的理论与方法,意在解决模糊集合论的数值化隶属度函数表示法的局限性、表达的概念缺乏前后联系、逻辑表达和算子实现的复杂性等问题,使它们能够更符合人类的思维特点.词计算有狭义和广义2个方面的概念.狭义的模糊词计算理论是指利用通常意义下的数学概念和运算(如加、减、乘、除等)构造的带有语义的模糊数值型的词计算的理论体系;广义的词计算理论统指用词进行推理、用词构建原型系统和用词编程,前者是后者的基#11#第6期 王国胤,等:粒计算研究综述础[63].模糊逻辑在词计算中起中心作用,它可以近似地被认为与词计算相同[62].在词计算中存在2个核心问题:模糊约束的表现问题和模糊约束的繁殖问题,它们是模糊信息粒化的基本准则.信息粒化(infor mation granulation)是粒化的一种形式.在众多的信息粒化中,非模糊粒化的方法很多,如将问题求解空间形成划分空间,每个粒子都是精确的.但这种粒化方法不能解决很多现实问题,如将人的头部粒化为脸、鼻子、额头、耳朵、头盖、脖子等粒子,这些粒子之间没有明确的分界线,它们都是模糊的粒子.模糊信息粒化是传统信息粒化的一种推广.模糊信息粒化理论[64-65](theor y of fuzzy information g ranulation,TFIG)建立在模糊逻辑和信息粒化方法基础之上,是从人类利用模糊信息粒化方式中获得的启发,其方法的实质是数学.Zadeh指出[64],除模糊逻辑外,没有一种方法能提供概念框架及相关技术,它能在模糊信息粒化起主导作用.继Zadeh之后,许多学者开始了有关词计算的研究工作,Wang[66]编写了词计算一书.广义词计算理论的研究工作,中国刚刚起步,李征等人[67-68]通过研究模糊控制器的结构,认为模糊控制实际上是应用了信息粒化和词计算技术,但却只是应用了该技术的初级形式,而基于信息粒化和词计算(IGCW)的模糊控制系统,将具有更强的信息处理和推理判断能力,是对人类智能更高程度的模拟.他们指出,基于信息粒化和词计算的模糊控制系统是通过信息粒化和重组、多层次的思维决策,动态地改变下层控制器的参数和推理方法或控制规则,因而使控制器具有变结构和多模态的特性.信息太多会延误推理计算的时间,给系统带来不必要的处理任务;而信息太少,则会降低推理结果的完善性.因此,提出了合理重新组织信息的研究课题.随着近年来智能信息处理的不断深入与普及,特别是处理复杂系统分析与评估时的迫切需要,人们越来越发现排除自然语言的代价太大了.首先,从应用角度来看,人类已习惯于用自然语言描述和分析事物,特别是涉及社会、政治、经济和管理中的复杂过程.人类可以方便地利用以自然语言表示的前提进行推理和计算,并得到用自然语言表达的结果;其次,从理论角度来看,不利用自然语言,现有的理论很难甚至不能够处理感性信息,而只能处理测度信息.感性信息或知识通常只能用自然语言来描述,由于人类分辨细节和存储信息的认知能力的内在限制,感性信息在本质上是不精确的[69-72].W ang利用自然语言知识和信息,建立以词计算为基础的语言动力学系统(linguistic dynamic system s,LDS),并通过融合几个不同领域的概念和方法[37],提出基于词计算的语言动力学系统的计算理论框架,根据这个计算理论框架,利用常规或传统数值动力学系统中已有的成熟概念和方法,对语言动力学系统进行动力学分析、设计、控制和性能评估.这些研究的目的是建立连接人类的语言知识表示与计算机的数字知识表示的桥梁,成为下一代智能化人机交互的理论基础之一.总之,词计算理论和方法对于复杂信息系统的模糊推理和控制非常重要,但由于自身的局限性,它必须和其他理论体系相结合,才能更有效地处理复杂信息.3 2 粗糙集模型一个对象属于某个集合的程度随着属性粒度的不同而不同,为了更好地刻画集合边界的模糊性,波兰学者Paw lak[73]在20世纪80年代提出了粗糙集理论,其本质思想是利用不可分辨关系(等价关系)来建立论域的一个划分,得到不区分的等价类(即不同属性粒度下的概念粒),从而建立一个近似空间(由不同大小的概念粒形成).在近似空间上,用2个精确的集合(上近似集和下近似集)来逼近一个边界模糊的集合.如果近似空间的粒度较粗,被近似的集合的边界域较宽,而如果近似空间的粒度较细,被近似集合的边界域较窄.给定集合X上的一个划分等价于在X上给定一个等价关系R.X/R表示U上由R导出的所有等价类,[x]R表示包含元素x的等价类,其中x%U. Paw lak称之为在论域上给定了一个知识基(X,R),然后讨论一个一般的概念X(U中的一个子集)如何用知识基中的知识来表示.对那些无法用(X,R)中的集合的并来表示的集合,借用拓扑中的内核和闭包的概念,引入下近似和上近似的概念:R-(X)= {x%U|[x]R X}和R-(X)={x%U|[x]R&X∋ }.当R-(X)∋R-(X)时,就称X为粗糙集,从而创立了!粗糙集理论∀.粗糙集理论是一种软计算方法.软计算(soft computing)概念是由模糊集创始人Zadea提出的[61-65].传统的计算方法即所谓硬计算,使用精确、固定和不变的算法来表达和解决问题;而软计算的指导原则是利用所允许的不精确、不确定性和部分真实性得到易于处理、鲁棒性强和成本较低的解决方案,以便更好地与现实系统相协调.粗糙集理论的研究,已经经历了20多年的时间,无论是在系统理论、计算模型的建立和应用系统的研制开发上,都已经取得了很多成果,也建立了一套较为完善的粗糙集理论体系[74-75].目前粗糙集理#12#智 能 系 统 学 报 第2卷。
粒子系统实验报告

