昨天，我们分享了一篇2D物理文档《LayaAirIDE的可视化2D物理使用文档》。
Touch Interactions：触摸交互 Highlight On Touch:如果勾选，这个对象在控制器触摸它时就会高亮。 Touch Highlight Color：对象被触摸时高亮的颜色。颜色可以被任何全局的设置颜色来覆写（例如InteractTouch 脚本）。 Rumble On Touch:控制器触碰对象时触发振动反馈，x表明时长，y表明震动强度。（x和y将来会被自定义编辑器代替）。
扭力弹簧是一种机械蓄力结构，主要用于古代弩炮和其他弩类。扭力弹簧通过对材质柔软、韧度较大的弹性材料的扭曲或旋转进行蓄力、利用，使被发射物具有一定的机械能。
在前端开发领域，物理引擎是一个相对小众的话题，它通常都是作为游戏开发引擎的附属工具而出现的，独立的功能演示作品常常给人好玩但是无处可用的感觉。仿真就是在计算机的虚拟世界中模拟物体在真实世界的表现（动力学仿真最为常见）。仿真能让画面中物体的运动表现更符合玩家对现实世界的认知，比如在《愤怒的小鸟》游戏中被弹弓发射出去小鸟或是因为被撞击而坍塌的物体堆，还有在《割绳子》小游戏中割断绳子后物体所发生的单摆或是坠落运动，都和现实世界的表现近乎相同，游戏体验通常也会更好。
就会有一个计算粒子随时间的位置的一阶常微分方程Ordinary Differential Equation (ODE)，一阶表示只有一阶的导数，常表示没有偏导
新智元报道 来源：Reddit 编辑：David 【新智元导读】牛津大学一项研究表明，与传统物理求解器相比，机器学习模型可将物理模拟速度提升至最高20亿倍，距离解决困扰狄拉克的模拟计算难题可能向着成功更近了一步。 1929年，英国著名量子物理学家保罗·狄拉克曾说过，“大部分物理学和整个化学的数学理论所需的基本物理定律是完全已知的，困难只是这些定律的确切应用导致方程太复杂而无法解决”。狄拉克认为，所有物理现象都可以模拟到量子，从蛋白质折叠到材料失效和气候变化都是如此。唯一的问题是控制方程太复杂，无法在现实的时间尺度上得到解决。 这是否意味着我们永远无法实现实时的物理模拟？随着研究、软件和硬件技术的进步，实时模拟在经典极限下成为可能，这在视频游戏的物理模拟中最为明显。 对碰撞、变形、断裂和流体流动等物理现象进行需要大量的计算，但目前已经开发出可以在游戏中实时模拟此类现象的模型。当然，为了实现这一目标，需要对不同算法进行了大量简化和优化。其中最快的方法是刚体物理学。 为此假设，大多数游戏中的物理模型所基于的对象可以碰撞和反弹而不变形。物体由围绕物体的凸碰撞框表示，当两个物体发生碰撞时，系统实时检测碰撞并施加适当的力来加以模拟。此类表示中不发生变形或断裂。视频游戏“Teardown”可能是刚体物理学的巅峰之作。 Teardown 是一款完全交互式的基于体素的游戏，使用刚体物理解算器来模拟破坏 不过，刚体物理虽然有利于模拟不可变形的碰撞，但不适用于头发和衣服等可变形的材料。在这些场景中，需要应用柔体动力学。以下是4种按复杂性顺序模拟可变形对象的方法： 弹簧质量模型 顾名思义，这类对象由通过弹簧相互连接的质点系表示。可以将其视为 3D 设置中的一维胡克定律网络。该模型的主要缺点是，在设置质量弹簧网络时需要大量手动工作，且材料属性和模型参数之间没有严格的关系。尽管如此，该模型在“BeamNG.Drive”中得到了很好的实现，这是一种基于弹簧质量模型来模拟车辆变形的实时车辆模拟器。 BeamNG.Drive 使用弹簧质量模型来模拟车祸中的车辆变形 基于位置的动力学 (PBD):更适合柔体形变 模拟运动学的方法通常基于力的模型，在基于位置的动力学中，位置是通过求解涉及一组包含约束方程的准静态问题来直接计算的。PBD 速度更快，非常适合游戏、动画电影和视觉效果中的应用。游戏中头发和衣服的运动一般都是通过这个模型来模拟的。PBD 不仅限于可变形固体，还可以用于模拟刚体系统和流体。
质点：一个有质量的几何点，忽略其大小、形状及内部结构的影响，在空间只占据一个点的位置。它是对实际研究对象的简化，理想模型。
