https://youtube.com/shorts/zuhYV3Vnz6o?feature=share
Один из примеров для релиза.
Более 250 000 частиц формируют воронку, из-за того, что в левой части экрана на частицы действует внешняя сила, направленная вверх, а в правой - симметричная ей, направленная вниз.
Цвет частиц определяется длиной их вектора скорости.
Один из примеров для релиза.
Более 250 000 частиц формируют воронку, из-за того, что в левой части экрана на частицы действует внешняя сила, направленная вверх, а в правой - симметричная ей, направленная вниз.
Цвет частиц определяется длиной их вектора скорости.
YouTube
250k Lennard-Jones particle vortex
Don't forget to switch to HD for the best viewing experience. Due to the high entropy and poor compressibility of the thermal motion in this type of video, Y...
Экспромтом сочинились первые две строфы, а потом и всё остальное пока гулял в парке.
Видимо, это меня укусил через десятилетия Вознесенский, которого по странному стечению обстоятельств я читал сегодня в 5 утра)
Что ж, пора вырваться из колеи и устремиться в бесконечность)
Новый век, или парадокс Моравека
Наступает новый век
Говорила мать.
В новом веке человек
Очень хочет жрать.
Кто доставит кофе в срок,
Бургеры, цветы?
Лучше ты учись, сынок,
Чтобы нёс не ты.
Зря надеешься, сынок,
На железных слуг.
Эти слуги уж давно
Доктора наук.
Их картины и стихи
Продают за раз,
А рутину припасут
Видимо для нас.
Электронный ренессанс
Вносит свой разлад
Это знал Моравек Ганс
Много лет назад.
Прекратим по кругу бег,
Прочь из колеи!
И сольётся человек
С сильными ИИ.
Видимо, это меня укусил через десятилетия Вознесенский, которого по странному стечению обстоятельств я читал сегодня в 5 утра)
Что ж, пора вырваться из колеи и устремиться в бесконечность)
Новый век, или парадокс Моравека
Наступает новый век
Говорила мать.
В новом веке человек
Очень хочет жрать.
Кто доставит кофе в срок,
Бургеры, цветы?
Лучше ты учись, сынок,
Чтобы нёс не ты.
Зря надеешься, сынок,
На железных слуг.
Эти слуги уж давно
Доктора наук.
Их картины и стихи
Продают за раз,
А рутину припасут
Видимо для нас.
Электронный ренессанс
Вносит свой разлад
Это знал Моравек Ганс
Много лет назад.
Прекратим по кругу бег,
Прочь из колеи!
И сольётся человек
С сильными ИИ.
https://www.youtube.com/shorts/qYG8VcBiuVg
Еще один пример к релизу.
Столкновение в системе из 15 000 частиц. Если не рендерить в видео, а только на экран, то тянет в реалтайме.
Если еще и 4К видео писать, то в четыре раза медленнее.
А еще можно менять параметры частиц (массу, энергию связи с соседями, скорость), что меняет картину столкновения.
Еще один пример к релизу.
Столкновение в системе из 15 000 частиц. Если не рендерить в видео, а только на экран, то тянет в реалтайме.
Если еще и 4К видео писать, то в четыре раза медленнее.
А еще можно менять параметры частиц (массу, энергию связи с соседями, скорость), что меняет картину столкновения.
YouTube
15k Lennard-Jones particles impact test
I rendered this video while preparing examples for my simulator release. It showcases a simulation of an impact in 15k Lennard-Jones particle system, with th...
https://www.youtube.com/shorts/n5yjwgBiAH0
И еще один пример к релизу. Вероятно, предпоследний.
Любимый мною детерминистический хаос - сначала я прогнал симуляцию падения частичек, потом задал им цвет в соответствии с финальной позицией и запустил ее заново. Так как симулятор детерминистичный, частички снова упали ровно на те же места, формируя Фингуса и Винкля из Gobliins 2)
Ну, или МВК и САЕ, для тех, у кого в детстве была русская версия)
Не забудьте врубить 4К, а то ютуб шакалит. Не любит он тепловое движение за высокую энтропию.
И еще один пример к релизу. Вероятно, предпоследний.
Любимый мною детерминистический хаос - сначала я прогнал симуляцию падения частичек, потом задал им цвет в соответствии с финальной позицией и запустил ее заново. Так как симулятор детерминистичный, частички снова упали ровно на те же места, формируя Фингуса и Винкля из Gobliins 2)
Ну, или МВК и САЕ, для тех, у кого в детстве была русская версия)
Не забудьте врубить 4К, а то ютуб шакалит. Не любит он тепловое движение за высокую энтропию.
YouTube
Brewing Gobliins 2 Characters in a Deterministic Lennard-Jones Fluid Simulation
I created this video as part of my preparations for the release of my simulator, Simba, demonstrating its deterministic nature: I assigned colors to particle...
https://youtube.com/shorts/rLob5SCYQKo?feature=share
Пример к релизу, дистилляция. Гоним самогон из леннард-джонсовской жидкости)
Заодно докодил еще один рендерер, чтобы частички не просто кружочками были, а рассчитывалась их плотность.