一、实验目的1. 了解粒子系统的基本原理和实现方法;2. 掌握粒子系统在计算机图形学中的应用;3. 提高编程能力,提高对粒子系统算法的理解。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 开发工具:Unity 2019.3.7f13. 编程语言:C#三、实验内容1. 粒子系统的创建与编辑2. 粒子发射器的设置3. 粒子行为与属性的调整4. 粒子系统与场景的融合四、实验步骤1. 创建一个新的Unity项目,命名为“粒子系统实验”;2. 在项目资源中创建一个新的文件夹,命名为“Particle Systems”;3. 在“Particle Systems”文件夹中,创建一个粒子预制体(Particle预制体),命名为“ParticlePrefab”;4. 在Unity编辑器中,打开“ParticlePrefab”,设置粒子系统的基本参数,如粒子发射频率、粒子生命周期、粒子大小等;5. 在场景中,创建一个粒子发射器(Particle Emitter),命名为“Emitter”;6. 将“ParticlePrefab”拖拽到“Emitter”的“Particle System”组件中,设置粒子发射参数,如发射速率、发射角度等;7. 修改粒子行为与属性,如颜色、旋转、缩放等;8. 在场景中,添加其他元素,如背景、物体等,使粒子系统与场景融合;9. 运行项目,观察粒子系统的效果。
五、实验结果与分析1. 粒子系统创建成功,粒子发射器正常工作;2. 粒子发射频率、生命周期、大小等参数设置合理,粒子效果自然;3. 粒子行为与属性调整后,粒子效果更加丰富,如颜色、旋转、缩放等;4. 粒子系统与场景融合,使场景更具视觉冲击力。
六、实验总结本次实验,我们成功创建了粒子系统,并通过调整粒子参数和行为,使粒子效果更加丰富。
在实验过程中,我们掌握了粒子系统的基本原理和实现方法,提高了编程能力,加深了对粒子系统算法的理解。
粒子群优化算法综述_杨维

2004年5月第6卷第5期中国工程科学Engineering ScienceM ay .2004Vol .6No .5综合述评[收稿日期] 2003-08-05;修回日期 2003-09-08[基金项目] “八六三”高技术资助项目(2001AA413420),山东省自然科学基金资助项目(2003G01)[作者简介] 杨 维(1978-),女(满族),山东济南市人,山东大学控制科学与工程学院硕士研究生粒子群优化算法综述杨 维,李歧强(山东大学控制科学与工程学院,济南 250061)[摘要] 粒子群优化(PSO )算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。
PSO 通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。
该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。
详细介绍了PSO 的基本原理、各种改进技术及其应用等,并对其未来的研究提出了一些建议。
[关键词] 群体智能;演化算法;粒子群优化[中图分类号]T P301.6 [文献标识码]A [文章编号]1009-1742(2004)05-0087-081 前言 从20世纪90年代初,就产生了模拟自然生物群体(swarm )行为的优化技术。
Do rigo 等从生物进化的机理中受到启发,通过模拟蚂蚁的寻径行为,提出了蚁群优化方法;Eberhart 和Kennedy 于1995年提出的粒子群优化算法是基于对鸟群、鱼群的模拟。
这些研究可以称为群体智能(swarm intelligence )。
通常单个自然生物并不是智能的,但是整个生物群体却表现出处理复杂问题的能力,群体智能就是这些团体行为在人工智能问题中的应用。
粒子群优化(PSO )最初是处理连续优化问题的,目前其应用已扩展到组合优化问题[1]。
由于其简单、有效的特点,PSO 已经得到了众多学者的重视和研究。
2 PSO 基本原理2.1 基本PS O 原理粒子群优化算法是基于群体的演化算法,其思想来源于人工生命和演化计算理论。
基于粒子系统的建模与仿真综述
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关 键 词 : 子 ; 子 系统 ; 模 仿 真 ; P ; 子 系统 的 优 化 粒 粒 建 GU 粒
一
体的方法 ,模拟 出烟花绽放 的过程 ,并在电影 S r t a Te 中绘制了星系爆炸的场面 。从那之后 , r 1 k 人们对 粒 子 系统使 用 范 围进 行 了 进一 步 的拓 展 ,使 得 粒 子 系 统 能够 模 拟 火焰 、 烟花 、 雾 Ⅻ 飞 机 飞 行 的 特 烟 、 效 I、 泉 , 至是 水 中航行 的船 只的航 行轨 迹[ 1 l喷 l l 甚 13 2J -。 () 2 流体粒 子 系统 。 子 的运 动轨 迹受 流体 力 学 粒 的影 响 。 比如 , 拟地 下 煤 矿矿 井 内气 流 , 以描 述 模 可 矿井 发生火 灾 时火焰 的扩散 情况 [, 似 的还 有 陶瓷 1类 4 1 辊道窑内进行陶瓷烧制时火焰轨迹的建模【 粒子 悖 。 系统也 能够对液体进行建模 ,i X em i L u— e用粒子 系 u 统模拟外科手术出血情况【。 埘 粒子系统甚 至能够在高 密度、 高粘度 、 高压力 、 高温度等极端 的条件下 , 模拟 出了岩 浆流 动 的情 况【。 l 8 】 ( ) 向粒子 系 统 。考虑 粒 子 间的 相互 影 响 , 3 方 粒 子 除 了具 有 速度 和位 置等 动 态 属性 外 ,还 必须 有 方 向属 性 。这 样 的粒 子 系统 , 主要 模 拟织 物 、 变形 物 可 体和刚体等。18 年 , enl 把粒子系统看成是一 97 R yo s d 组 相互 影 响 的粒 子组 成 的 , 一个 粒 子 的具 体 位 置 , 每 受 与 其 相 关 粒 子 的 影 响 。在 这 个 理 论 基 础 上 Oa l f Ez s 通过 对 连续 介 质 的小 改 动 , 到 了耦 合 粒 子 t s mu 得 系统 , 个粒 子 系统 中的粒 子 是 相互 关 联 的 , 用 以 这 并 此来模 拟变 形 的物 体【。B rhr brad, 于耦 1 e ad E e rt基 9 1 n h 合 粒 子 系统 系统 理 论 , 纺织 物 进行 了建 模 。 同时 , 对 Sesi Rca zlk 和 i r 出基 于粒 子 系 统 的模 拟 弹 性 表 i h d提 面 的方 法 , 也可 以对 纺织 物进行 建 模 。 ( ) 构化 粒子 系统 , 4结 主要 用来 模 拟具 有 一定 结 构的物体或现象。18 年 , evs 9 5 R ee 发展 了粒子 系统 ,
