Przegląd 4 Aerodynamika, algorytmy genetyczne, duże kroki i dynamika pozycji. Modelowanie fizyczne w animacji komputerowej Maciej Matyka

Podobne dokumenty
Modelowanie Fizyczne w Animacji Komputerowej

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia stacjonarne i niestacjonarne

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne

Inżynierskie metody numeryczne II. Konsultacje: wtorek 8-9:30. Wykład

Modelowanie i Animacja

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych

Fizyka 1 Wróbel Wojciech. w poprzednim odcinku

Algorytmy ewolucyjne `

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Modelowanie i Animacja

Algorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne. I. Karcz-Dulęba

RENDERING W CZASIE RZECZYWISTYM. Michał Radziszewski

ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia)

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)-

MODELOWANIE ZA POMOCĄ MES Analiza statyczna ustrojów powierzchniowych

Symulacje komputerowe

Numeryczna algebra liniowa

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

ALGORYTMY GENETYCZNE ćwiczenia

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Dokąd on zmierza? Przemieszczenie i prędkość jako wektory

METODY NUMERYCZNE. wykład. konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30. dr inż. Grażyna Kałuża pokój

Zadanie 5 - Algorytmy genetyczne (optymalizacja)

Numeryczna algebra liniowa. Krzysztof Banaś Obliczenia Wysokiej Wydajności 1

Mechanika Analityczna

Modelowanie w projektowaniu maszyn i procesów cz.5

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

Elementy inteligencji obliczeniowej

Fizyka 1 Wróbel Wojciech. w poprzednim odcinku

Mechanika ogólna. Kinematyka. Równania ruchu punktu materialnego. Podstawowe pojęcia. Równanie ruchu po torze (równanie drogi)

Spis treści PRZEDMOWA DO WYDANIA PIERWSZEGO...

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta

KADD Minimalizacja funkcji

OPIS PRZEDMIOTU/MODUŁU KSZTAŁCENIA (SYLABUS)

IMPLIKACJE ZASTOSOWANIA KODOWANIA OPARTEGO NA LICZBACH CAŁKOWITYCH W ALGORYTMIE GENETYCZNYM

Dobór parametrów algorytmu ewolucyjnego

Metody przeszukiwania

Odkrywanie algorytmów kwantowych za pomocą programowania genetycznego

Spokrewnienie prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami IBD. IBD = identical by descent, geny identycznego pochodzenia

Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki

Obliczenia iteracyjne

Program MC. Obliczyć radialną funkcję korelacji. Zrobić jej wykres. Odczytać z wykresu wartość radialnej funkcji korelacji w punkcie r=

Wstęp do metod numerycznych Zadania numeryczne 2016/17 1

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

6. Klasyczny algorytm genetyczny. 1

Księgarnia PWN: David J. Griffiths - Podstawy elektrodynamiki

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO

ANALIZA KINEMATYCZNA PALCÓW RĘKI

Inżynierskie metody analizy numerycznej i planowanie eksperymentu / Ireneusz Czajka, Andrzej Gołaś. Kraków, Spis treści

Jan Awrejcewicz- Mechanika Techniczna i Teoretyczna. Statyka. Kinematyka

Procesy Markowa zawdzięczają swoją nazwę ich twórcy Andriejowi Markowowi, który po raz pierwszy opisał problem w 1906 roku.

WYKŁAD 8 RÓWNANIE NAVIERA-STOKESA 1/17

Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.

Strategie ewolucyjne. Gnypowicz Damian Staniszczak Łukasz Woźniak Marek

Automatyczny dobór parametrów algorytmu genetycznego

KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO. dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Zasady dynamiki Newtona. Ilość ruchu, stan ruchu danego ciała opisuje pęd

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński

Regulator PID w sterownikach programowalnych GE Fanuc

AUTO-STROJENIE REGULATORA TYPU PID Z WYKORZYSTANIEM LOGIKI ROZMYTEJ

Elementy modelowania matematycznego

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

Regulator PID w sterownikach programowalnych GE Fanuc

Równoważność algorytmów optymalizacji

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A

Algorytmy genetyczne

Sposoby tworzenia uwarunkowania wstępnego dla metody gradientów sprzężonych

c - częstość narodzin drapieżników lub współczynnik przyrostu drapieżników,

Podstawy elektrodynamiki / David J. Griffiths. - wyd. 2, dodr. 3. Warszawa, 2011 Spis treści. Przedmowa 11

