AIに物理法則を学習させたら「未知の物理変数」で現象を表現する！ - 科学ニュースメディア！ナゾロジー
AIには人類が知覚できない「何か」が見えているようです。 米コロンビア大学（Columbia University）による2022年の研究で、AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な「変数」の数を考えさせたところ、現在の人類には理解できない要素が含まれることが示されました。 ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解し、正確な運動予測まで成功させていたのです。 研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と「変数」を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると述べています。 もし研究者たちの予測が正しければ、振り子運動や円運動などには誰も知らない「裏の方程式」が存在しているのかもしれません。 研究の詳細は2022年7月25日付で科学雑誌『Nature Computational Science』に掲載されています
What is a collision?
2D Rigid Body Collision Resolution Part 1: Defining the problemFrom Mario bouncing off a Goomba to two cars bumping into each other in a racing game, dealing with collisions is such an integral part of most video games that we often take it for granted. In this series of blog posts, I want to show you what actually goes on behind the scenes in a physics simulation like the one above. While we're g
JavaScriptで記述できる物理学ベースのシミュレーションを分かりやすく学べ実際にデモを動かせる「Ten Minute Physics」
物理学に基づくシミュレーションをコンピューターグラフィックスで仕上げる動画をYouTubeチャンネルのTen Minute Physicsが投稿しています。Ten Minute Physicsがこれまで投稿してきた数多くのシミュレーションのコードや、実際にブラウザで動作するデモについて、運営者でNVIDIAの従業員であるというマルチーズ・ミラー氏が紹介しました。 Ten Minute Physics https://matthias-research.github.io/pages/tenMinutePhysics/index.html ミラー氏は記事作成時点で17本の動画を投稿しており、順番に視聴していくことでさまざまな2D・3Dシミュレーションを学んでいくことが可能です。ミラー氏はチュートリアルの動画のほか、シミュレーションのコードや実際にシミュレーションを動かせるデモサイトを公開して
SwiftUIで紐を表現する
概要 Twitterで惚れ惚れするようなリアルな紐の表現を見かけたので、見様見真似で実装してみました。 前提 厳密な物理法則に従うものではなく紐っぽい動きを表現するような実装です。 また高校一年生レベルの物理(等加速度直線運動・フックの法則等)を使います。 GitHub HomeAppDemo 参考 ベジェ曲線の算出方法。 Cubic Bézier: from math to motion Spring Animationの説明とプログラムの実装。 The physics behind spring animations 単振動の説明(序盤のみ視聴) Coding Challenge #160: Spring Forces [SwiftUI] .offset と .position の違い positionは親ビューに対しての座標となることに注意。 各Viewの座標系を考慮すると話がややこ
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