粒子滤波技术的发展现状综述

( tt K yL b r oyo Mehncl yt n irt n Sa e a oa r f c a i s m a dVba o , e t aS e i S a g a J o n nvr t,S ag a 2 0 4 ,C ia h nh i i t gU i sy h n h i 0 2 0 hn ) a o ei
nt n ii o
粒子 滤 波 ( a i eFl rP ) 术 是 一 种 用 于 Prc ie , F 技 t l t 非线 性 、 高斯 系 统 的 滤波 方 法 。在 其 发 展过 程 中 非 有 很 多 表 述 方 法 , B o t p ft ,C n est n 如 ot r l r o dnai sa i e o
障诊 断 、 参数 估计 与 系 统 辨识 、 人手 臂 运 动 识别 、 计
算 机视 觉 、 融领 域等 J 金 。
l e y等人 ¨ 提 出的基 于 贝 叶斯 采 样 估 计 的顺 序 重 要
采样 ( I) SS 滤波 思想 。6 0年代 以后 粒子 滤 波技 术 得
1 粒 子 滤 波 技 术 发 展 现 状
Absr c t a t:Th s p p rr v e h tt ft e ato atc e fl rn e h i u .Th o e t o s i a e e iws t e sae o h r fp ril t ig t c n q e i e e n v lmeh d frpa i l le i g c l u ain o u i d fp ril sa e i r d e o r ce f trn ac lto ff rk n so a tce r nto uc d.Th r b e n tr e r c i g, t i o e p o l msi a g tta k n n vg to n re t t n ae s mma ie a i ain a d o in a i r u o rz d.Atl s ,t e f rh rsu y a d p a tc la p i ainso a il a t h u t e t d n r c ia p lc to fp r ce t
粒子系统原理

粒子系统原理粒子系统几乎是每个引擎中比不可少的部分,它主要用来解决由大量按一定规则运动(变化)的微小物质组成的大物质,在计算机上的生成与显示的问题。
经常使用粒子系统模拟的现象有火、爆炸、烟、水流、火花、落叶、云、雾、雪、尘、流星尾迹或者象发光轨迹这样的抽象视觉效果等等。
如图8-1,8-2他们都是由粒子系统来完成的。
图8-1 SimplePhysicsParticles1.0中的截图图8-2 由粒子系统完成的爆炸等效果通过上面的两幅图我们可以看出,其实粒子系统是一种特效发生器,它可以制造大量的小粒子来达到某种特殊的效果,比如烟雾、火焰或者爆炸。
好的粒子效果甚至比渲染好的动画都出色,正因为如此,当前几乎所有的游戏中都使用了粒子系统。
为了制造真实的粒子效果,粒子发生器必须在不影响帧率的情况下控制成千上万的粒子运动。
简单的粒子系统只允许设置粒子的一些属性,比如生存时间、重力或者颜色;复杂的粒子系统允许为每个粒子的运动函数编写代码。
一些粒子系统也包含了光线生成器来创建光线或者轨迹。
粒子系统基本原理粒子系统是采用大量的、具有一定生命和属性的微小粒子图元作为基本元素来描述不规则的模糊物体。
在粒子系统中,每一个粒子图元均具有:形状、大小、颜色、透明度、运动速度和运动方向、生命周期等属性。
而一个粒子究竟有什么样的属性,主要取决于粒子系统用来模拟什么。
粒子系统是动态变化的,粒子系统的所有属性都是时间t的函数,随着时间的推移,系统中不断有新粒子的加入,旧的粒子死亡,系统中“存活”的粒子其位置及生命值亦随时间变化而变化。
随着虚拟世界时间的流逝,每个粒子都要在虚拟世界经历“产生”、“活动”和“消亡”三个阶段。
一般而言,粒子系统的绘制基本可按照以下步骤进行。
①产生新的粒子加入系统中;②赋予每个粒子一定的属性;③删除超过生命值上限的粒子;④根据粒子属性的动态变化对粒子进行移动和变换;⑤绘制并显示由有生命的粒子组成的图形。
其中第③、④、⑤步循环形成了物体的动态变化过程。
核壳纳米粒子的合成方法及性质研究综述

科教论坛ScienceandEducationForum核壳纳米粒子的合成方法及性质研究综述文/江健林 刘松 吴昱均 王铭樟 田雪梅 王晓芳摘要:基于核壳纳米粒子优越的性能,其可控的制备以及相应的性质是现代材料科学的研究热点,本课题主要综述了机械混合反应法、新型溶胶-凝胶法、微乳液聚方式、氧化还原-重金属化法、沉淀法等核壳纳米粒子合成方法,并以核壳TiO2纳米颗粒为例,综述了对其光电催化性能的研究成果。
关键词:核壳纳米粒子;氧化还原;TiO2。
1 前言在20世纪初,美国国家纳米技术计划(NNI)预测纳米技术的发展将处于两个基本阶段。
首先,通过合并简单的纳米结构并发现其新的纳米级性能来改善现有产品。
其次,开发兼具安全性和多功能性的新型复杂纳米系统。
如今,纳米粒子和纳米结构的发展已在各个层面上广泛开展,其影响已广泛传播到几乎所有科学技术领域,例如材料科学,光学,电子,传感器,能源,太阳能电池,医学,药物输送和生物应用。
开发纳米颗粒多功能性的一种常见方法是将各种形式的材料组合在一起,例如有机-有机、有机-无机、无机-无机、有机-生物等形式作为双金属纳米复合材料或核壳纳米颗粒。
核壳纳米粒子是成功的多组分纳米材料,其中包括众多功能,具有较好的发展前景,受到人们关注[6–8]。
因此,本文对核壳纳米粒子的部分研究成果进行分析,对其合成方法做了简要综述,并重点总结了核壳TiO2纳米例子及其光电催化性能的研究成果。
2 核壳纳米结构粒子的相关合成方法2.1 机械混合反应法与大多数传统合成方法相反,机械混合反应能在不高温、不复杂的条件下合成核壳纳米粒子,具有简单,高效、快速的特点。
2016年Mojgan Ghanbar采用新型的机械混合反应物法合成制备并表征了TiCdI3纳米结构。