量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）在1929年说过：“大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解”。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂，科学家无法在现实的时间尺度上求解。
来源：AI科技评论 本文约2600字，建议阅读10分钟 神经网络模拟物理比物理解算器快5000倍。 量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）在1929年说过：“大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解”。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂，科学家无法在现实的时间尺度上求解。 那么，这是否意味着我们永远无法实现实时物理模拟？ 以前物理学家通过模型开发、求近似解等方法可
Matlab中有关于机械系统动力学仿真分析的软件SimMechanics，SimMechanics是基于Simulink基础上的工具箱模块，其可以通过图形化建模的方法建立机械系统的动力学，并且由于其是基于Simulink框架的动力学建模软件，因此可以通过与simulink的控制系统相关接口连接，从而达到仿真-控制一体化的分析。Matlab-Simulink-SimMechanics的架构对于机械系统的建模-仿真-控制具有重要的作用。
Mesh Filter 组件包含对网格的引用。该组件与同一个游戏对象上的 Mesh Renderer 组件配合使用；Mesh Renderer 组件渲染 Mesh Filter 组件引用的网格。
既然是"最小化", 那么就要明确最少需要哪些功能. 对于一般的物理应用来说, 只是简单地模拟碰撞, 柔体什么的都用不到. 在这样的前提下, bullet的工程可以精简到三个: libbulletcollision, libbulletdynamics, libbulletmath. 接下来, 需要明确一下基本的物理概念. 这个是跟用什么库(physx, havok, etc)是没有关系的. 在上面的前提下, 物理方面可以抽象成一个程序对象和三个物理对象: 程序对象: 就是对物理引擎的包装, 一般只有三个行为
今天，又摘了一篇官网的文档，献给对2D物理还未入门或刚刚上手的开发者，已经熟悉的朋友们欢迎转发到微信朋友圈，让有需要的开发者看到。
导语 “一个能自我膨胀的石头、一个能被随意挤压变形的坚硬钻石、一堆失重漂浮在空中的玻璃球、一片随风飘动的柔软玻璃。或者是任何你能想到的奇幻场景…” 所有这些奇妙幻想，柔体动力学将全部满足。接下来本文将带你了解这个充满创造力的奇幻世界。 一、基础概念 想要玩好柔体，首先要了解柔体的基本构成和它的基础原理。 1、柔体弹簧 在C4D柔体动力学标签下，我们能看到有一个叫弹簧的参数部分。这部分则是柔体的基本受力规则，分别由“构造弹簧”、“斜切弹簧”、“弯曲弹簧”这三种弹簧组成。这三种弹簧共同存在，并且是同时起作用
开发团队一开始使用简单的PyTorch来实现，但效果不佳（25.5 tok/s）：
刚性机械臂建模方法已经可以有效地求解出机械臂各部分之间的耦合情况，但是对于柔性机械臂的动力学建模其侧重点在于基于刚性机械臂建模方法的基础上如何有效的处理机械臂关节柔性以及臂杆柔性的问题。由于机械臂的截面相对于其长度而言很小，可以将柔性杆作为Euler-Bernouli梁，柔性机械臂可以视为一个具有无限自由度的连续系统。相对于刚性机械臂杆件之间的耦合，柔性机械臂还需要考虑关节的柔性以及臂杆弹性变形的耦合。因而，柔性机械臂的运动方程具有高度非线性。
项目Github地址：https://github.com/erincatto/box2d