1. Symulacje komputerowe Idea symulacji Przykład. 2. Metody próbkowania Jackknife Bootstrap. 3. Łańcuchy Markova. 4. Próbkowanie Gibbsa

9. PODSTAWY TEORII PLASTYCZNOŚCI

Podręcznik. Przykład 1: Wyborcy

Szacowanie wartości hodowlanej. Zarządzanie populacjami

RÓWNANIE DYNAMICZNE RUCHU KULISTEGO CIAŁA SZTYWNEGO W UKŁADZIE PARASOLA

Wstęp do metod numerycznych 11. Minimalizacja: funkcje wielu zmiennych. P. F. Góra

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Transformaty. Kodowanie transformujace

Algorytmy ewolucyjne. wprowadzenie

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 4

Metody numeryczne. dr hab inż. Tomasz Chwiej. Syllabus:

Zasady dynamiki Newtona. Ilość ruchu, stan ruchu danego ciała opisuje pęd

Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych

Z poprzedniego wykładu:

Paweł Kłosowski Andrzej Ambroziak METODY NUMERYCZNE W MECHANICE KONSTRUKCJI Z PRZYKŁADAMI W PROGRAMIE

Algorytmy ewolucyjne NAZEWNICTWO

Sylabus modułu: Matematyczne podstawy informatyki (kod modułu:03-mo2n-12-mpln)

Tadeusz SZKODNY. POLITECHNIKA ŚLĄSKA ZESZYTY NAUKOWE Nr 1647 MODELOWANIE I SYMULACJA RUCHU MANIPULATORÓW ROBOTÓW PRZEMYSŁOWYCH

Zmienność. środa, 23 listopada 11

Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki

UKŁADY WIELOCZŁONOWE Z WIĘZAMI JEDNOSTRONNYMI W ZASTOSOWANIU DO MODELOWANIA ZŁOŻONYCH UKŁADÓW MECHANICZNYCH

Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika

Modelowanie rynków finansowych z wykorzystaniem pakietu R

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova

Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki

Wykaz oznaczeń Przedmowa... 9

Transkrypt:

Przegląd 4 Aerodynamika, algorytmy genetyczne, duże kroki i dynamika pozycji Modelowanie fizyczne w animacji komputerowej Maciej Matyka

Wykład z Modelowania przegląd 4 1. Animation Aerodynamics 2. Algorytmy Genetyczne 3. Duże kroki w symulacji tkanin 4. Dynamika oparta na pozycji (nie siłach)

Animation Aerodynamics

Równania Naviera-Stookesa

Tu mają rozwiązanie analityczne!

Animation Aerodynamics, 1991 Wejchert, J. et. al.

Prymitywy we współrzędnych cylindrycznych

Animation Aerodynamics, 1991 Wejchert, J. et. al.

Siła Stokes a

Siła wiatru n n u (można też dodać siłę pochodzącą od względnej różnicę prędkości - tarcie..)

Siła wiatru n n F = n * (n * u) Iloczyn skalarny u (można też dodać siłę pochodzącą od względnej różnicę prędkości - tarcie..)

Siły dla każdego trójkąta

Czasem zdarza się i tak...

Podobny model w działaniu

J. Wejchert, D. Haumann, Animation Aerodynamics Computer Graphics, Volume 25, Number 4, July 1991

Algorytmy Genetyczne Genetic Cars (WWW) Medium.com article

Który z obiektów lepiej będzie chodził?

http://rednuht.org/genetic_cars_2/

https://pl.wikipedia.org/wiki/algorytm_genetyczny

Rozwiązanie problemu z użyciem algorytmów genetycznych wymaga: - zakodowania cech naszego układu (obiektu) w postaci łańcucha znaków lub symboli (genom) tak, aby z niego można było wygenerować rozwiązanie (osobnik) - rozwiązanie może być wtedy mutowane przez zmianę symboli w tym łańcuchu znaków (genomie) w sposób losowy - pomiar tzw. fitness, czyli miary określającej jak blisko jesteśmy naszego rozwiązania (osobnika) poprawnego

Algorytm Algorytm genetyczny polega na minimalizacji miary fitness z użyciem mutacji genomu naszego osobnika. Osobnikiem może być zwierzę, człowiek, wirus to w biologii, ale też rysunek, animacja, obiekt fizyczny (i to interesuje nas tutaj).