选择了硝酸铊、硝酸镉和碘化锂作为起始试剂,在室温条件下制备了用于合成TiCdI3的CdI2和TiI。
TiCdI3的形貌、相结构和相纯度可以由TiI:CdI2的比例控制,也可以通过调节表面活性剂的种类来控制。
放射性粒子治疗肿瘤综述

放射性粒子近距离治疗肿瘤综述1901年PierreCurie成功地研制出放射性粒子,并应用于临床治疗肿瘤。
早期放射性粒子为Co-60、Ir-192和Re-226,释放中~高能γ射线,操作人员和患者不宜防护,同时由于种植技术条件的限制,操作非常蘩琐,无法进行质量控制,因此,早期放射性粒子临床应用发展非常缓慢。
80年代后期,由于释放低能γ射线的放射性核素研制成功,计算机三维治疗计算系统和B超或CT引导下精确定位系统的出现,使粒子种植治疗更加完善,对正常组织损伤更小。
一、放射性粒子种植治疗的条件粒子种植治疗属于近距离治疗的范畴,但是又有别于传统的近距离后装治疗,粒子种植治疗一般需要三个基本条件:(1)放射性粒子;(2)粒子种植三维治疗计算系统和质量验证系统;(3)粒子种植治疗所需要的辅助设备。
(一)放射性粒子粒子种植治疗包括短暂种植和永久种植两种。
短暂种植治疗的粒子包括Ir-192、Co-60和高活度I-125,剂量率一般为0.5-0.7Gy/h;短暂种植治疗所使用的放射性核素由于释放高能射线,临床应用不易防护。
永久粒子种植治疗的核素释放低能量光子,包括Au-198、Pd-103和I-125,剂量率一般为0.05~0.10Gy/h。
永久种植粒子核素的物理特征如表1。
表1 粒子永久种植治疗放射性核素的特征同位素半衰期γ射线能量组织穿透距离半价层(d)(KeV)(cm)(mm铅)Au-198 2.7 410 4.5 10Pd-103 16.79 20~23 1.6 0.008I-125 60.2 27~35 1.7 0.025这些核素的特点是穿透力弱、临床操作易于防护、对患者和医护人员损伤小。
(二)粒子种植治疗的三维计算系统和质量验证系统粒子种植治疗有三种方式:①模板种植;②B超和CT引导下种植;③术中种植。
由于粒子种植是在三维空间进行,每种放射性粒子物理特征又不相同,因此每一种核素均需要一种特殊的三维治疗计算系统。
纳米粒子的制备方法综述
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纳⽶粒⼦的制备⽅法综述纳⽶粒⼦的制备⽅法综述摘要:纳⽶材料是近期发展起来的⼀种多功能材料。
在纳⽶材料的当前研究中,其制备⽅法占有极其重要的地位,新的制备⼯艺过程的研究与控制对纳⽶材料的微观结构和性能具有重要的影响。
本⽂主要概述了纳⽶材料传统的及最新的制备⽅法。
纳⽶材料制备的关键是如何控制颗粒的⼤⼩和获得较窄且均匀的粒度分布。
[1]Abstract :Nanometer material is a kind of multi-functional material which was developed in recend . In the current study of it , its produce-methods occupy the important occupation . New methods’ reseach and control have an important influence on Nanometer materials’microstructure and property .This title mainly introduces nanometer materials’traditional and new method of producing . The key of the nanometer material s’ producing Is how to control the grain size and get the narrow and uniform size distribution .关键词:纳⽶材料制备⽅法Key words :Nanometer material produce-methods正⽂:纳⽶材料的制备⽅法主要包括物理法,化学法和物理化学法等三⼤类。
下⾯分别从三个⽅⾯介绍纳⽶材料的制备⽅法。
物理制备⽅法早期的物理制备⽅法是将较粗的物质粉碎,其最常见的物理制备⽅法有以下三种:1.真空冷凝法⽤真空蒸发、加热、⾼频感应等⽅法使原料⽓化或形成等离⼦体,然后骤冷。
光滑粒子流体动力学流体仿真技术综述

光滑粒子流体动力学流体仿真技术综述在科学和工程领域中,流体仿真技术在模拟和预测各种液体和气体的行为方面发挥了关键作用。
其中,光滑粒子流体动力学(Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH)仿真技术被广泛应用于模拟复杂的流体现象。
本文将对光滑粒子流体动力学仿真技术的原理、应用以及发展趋势进行综述。
一、光滑粒子流体动力学的原理光滑粒子流体动力学是一种基于拉格朗日描述的流体仿真技术,它将流体连续介质视为由许多具有质量、体积和位置的光滑粒子组成的离散系统。
与传统方法不同,SPH不需要网格,通过将流体分离为离散的粒子来进行建模。
每个粒子的物理量和相互作用通过核函数进行计算,从而实现对整个流体系统的仿真。
二、光滑粒子流体动力学的应用1. 自然界仿真光滑粒子流体动力学通过模拟自然界中的流体现象,如水波、泡沫、海洋等,为研究者提供了更真实的视觉效果和物理表现。
例如,SPH可以模拟海浪的形成和破碎过程,为海洋工程和游戏开发等领域提供重要参考。
2. 工程应用光滑粒子流体动力学技术在工程领域中具有广泛的应用。
例如,它可以用来模拟汽车的空气动力学特性,从而优化汽车的外形和减少空气阻力。
此外,SPH还可以用于模拟液体在管道中的流动行为,为水力工程和石油工程提供设计和优化方案。
3. 物理效果模拟光滑粒子流体动力学技术在电影制作和游戏开发中广泛应用。
通过SPH仿真,可以实现逼真的液体和破碎效果,为电影和游戏增加真实感和可视效果。
4. 医学模拟SPH技术还可应用于医学仿真中,如血液流动的模拟和心脏瓣膜的工作原理。