本文介绍一篇来自于麻省理工学院的Hannes Stärk、Octavian Ganea等人发表在ICML上的分子结构预测工作——《EquiBind: Geometric Deep Learning for Drug Binding Structure Prediction》。预测类药物分子如何和特定靶蛋白结合是药物发现中的一个核心问题。已有方法依赖于评分、排序和微调等步骤对大量候选分子进行采样，计算非常昂贵。针对该问题，作者提出一种SE(3)等变的几何深度学习模型——EQUIBIND。该模型能直接快速地预测出受体结合位置以及配体的结合姿势和朝向。此外，作者将该模型同已有的微调技巧结合取得额外突破。最后，作者提出一种新型且快速的微调模型，它对于给定的输入原子点云基于冯·米塞斯角距离全局最小值的近似形式来调整配体可旋转键的扭转角，避免以前昂贵的差分进化能源最小化策略。
这份史上最全汽车各部件图解，非常值得收藏！就算是老师傅，有很多部件的名字你肯定听说过但不一定都知道在哪个位置吧。 打开发动机盖，就是这个样子了，4A13发动机。 空气滤清器: 作用是过滤空气中的
机械臂的动力学在机械臂的控制中具有十分重要的意义，建立机械臂的动力学模型，是描述控制系统的依据，也是设计控制器的前提。机械臂动力学建模的常用方法是拉格朗日法和牛顿-欧拉法。采用牛顿-欧拉法建立机械臂动力学模型时，要计算每个部分加速度，然后消去内作用力，牛顿-欧拉法是解决动力学问题的力平衡方法。但是，当机械臂变得复杂，此方法的计算也将变得复杂。拉格朗日法依据的是能量平衡原理，不需要对内作用力进行求解。对于多自由度复杂度高的机械臂，拉格朗日法比牛顿-欧拉法的求解更适用。
不同领域的应用证明了Inventor Professional软件融合了直观的三维建模环境与功能设计工具，可前者用于创建零件和装配模型，支持工程师专注于设计中的功能实现，并能创建智能零部件，如钢结构、传动机构、管路、电缆和线束等。值得注意的是Inventor分解视图和动画，在产品文档、手册和装配说明中使用复杂部件的分解视图和动画。从大部分从业者反应来看Inventor从参数化、自由形状和直接建模工具中选择正确的建模工具进行各项工作。大家都知道Inventor同样适用于钣金工艺，设计和准备复杂的钣金产品以供制造。不得不提及的是Inventor可以从运动连接库中选择并施加标准的运动连接，还有添加弹簧和阻尼器，定义每个连接处的摩擦系数等详细描述。
摘要：足式机器人是机器人学中最具挑战性的主题之一。动物动态、敏捷的动作是无法用现有人为方法模仿的。一种引人注目的方法是强化学习，它只需要极少的手工设计，能够促进控制策略的自然演化。然而，截至目前，足式机器人领域的强化学习研究还主要局限于模仿，只有少数相对简单的例子被部署到真实环境系统中。主要原因在于，使用真实的机器人（尤其是使用带有动态平衡系统的真实机器人）进行训练既复杂又昂贵。本文介绍了一种可以在模拟中训练神经网络策略并将其迁移到当前最先进足式机器人系统中的方法，因此利用了快速、自动化、成本合算的数据生成方案。该方法被应用到 ANYmal 机器人中，这是一款中型犬大小的四足复杂机器人系统。利用在模拟中训练的策略，ANYmal 获得了之前方法无法实现的运动技能：它能精确、高效地服从高水平身体速度指令，奔跑速度比之前的机器人更快，甚至在复杂的环境中还能跌倒后爬起来。
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2024年4月25日，David Baker教授团队在Science上发表最新研究Expansive discovery of chemically diverse structured macrocyclic oligoamides。
【导读】如何评定一首歌的歌词的创造性？有些歌词是否真的套词或假借他人之手？本文作者就尝试用 NLP 技术分析了一位出名却也具有争议的嘻哈歌手 —— Drake 创作的歌词，来看看他的歌词中到底蕴藏着什么秘密。