Algorytm c.d. 1. Wygeneruj genom pierwszego osobnika matki 2. Zmierz fitness matki 3. Wykonaj losową mutację genomu 4. Wygeneruj nowego osobnika (dziecko) 5. Zmierz fitness dziecka 6. Jeśli fitness dziecka jest większy od fitnessu matki przepisz genom dziecka do genomu matki 7. Idź do kroku 3.

Kompresja rysunku (Algorytm Genetuczny) Jak przybliżyć rysunek za pomocą zbioru przeźroczystych figur (tu kółek)? Genom koduje: - Pozycję N kół - Ich kolory R,G,B - Stopień przeźroczystości Osobnik: rysunek (zbiór wartości R,G,B) Fitness stopień podobieństwa do Oryginału

265 mutacji

2203 mutacje

10119 mutacji

4832304 mutacji

Oryginał 4832304 mutacji

+ sensory + mutacje / ewolucja

Wyniki

Karl Sims Karl Sims - Evolved Virtual Creatures, Evolution Simulation, 1994 [360p].mp4 Karl Sims - Evolved Virtual Creatures, Evolution Simulation, 1994

Genetyka + symulacje w akcji https://www.youtube.com/watch?v=cxtzhhq7ziq Harnessing evolutionary creativity_ evolving soft-bodied animats in simulated physical environments [720p]

Duże kroki w symulacji tkanin (Large Steps in Cloth Simulation)

Budowa modeli tkanin https://aras-p.info/cloth.html

Problemy z całkowaniem w Spring-Mass Krok czasowy musi być mały Też w przypadku Verleta i MidPoint Metody Euler/Verlet/MidPoint są jawne

Large Steps... w pigułce Metoda niejawna całkowania równań ruchu Układ równań liniowych Macierz rzadka Metoda iteracyjna gradientów sprzężonych (Conjugate Gradient) Możemy użyć... dowolnie dużego kroku czasowego DT

Large Steps in Cloth Simulation David Baraff Andrew Witkin

Aplikacja Cloth + kolizje + całkowanie (?) https://www.youtube.com/watch?v=kbfxnayiloy

Position Based Dynamics

http://www.matthias-mueller-fischer.ch/publications/posbaseddyn.pdf

Standardowy model z siłami rozpoznana kolizja Wyliczamy siły Przyspieszenia prędkości Przesuwamy ciała - Opóźnienie w reakcji - Nie można ustawić dużego ks - czyli problemy z krokiem czasowym (oscylacje) http://www.matthias-mueller-fischer.ch/talks/pbdtutorial2017-slides-1.pdf

Dynamika bez przyspieszeń rozpoznana kolizja przesuń tak, aby nie Kolidowały ze sobą koryguj prędkości

Algorytm symulacji PBD Inicjalizuj x0, v0 Pętla v(n) v(n) + dt * f(x(n)) p x(n) + dt * v(n) x(n+1) modyfikuj p korekta pozycji u wylicz prędkość (x(n+1)-x(n)) / dt v(n+1) u korekta prędkości Koniec pętli http://www.matthias-mueller-fischer.ch/talks/pbdtutorial2017-slides-1.pdf

Sprężynki z PBD Wprowadzamy wagi dla więzów (tu w1 i w2) Kolejne ograniczenia ruchu (siły) to będą więzy z różnymi wagami Iteracje Gaussa-Seidla (tego już nie będziemy omawiać na wykładzie)

PBD w działaniu Position Based Dynamics [360p].mp4 https://youtu.be/j5igw5-h4zm

Koniec -------------------------------------------------------------