这些仿真结果有助于医学研究者更好地理解生物系统的运行机制,为疾病治疗和医学设备设计提供指导。
三、光滑粒子流体动力学仿真技术的发展趋势1. 多物理场耦合目前,研究者正致力于将光滑粒子流体动力学仿真技术与其他仿真技术相结合,如弹性体仿真、热传导仿真等,以模拟更复杂的物理现象。
2. 高性能计算由于光滑粒子流体动力学仿真需要大量计算资源,研究者们正在开发并优化高性能计算方法,以提高仿真效率并扩展应用范围。
粒子群优化算法综述
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粒子群优化算法综述粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)是一种以群体行为模型为基础的进化算法,它是模拟群体中每个体的行动及各种影响机制来找到最优解。
1995年,Eberhart和Kennedy提出了粒子群优化(PSO)算法。
这个算法被用于多维、非线性优化问题,并认为其结果要好于其他搜索算法。
一、粒子群优化算法介绍:1、算法框架:粒子群优化算法是一种迭代搜索算法,它模拟生物世界中群体行为的进化机制来寻找最优解,它的基本框架如下:(1)初始化参数:决定搜索空间的边界条件,确定粒子群的初始状态;(2)计算适应度函数:按照不同的情况确定适应度函数,计算粒子群种群体的适应度;(3)更新种群体:根据当前种群体的适应度情况,更新个体的位置和速度;(4)迭代搜索:重复以上步骤,等待算法收敛到最优解;(5)结果输出:输出算法收敛的最优解。
2、算法特点:粒子群优化算法具有以下优势:(1)算法易于实现;(2)参数少;(3)计算局部搜索和全局搜索并重;(4)利用简单的几何形式,可以用于多目标优化问题。
二、应用情况:粒子群优化算法在多种复杂场景中应用十分灵活,它可以用于以下几个应用场景:(1)最优控制问题:用于解决轨道优化、多种自控问题。
(2)另一个应用领域是多元函数的优化求解,例如多元函数拟合、计算仿真等。
(3)另一个重要应用领域是信息处理,包括图像处理、模式识别等。
三、发展趋势:粒子群优化算法具有很好的搜索能力、实现简单以及参数少等优点,由于其交叉搜索能力和准确度,越来越受到关注,并被采用到各个领域。
然而,近些年,粒子群优化算法也因其原始算法难以改进收敛精度方面存在一定限制,受到两方面限制:一是获得最优解的能力较弱;二是收敛速度较慢。
四、结论:粒子群优化算法是一种利用生物行为模型进行优化的新算法,它在最优控制技术、多元函数优化求解以及信息处理等多个方面具有很好的应用价值。
虽然存在一定的缺点,但是随着计算机能力和计算机科学的发展,粒子群优化算法仍然具有良好的发展前景。
粒子群算法研究综述
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粒子群算法综述控制理论与控制工程09104046 吕坤一、粒子群算法的研究背景人工智能经过半个世纪的发展,经历了由传统人工智能、分布式人工智能到现场人工智能等阶段的发展。
到二十世纪九十年代,一些学者开始从各种活动和现象的交互入手,综合地由个体的行为模型开始分析社会结构和群体规律,于是90年代开始,就产生了模拟自然生物群体(swarm)行为的优化技术。
Dorigo等从生物进化的机理中受到启发, 通过模拟蚂蚁的寻径行为, 提出了蚁群优化方法;Eberhar 和Kennedy于1995年提出的粒子群优化算法是基于对鸟群、鱼群的模拟。
这些研究可以称为群体智能(swarm-intelligenee)。
通常单个自然生物并不是智能的,但是整个生物群体却表现出处理复杂问题的能力,群体智能就是这些团体行为在人工智能问题中的应用。
粒子群优化(Particle Swarm Optimization , PSC)最初是处理连续优化问题的, 目前其应用已扩展到组合优化问题。
由于其简单、有效的特点,PSC已经得到了众多学者的重视和研究。
二、粒子群算法的研究现状及研究方向粒子群算法(PSC)自提出以来,已经历了许多变形和改进,包括数学家、工程师、物理学家、生物学家以及心理学家在内的各类研究者对它进行了分析和实验,大量研究成果和经验为粒子群算法的发展提供了各许多合理的假设和可靠的基础,并为实际的工业应用指引了新的方向。
目前,PSC的研究也得到了国内研究者的重视,并已取得一定成果。
十多年来,PSC的研究方向得到发散和扩展,已不局限于优化方面研究。
PSC 算法按其研究方向分为四部分:算法的机制分析研究、算法性能改进研究、算法的应用研究及离散性PSC算法研究。
算法的机制分析主要是研究PSC算法的收敛性、复杂性及参数设置。
算法性能改进研究主要是对原始PSC算法的缺陷和不足进行改进,以提高原始PSC算法或标准PSC算法的一些方面的性能。
理解粒子系统的基本原理

理解粒子系统的基本原理粒子系统是计算机图形学中常用的一种技术,用于模拟和呈现自然界中的各种复杂的物理现象,如火焰、烟雾、水波等。
本文将详细介绍粒子系统的基本原理。
粒子系统是以粒子为基本单元的模拟系统。
每个粒子具有一定的属性,如位置、速度、加速度、生命周期等,并且在每一帧中都会被更新。
通过控制这些属性的变化,可以模拟出各种自然现象。
粒子系统的基本原理如下:1.粒子的初始化:在创建粒子系统时,需要首先对粒子进行初始化。
可以根据需求设置粒子的位置、速度、加速度、寿命等属性。
不同的属性初始化方法会产生不同的效果。
2.粒子的更新:在每一帧中,粒子的属性都需要根据物理规律进行更新。
通常会根据粒子当前的状态计算出下一帧的属性。
例如,可以根据粒子的速度和加速度来更新粒子的位置,并且可以考虑空气阻力、重力等因素的影响。
3.粒子的发射与消亡:粒子系统通常会包含发射器和消亡器。
发射器用于控制粒子的出生,可以设置粒子的初始位置和速度。
消亡器用于控制粒子的死亡,可以设置粒子的生命周期,当粒子的寿命达到设定值时,粒子就会消失。
4.粒子的渲染:在粒子更新之后,需要将粒子的属性映射到屏幕上进行渲染。
通常使用点精灵或纹理来表示粒子,在渲染时,可以根据粒子的属性来设置点精灵的大小、颜色、透明度等,以及纹理的贴图等。