https://www.groundai.com/project/unsupervised-learning-of-latent-physical-properties-using-perception-prediction-networks/
“本文介绍了梁的有限元动力学分析基本原理，并基于梁有限元模型，运用MIMO（多输入多输出）算法，计算梁在多个输入力下的振动响应。单自由度质量-弹簧-阻尼系统的振动动力学方程的计算和求解是深入理解本文的基础。”
冗余机器人是一个相对的概念，并不是一个机器人自由度越多就是冗余机器人。当机器人执行任务的维度小于机器人本身的自由度时，可以认为机器人是冗余的。即有更多任务完成选择，机器人因而存在任务的零空间。最典型的冗余机器人比如七自由度机械臂，或者蛇形机器人等。冗余机器人的任务 ,其中 ,
层次聚类和K-means聚类，可以说是聚类算法里面最基本的两种方法（wiki的cluster analysis页面都把它们排前两位）。这次要探讨的，则是两个相对“高级”一点的方法：谱聚类和chameleon聚类。 1、谱聚类 一般说到谱聚类，都是从降维(Dimensionality Reduction)或者是图分割(Graph Cut)的角度来理解。但是实际上，从物理学的简正模式的角度，可以更为直观地理解这个算法的本质。 这里先把基本的算法步骤写出来，然后再讨论算法的原理。 谱聚类
前端动画的开发一直是我所热衷探索与研究的内容，本文将描述什么是拟真的动画效果，目前所流行的 React 动画库，以及一些基于 framer-motion 动画库的 demos。
建立柔性机械臂动力学方程主要利用Newton-Euler和Lagrange方程这两个最具代表性的方程，另外比较常用的还有Kane方法等。为了建立动力学模型和控制的方便，柔性关节一般简化为弹簧。当连杆存在柔性时，常采用假设模态法、有限元法、有限段法等方法描述相应臂杆的柔性变形，然后再根据需要进行截断。柔性臂杆的变形常常简化为Euler-Bernulli梁来处理，即考虑到机械臂连杆的长度总比其截面尺寸大得多，运行过程中所产生的轴向变形和剪切变形相对于挠曲变形而言非常小，柔性臂杆只考虑挠曲变形，忽略轴向变形和剪切变形。因而从动力学角度看，每根柔性连杆都可视为一段梁。
材料力学的任务就是在满足强度、刚度和稳定性的要求下，以最经济的代价，为构件确定合理的形状和尺寸，选择适宜的材料，为构件设计提供必要的理论基础和计算方法。
Dragula是一款支持移动触摸屏设备的纯js元素拖放插件。这个元素拖放插件使用简单，浏览器兼容性好，能够实现通过鼠标或在移动设备中通过手指来拖动DOM元素的位置。
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---- 诞生于纽约布鲁克林的儿童应用公司Tinybop近日开发了一项新的儿童教育类APP——Robot Factory（机器人梦工厂），瞄准了儿童用户。目前已有iOS版，售价3美元（国内售价18元）
以色列移动信息安全公司 Zimperium 研究人员 Joshua Drake 在 Android 系统中发现了多处安全漏洞，Android 2.2到5.1的所有版本上均存在此漏洞，预计会有95%的Android设备受到影响。只需简单的一条彩信，黑客就可能完全控制用户手机。 “安卓滴血” 漏洞发现于原生的 Android 的 Stagefight 媒体库上，堪称移动世界的“心脏滴血”。几乎所有 Android 设备都含有此安全问题，攻击者会向那些没有安装补丁的用户发动针对性攻击，受害者的隐私、数据将会
开放网络操作系统（ONOS）在2015年一年当中发布了五次代码版本，每个版本的名称以一种鸟的名字命名。这次的版本是EMU，它能够提高平台的性能，例如IP组播、SDN-IP、关键的用例包括CORD，服务
从iOS 7开始，苹果在他现有的一套动画方法中添加了类弹簧的动画能力。实际上，他们还添加了很多东西；他们的UIKit Dynamics 框架是一个整合到了UIKit中的完整的物理引擎，允许你添加地心引力、弹簧附着、动力等到你的界面元素中。
