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自学C语言:构建粒子模拟系统 - Gradience
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Teaching myself C so I can build a particle simulation https://www.youtube.com/watch?v=NorXFOobehY 视频内容总结如下: 视频作者最近对物理模拟视频产生了浓厚兴趣,特别是看到Pez's work频道的2D粒子碰撞模拟后,深受启发。他首先尝试用Python和ChatGPT实现了一个3D版本,但发现Python的性能不足以处理大量粒子。因此,他决定自学C语言,以构建一个更高效的粒子模拟系统。 在模拟粒子运动时,作者首先采用了欧拉方法,通过计算粒子在固定时间间隔内的位移并更新其位置和速度。虽然这种方法简单快速,但精度不高,会导致小误差累积。为了提高精度,作者回顾了牛顿的运动学方程,并结合微积分知识,推导出新的方程,只跟踪粒子的当前位置、前一位置和加速度,从而在第一次尝试时就取得了完美效果。 然而,作者在渲染连接时遇到了困难,特别是在3D空间中定向和旋转物体的问题。幸运的是,他在旧书店找到了一本线性代数书,解决了这些问题。他还发现,只需指定粒子间等距,系统就能自动形成四面体结构,类似于化学中的结构。 作者还展示了如何通过递归细分创建更复杂的结构,如二十面体,并通过理想气体定律保持结构的膨胀。此外,他还构建了一个由粒子组成的蹦床,并固定了角落。 视频最后,作者提到了还有许多关于弗里叶积分和基于这种简单物理的游戏可以探索,并鼓励观众如果感兴趣可以查看相关链接。他还提到,这个项目实际上是一年前开始的,但直到现在才制作成视频。 总的来说,视频展示了作者从Python转向C语言,通过自学和实践,成功构建了一个高效的粒子模拟系统,并分享了其中的技术细节和挑战。 项目地址:https://github.com/liuzhao1225/YouDub-webui YouDub 是一个开创性的开源工具,旨在将 YouTube 和其他平台上的高质量视频翻译和配音成中文版本。该工具结合了最新的 AI 技术,包括语音识别、大型语言模型翻译,以及 AI 声音克隆技术,提供与原视频相似的中文配音,为中文用户提供卓越的观看体验。
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