5.物理效果的模拟:粒子系统可以通过模拟一些物理效果来增强真实感。
例如,可以模拟粒子的碰撞与弹性,使粒子之间产生相互作用;可以模拟风力、重力等外力的作用,使粒子受到外力影响而做出相应的运动。
6.粒子系统的优化:由于粒子系统可能涉及大量的粒子计算和渲染,因此需要进行一些优化来提高性能。
可以通过使用空间分割技术来减少粒子的计算和渲染量;可以使用粒子的级联更新来减少计算量;还可以使用GPU并行计算来提高计算和渲染的效率等。
总结起来,粒子系统是一种模拟自然现象的技术,通过对粒子的属性进行更新和渲染,可以模拟出各种复杂的物理现象。
粒子散射综述
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∆t n ∆t n n H = H + (Ey(ijk) −Ey(ijk−1) ) − (Ez(ijk −Ezn(ij−1)k ) µ∆E µ∆E • 也可以用一个相似的方程(同理)从磁场中求出 未知的电场。在每一个时间步中交替进行这两种 运算,就可以了解场值传播的情况体中的每一个 格点都可以赋不同的电容率的值。这样就可以进 行非均匀散射的计算 FDTD方法最近被应用于冰 晶的对微粒波和光的散射。因为只有临近格点互 相耦合,与MOM方法比较,不需要矩阵的存储和 求逆。我们这种方法有较多的优势,但是谨慎是 必需的,因为用时域方法可能不稳定。而且时间 段的选择必须合适,这样才能保证其稳定性。
• 我们引入势矢量 Av = Y ( g , wn ) exp {imφ} e α • 假设内外部电磁场产生一个二元矢量
n m
→η
→
• 我们可以得到以下的微分形式
i ωεη µη Di = −1 µ η ∇ × ∇ × ∇×
F = {E H
η η
η
}
T
1 εη D2 = i ωε µ η η
} } } }
• 则T矩阵
p R Q = S U
T = −( RgQ ) * Q
−1
离散元方法
• 散射的边界值问题(BVPs)特征之一是障碍物既 远离激励场又远离散射俘获区。这意味着必需用 各种方法来满足散射物质表面的边界条件,看哪 种更精确,并找出一种准确的解决方案。实质上, 这种方法是为了形成一种解析的结构,来尽量满 足边界值问题的条件,与散射体表面的边界条件 分开。这种结构的参数取决于边界条件这是由数 字系统来实现的,因此,在完整空间的散射BVP 就被降低为解决表面上定位散射体的近似问题。
粒子群优化算法的综述
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粒子群优化算法的综述
粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)是一种基于群体智能的优化算法,它模拟了鸟群或鱼群等自然群体的行为方式,通过不断地跟踪当前最优解和群体历史最优解,从而不断地搜索最优解。
PSO算法简单易实现,具有收敛速度快、鲁棒性好、能够避免陷入局部最优等优点,在多个优化问题中表现出较好的效果。
在PSO算法的优化过程中,每个粒子代表一个解,粒子的位置表示解的变量值,粒子的速度表示解的变量值的变化量。
通过不断地更新粒子的位置和速度,逐渐接近最优解。
PSO算法的基本流程包括初始化粒子群、计算适应度函数、更新粒子速度和位置、更新群体历史最优解和个体历史最优解等步骤。
PSO算法的应用领域非常广泛,包括工程设计优化、机器学习、数据挖掘、机器视觉等方面。
在实际应用中,PSO算法可以与其他优化算法相结合,形成混合算法,以提高优化效果。
此外,还可以通过改进PSO算法的参数设置、粒子群模型、适应度函数等方面来提高算法的性能。
总之,PSO算法是一种简单有效的优化算法,具有广泛的应用前景和研究价值,未来还有很大的发展空间。
- 1 -。
使用粒子系统的基本步骤及应用

使用粒子系统的基本步骤及应用粒子系统(Particle System)是计算机图形学中的一种技术,用于模拟和渲染大量小型图形元素(粒子)的行为和效果。
它可以用来创建各种效果,如火花、烟雾、雨滴和爆炸等。
在游戏开发、电影特效和动画制作中,粒子系统被广泛应用。
下面将介绍粒子系统的基本步骤以及一些常见的应用。
一、粒子系统的基本步骤1.粒子的创建:粒子系统首先需要创建一定数量的粒子,可以是点、线、面等不同形状的基本元素。
每个粒子可以具有不同的属性,如位置、速度、颜色和寿命等。
2.粒子的更新:粒子系统通过不断更新粒子的属性来模拟其行为。
这些属性可以根据预设的规则而改变,例如粒子的速度可以随时间递减或增加,粒子的颜色可以随着寿命的变化而逐渐变淡。
3.粒子的渲染:更新完粒子的属性后,需要将它们渲染到屏幕上。
渲染可以使用各种方式,如点刷子、纹理贴图或模型渲染等。
通过合理的渲染方式,可以使粒子系统呈现出各种想要的效果。
4.碰撞检测:在一些应用中,粒子可能会与场景中的其他物体发生碰撞。
粒子系统需要进行碰撞检测,并根据碰撞结果来更新粒子的属性。
例如,当粒子与地面碰撞时,可以使其反弹或消失。
二、粒子系统的应用1.火花效果:火花效果是粒子系统的常见应用。
通过合理设置粒子的属性和规则,可以模拟出火焰飞溅的效果。
在游戏和电影中,火焰特效常常使用粒子系统来实现。
2.烟雾效果:烟雾效果也是粒子系统的常见应用之一、通过调整粒子的颜色、形状和运动规则,可以模拟出逼真的烟雾效果。
在游戏和电影中,烟雾常常用来增加场景的真实感。
3.雨滴效果:雨滴效果也可以使用粒子系统来实现。
通过设置粒子的位置、速度和颜色等属性,可以模拟出雨滴的下落效果。
在游戏中,雨滴效果可以用来增加场景的氛围。
4.爆炸效果:爆炸效果是粒子系统的典型应用之一、通过设置粒子的初始速度、位置和寿命等属性,可以模拟出爆炸时碎片飞溅的效果。
在游戏和电影中,爆炸效果可以增加动作场景的紧张感。
高能物理与粒子物理学研究报告
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高能物理与粒子物理学研究报告摘要:本研究报告旨在探讨高能物理与粒子物理学领域的最新研究进展,并综述相关实验技术和理论模型。
本报告首先介绍了高能物理与粒子物理学的背景和研究意义,随后重点关注了粒子物理学中的标准模型、暗物质和暴露物理学等热门话题。