Unity是一款3D引擎软件，内置NVIDIA PhysX物理引擎，使3D物体具备物理属性，产生物理效果。
本视频的工程已经上传github，CreatroPrimer仓库physics分支，传送地址：https://github.com/ShawnZhang2015/CreatorPrimer/tree/physics
刚体是由物理引擎直接控制以模拟物理对象行为的刚体。为了定义主体的形状，必须为其分配一个或多个Shape对象。请注意，设置这些形状的位置会影响人体的重心。
见其名知其意，QGridLayout 是一个网格形式的布局，他可以让控件或嵌套 layout 以网格形式在窗口中排布，我们只需在创建控件的时候指定其在网格中的位置即可。
所谓振动从狭义的理解就是物体在其平衡位置附近做往复运动，从广义的理解就是某个物理量围绕某个值附近波动（也称振荡）。振动无处不在，例如宝宝们的小心脏每时每刻都在不停地跳动; 宝宝们耳朵听到的各种悦耳的声音和烦人的噪音都说明你周围的空气在颤抖; 我们用的交流电其电压电流也是在以每秒50次地上下翻飞; 还有随时存在的各种机械振动、随时可能给宝宝们以灭顶之灾的地震...研究和分析振动问题至关重要。我们研究振动主要是通过振动机理的研究，分析掌握振动的规律，再通过科学合理的设计，抑制和控制有害的振动，充分利用有
有开发者问过LayaAir引擎是否会有自己的3D场景编辑器，首先可以肯定的讲，一定会有。3D编辑器是LayaAir3.x引擎规划的基础组成部分（3.x正在研发中）。
| 导语 动态化是APP未来的趋势，腾讯成立了动态化框架中台，打造腾讯自研的动态化框架解决方案。ScrollView是动态化框架UI组件的核心之一，而物理学算法可能是其中最重要的部分之一了，好的物理学算法能给用户带来最优秀的体验。最初iOS就是以丝滑而自然的滚动体验，征服了许多用户的心。 而对于从0开始打造UI框架的动态化框架来说，这也是最重要的部分之一。用户评判一个应用是否流畅的第一反应，可能就是在页面上划一划试试，因此物理学算法的好坏，将直接影响到用动态化框架打造的应用的体验。 本文将主要分析物理
Unity中一般都是默认全部都有交集，若是在项目过程中改变了，那么后续使用时一定要注意这个地方！
2021年12月20日，来自美国匹兹堡大学药学院的Junmei Wang和德克萨斯大学生物医学工程系的Pengyu Ren等人在Curr Opin Struc Biol合作发表综述“小分子通用力场的最新进展”。
随着汽车的快速发展以及客户对整车品质要求的逐渐提高，制动系统柔性管路关键件设计的可靠性更加重要。现在正在研发的很多车型在开发过程中大都存在管线路干涉问题，在后期解决干涉问题过程中投入了大量的人力物力。为了在设计研发前期就能充分的识别出柔性管路干涉风险，暴露问题进而整改问题，只能通过柔性管路仿真软件进行管路设计、运动仿真分析才能达到上述效果。柔性管路运动仿真是能够在设计阶段充分识别柔性管路问题及风险的极其重要的有效手段。
2018-10-11 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
来源：国防科技信息网，作者：中国航天系统科学与工程研究院 孙棕檀 【[据本站综合报道】过去十年里，软体机器人技术突飞猛进。各国研究人员均在尝试采用各种材料和设计，让原本僵硬不平整的机器人能以模仿生物体的方式弯曲和收缩，并更自然地与生物体进行互动。但软性材料通常强度或刚度性能不理想，应用受到限制；此外，软性材料的设计、制造和实现往往受到材料成本、工作原理、可扩展性和单自由度收缩驱动等因素的限制。 近日，在DARPA和美国国家科学基金会资助下，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和哈佛大学威斯研
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