最后,本报告总结了当前研究领域的挑战和未来发展方向。
1. 引言高能物理与粒子物理学是研究宇宙中最基本粒子和它们相互作用的学科。
通过对宇宙微观世界的探索,我们可以更好地理解宇宙的起源、结构和演化。
粒子物理学的研究对于推动科学技术的发展、解决能源、环境等重大问题具有重要意义。
2. 标准模型标准模型是粒子物理学的核心理论框架,它描述了基本粒子和它们之间的相互作用。
标准模型成功地解释了已知粒子的性质和相互作用,并预言了一些新粒子的存在。
然而,标准模型仍存在一些问题,如质量层次问题和暗物质问题,这激发了更深入的研究。
3. 暗物质暗物质是一种不与电磁辐射相互作用的物质,占据了宇宙中绝大部分的质量。
虽然我们无法直接观测到暗物质,但通过其对可见物质和宇宙结构的引力影响,我们可以间接推断其存在。
当前的研究主要集中在暗物质的粒子本质和探测方法上,例如利用大型地下实验装置和卫星观测等手段。
4. 暴露物理学暴露物理学是研究宇宙中极端条件下的物理现象的学科。
它涉及到高能宇宙射线、宇宙微波背景辐射、宇宙射线爆等天文现象。
通过观测和模拟,我们可以揭示宇宙中的极端物理过程,如宇宙射线的加速机制和宇宙背景辐射的起源。
5. 挑战与展望尽管高能物理与粒子物理学在过去几十年取得了巨大的进展,但仍存在一些挑战。
首先,我们需要更加精确地测量已知粒子的质量和相互作用强度,以验证标准模型的准确性。
其次,我们需要探索新物理现象,如超对称性和额外维度等,以解决标准模型中的问题。
此外,研究者还需要继续改进实验技术,提高粒子探测器的灵敏度和精度。
结论:高能物理与粒子物理学的研究对于推动科学技术的发展和解决重大问题具有重要意义。
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计算机科学与技术学院粒子系统综述报告姓名:学号:指导教师:年月日摘要如何逼真地模拟自然景物一直是图形学中的一个热门研究课题和难点问题。
火焰、云烟、滴、雪花等动态自然景物的模拟,在航空航天、影视广告、虚拟场景中有着广泛的应用。
然而多数景物的外形是随机变化的,很难用常规的建模方法及模拟技术来描述。
因此自然景物的模拟一直以来都是虚拟现实领域研究的热点和重点。
随着近年来研究的不断深入,各种自然景物模拟算法不断涌现,模拟结果也越来越具有真实感。
其中,粒子系统方法是迄今为止被认为模拟不规则模糊自然景物最为成功的一种生成算法。
关键字:图形学;粒子系统;虚拟现实;真实感引言虚拟现实(简称VR),又称灵境技术,是以沉浸感、交互性和构想为基本特征的计算机高级人机界面。
现今,从军用到民用,从工业到商业,从自然景观虚拟到人文景观虚拟,虚拟现实技术的应用越来越广[1]。
随着应用的不断扩展,在虚拟现实系统的设计与实现中,有一些景观很难用简单的几何图元来表示,这类景观主要是一些离散的或者动态的自然景观和人文景观,例如烟、星星、喷泉和烟花等等[2]。
1983年由W. T. Reeves等首次系统地提出了粒子系统方法[3]。
此方法被认为是迄今为止模拟不规则模糊物体,最为成功的一种图形生成算法。
在计算机虚拟仿真领域,应用粒子系统模拟不规则模糊物体的方法,已经得到了广泛应用。
本文通过对粒子系统的阐述、研究现状、建模及仿真以及对模型的优化,有了一个详细地描述,从而使大家对粒子系统的研究现状,有了更为直接的了解,最后通过分析现有粒子系统研究现状的不足,对于粒子系统的进一步研究,提出了自己的看法。
1 粒子系统的概念及其研究现状1.1 什么是粒子系统粒子系统是一种典型的物理建模系统,它是用简单的体素完成复杂运动的建模[4]。
粒子系统由大量称为粒子的简单体素构成,每个粒子具有位置、速度、颜色和生命期等属性,这些属性可根据动力学计算和随机过程得到。
而一个粒子需要被赋予哪些属性,主要取决于被模拟对象[5]。
1.2 粒子系统的研究现状(1)随机粒子系统。
主要通过可控制的随机过程,控制粒子属性的变化。
1983年Reeves首次系统地提出了应用粒子系统,模拟虚拟场景中不规则物体的方法,模拟出烟花绽放的过程,并在电影StarTrek 1中绘制了星系爆炸的场面。
从那之后,人们对粒子系统使用范围进行了进一步的拓展,使得粒子系统能够拟火焰、烟花[6~7]、烟雾[8~10]、飞机飞行的特效[11]、喷泉,甚至是水中航行的船只的航行轨迹[12~13]。
(2)流体粒子系统。
粒子的运动轨迹受流体力学的影响。
比如,模拟地下煤矿矿井内气流,可以描述矿井发生火灾时火焰的扩散情况[14],类似的还有陶瓷辊道窑内进行陶瓷烧制时火焰轨迹的建模[15~16]。
粒子系统也能够对液体进行建模,Liu Xue-mei用粒子系统模拟外科手术出血情况[17]。
粒子系统甚至能够在高密度、高粘度、高压力、高温度等极端的条件下,模拟出了岩浆流动的情况[18]。
(3)方向粒子系统。
考虑粒子间的相互影响,粒子除了具有速度和位置等动态属性外,还必须有方向属性。
这样的粒子系统,主要模拟织物、可变形物体和刚体等。
1987年,Reynolds把粒子系统看成是一组相互影响的粒子组成的,每一个粒子的具体位置,受与其相关粒子的影响。
在这个理论基础上OlafEtzmuss通过对连续介质的小改动,得到了耦合粒子系统,这个粒子系统中的粒子是相互关联的,并用以此来模拟变形的物体[19]。
Bernhard Eberhardt,基于耦合粒子系统系统理论,对纺织物进行了建模。
同时,Szeliski和Richard提出基于粒子系统的模拟弹性表面的方法,也可以对纺织物进行建模。
(4)结构化粒子系统。
主要用来模拟具有一定结构的物体或现象。
1985年,Reeves发展了粒子系统,他们用“V olume filling”基本单元,去生成随时间改变形状但又基本保持不变的实体,如随风飘动的花草树叶[20]。
袁琪在2007年利用粒子系统虚拟作物器官[21]。
Rhys Goldstein在生物学医药领域,用粒子系统来模拟神经元末梢,并且取得了很好的效果[22]。
法国的Eric Galin用粒子系统模拟出吊灯、雕塑品等具有隐性曲面造型的物体。
1.3 小结自粒子系统概念提出后,该系统受到越来越多的重视, 不少研究人员对它进行应用研究, 具有代表性的研有:用结构化粒子系统模拟树林和树林中草丛覆盖的地面, 用近似概率性算法来解决关于粒子系统渲染时的明暗和可见面问题,用固定粒子数的粒子系统结合分布式行为模型模拟了鸟群的飞行。
提出了一种同时适用于可变形物体和固体的表面建模方法——方向粒子系统。
并由此产生了许多利用粒子系统来模拟自然景物的方法。
2 粒子系统的建模与仿真粒子系统是一个动态的模型,粒子在系统中要经过“产生”、“运动”和“消亡”这3个阶段。
随着时间的推移,系统中旧的粒子不断消失,新的粒子不断加入。
系统中“存活”的粒子,其位置及生命值亦随时间变化而变化,其正常运行的关键,是确定粒子的初始属性、粒子的变化规律和绘制等因素[23]。
在粒子生命期的每一刻,都要完成以下5步工作[24]:(1)粒子源产生新粒子,并赋予粒子属性后加入系统中;(2)根据粒子的动态属性,对粒子进行移动和变换,同时更新粒子属性;(3)判断粒子的生命值;(4)删除那些已经超过其生命周期的粒子;(5)绘制并显示由有生命的粒子组成的图形。
2.1 粒子系统的生成粒子的产生,采用随机过程函数来控制。
每一帧产生的粒子数目,直接影响到画面的效果,常使用下面两种方法来进行定义[25]:(1)第f n帧产生新粒子数目NParts(f n)定义为:NParts f=MeanParts f+Rand()×VarParts f(1)其中,Rand是在区间为[-1.0,1.0]上均匀分布的随机函数,MeanParts f是新产生粒子的平均值;VarParts f是新产生粒子的方差。
(2)为了有效控制粒子的层次细节和绘制效率,还可以根据单位屏幕面积所具有的平均粒子数和方差,来确定进入粒子系统的粒子数,则式(1)可以修改为:NParts f=(MeanPartss af+Rand()×VarPartss af)×ScreenArea(2)其中,MeanPartss af和VarPartss af分别表示第f帧每单位屏幕面积上产生粒子数目的平均值和方差,ScreenArea是粒子系统的屏幕面积。
在式(2)中,能够有效地避免用大量粒子来模拟在屏幕上投影面积很小的景物,因而大大提高了算法的绘制效率。
为了能够使粒子系统在强度上增加或者减少,设计者一般采用线性函数公式,使得每一时刻每帧中平均粒子的数量不同MeanParts f=InitialMeanParts + DeltaMeanParts×(f-f0)(3)或者MeanParts f=InitialMeanParts sa+DeltaMeanParts sa×(f-f0)(4)其中,f是现在的帧数;f0是粒子系统中最初的帧数;InitialMeanParts是粒子系统最初帧中的平均粒子数;DeltaMeanParts sa是粒子数的变化率。
因而,为了控制粒子系统中粒子的产生,设计者只要指f0或者InitialMeanParts,DeltaMeanParts,Varparts或者InitialMeanParts sa,DeltaMeanPar- ts sa,Varpartssa的参数即可。
2.2 粒子的属性任何新产生的粒子,都必须赋予它们一定的初始属性。
粒子的初始属性,可以进行如下描述:(1)初始位置;(2)初始速度(速率和方向);(3)初始大小;(4)初始颜色;(5)初始透明度;(6)形状;(7)生命期。
2.3 粒子的运动粒子一旦产生,并具有一定的初始属性之后,它们便开始运动。
粒子需要在初始运动属性的基础上,推导出其他时刻的运动属性。
2.4 粒子的绘制和渲染[26]粒子绘制的技术主要有(1)点粒子的绘制;(2)面粒子的绘制;(3)线性粒子的绘制;(4)随机形状粒子的绘制。
实现粒子渲染的手段,主要采用光照、阴影、浓淡以及消隐处理技术。
有些情况下,粒子被认为是光源,此时可以忽略消隐,简化浓淡处理,只以粒子的灰度或者颜色,来加亮相应的象素。
2.5 粒子的死亡当粒子一旦产生之后,就被赋予了生存期,一般都是用帧来计算粒子的生存期,其随着粒子的运动而递减。
当递减到零时,粒子“死亡”。
此时,当从系统中将该“死亡”粒子删除。
在实际的应用中,也可以采用其他的方式来度量粒子的死亡。
例如,当粒子的颜色和透明度低于系统设定值,或者粒子的运动超出了规定的区域,这些情形都可以根据实际的要求,认为粒子已经死亡[27]。
2.6 粒子系统的实现方法随着图像处理的硬件和软件的发展,实现粒子系统的技术也获得了进一步的发展,主要反映在处理器、开发平台、渲染软件和数据存储等方面。
(1)影响粒子系统实时性能的瓶颈,就CPU的通讯以及CPU的并行处理能力,而在最新计算机系统中,由于实现了CPU和GPU的合理分工,数据和指令存储交换的场所也由系统内存,扩展至GPU显存,同时数据交换总线发展到PCI Express总线,并利用GPU的多通道处理性能,可以很方便地实现大量的并行计算,这使得计算机系统的实时处理能力,大幅度提高[28]。
(2)粒子系统进行开发的通用平台是VisualStudio[29~30],也有专门的仿真可视化平台,比如Vega Prime、3D Studio Max[31]。
(3)粒子系统中的粒子渲染的工具很多,高速OpenGL渲染引擎,具有相当的灵活性和可扩展性[32~33],能够满足在普通PC机上模拟不规则的自然景物的需求。
其次是DirectDraw,DirectDraw允许用户直接访问图形硬件,管理用于显示的内存,提供高速图形和页面切换动画。
(4)吴继承设计出粒子系统的API,采用合理的数据结构,设计了一套高效的粒子生成、管理方法,并采用高速OpenGL渲染引擎,使用了粒子组管理粒子,使之能够满足在普通PC机上模拟大数据量动态场景的需求[34]。
3 粒子系统的优化技术粒子系统涉及的计算量相当庞大和复杂,所以粒子系统优化研究也越来越受重视,因为这样可以节省计算资源,提高计算效率。
一般来说有以下几种优化的技术:3.1 绘制效率优化[35]粒子系统运行的最终结果,是在屏幕上绘制每个粒子形态这个过程,需要一定的时间,影响了系统的实时性。
绘制效率优化,就是采用特定方法,减少粒子绘制时间,进而提高速度。