У красных частиц глубина потенциальной ямы в 14 раз меньше, чем у синих, поэтому когда их смесь начинают нагревать, красные испаряются быстрее и конденсируются в емкости справа.
Пример к релизу, дистилляция. Гоним самогон из леннард-джонсовской жидкости)
Заодно докодил еще один рендерер, чтобы частички не просто кружочками были, а рассчитывалась их плотность.
У красных частиц глубина потенциальной ямы в 14 раз меньше, чем у синих, поэтому когда их смесь начинают нагревать, красные испаряются быстрее и конденсируются в емкости справа.
YouTube
Distillation simulation: Purifying Lennard-Jones Moonshine
I created this video as a part of my preparations for the upcoming release of my simulator, Simba. It showcases the distillation process of a mixture consist...
https://youtu.be/TJPlDeGhfDM
Так, ну вот это, наверное, последний пример. Хотел уже заканчивать с примерами, но решил, что виртуальную химию стоит добавить. По-моему, получилось довольно няшно, такая цепная реакция)
В этом примере изначально есть два типа молекул - красно-синие и зелено-желтые. Они достаточно стабильные и друг с другом не взаимодействуют, но вот их центральные "атомы", синие с желтыми, могут образовывать связь в 24 раза более энергетически выгодную, чем та, в которой они находятся в своих стабильных исходных молекулах.
Чтобы начать реакцию, я разместил несколько свободных желтых частичек, одну из которых легонько толкнул в сторону красно-синей молекулы. Этого хватило, чтобы красно-синюю разорвало на куски с формированием сине-желтой и выделением энергии.
Кстати, если кто в школе не понимал, как физически, на уровне молекул, выглядит "выделение энергии" в реакциях - это вот оно. Стремясь занять более энергетически-выгодное положение, частицы разбрасывают друг-друга в стороны с огромной скоростью. Можно заметить, как энергия выделяется и в виде поступательного движения (разлет "осколков"), так и в виде вращательного и колебательного, в общем, во все степени свободы выливается.
Энергии разлетающихся осколков хватает, чтобы при столкновении с другими молекулами оторвать у них частичку-другую, а то и вовсе разбить на части, освобождая центральные "атомы" для новых реакций и еще большего выделения энергии.
В конце я включаю термостат на охлаждение, чтобы замедлить этот хаос из летающих туда-сюда частиц, что позволяет сформироваться более длинным цепочкам молекул, типа "полимеров".
График слева показывает температуру, можно видеть, как она экспоненциально растет.
Так, ну вот это, наверное, последний пример. Хотел уже заканчивать с примерами, но решил, что виртуальную химию стоит добавить. По-моему, получилось довольно няшно, такая цепная реакция)
В этом примере изначально есть два типа молекул - красно-синие и зелено-желтые. Они достаточно стабильные и друг с другом не взаимодействуют, но вот их центральные "атомы", синие с желтыми, могут образовывать связь в 24 раза более энергетически выгодную, чем та, в которой они находятся в своих стабильных исходных молекулах.
Чтобы начать реакцию, я разместил несколько свободных желтых частичек, одну из которых легонько толкнул в сторону красно-синей молекулы. Этого хватило, чтобы красно-синюю разорвало на куски с формированием сине-желтой и выделением энергии.
Кстати, если кто в школе не понимал, как физически, на уровне молекул, выглядит "выделение энергии" в реакциях - это вот оно. Стремясь занять более энергетически-выгодное положение, частицы разбрасывают друг-друга в стороны с огромной скоростью. Можно заметить, как энергия выделяется и в виде поступательного движения (разлет "осколков"), так и в виде вращательного и колебательного, в общем, во все степени свободы выливается.
Энергии разлетающихся осколков хватает, чтобы при столкновении с другими молекулами оторвать у них частичку-другую, а то и вовсе разбить на части, освобождая центральные "атомы" для новых реакций и еще большего выделения энергии.
В конце я включаю термостат на охлаждение, чтобы замедлить этот хаос из летающих туда-сюда частиц, что позволяет сформироваться более длинным цепочкам молекул, типа "полимеров".
График слева показывает температуру, можно видеть, как она экспоненциально растет.
YouTube
Vigorous Exothermic Reaction with Domino Effect in Lennard-Jones Molecules
Simba is now released! You can check it out on my GitHub repository: https://github.com/r-aristov/simba-ps
I created this video as part of my preparation for the simulator release. It illustrates a self-sustaining exothermic reaction between two types of…
I created this video as part of my preparation for the simulator release. It illustrates a self-sustaining exothermic reaction between two types of…
https://youtube.com/shorts/mGJCcav1ol0?feature=share
Теперь параметры рендера и физики можно легко задать из командной строки при старте примеров.
Теперь параметры рендера и физики можно легко задать из командной строки при старте примеров.
YouTube
Dual Impact in a Smoothed Render of 20k Lennard-Jones Particles
I created this video as part of my preparations for the simulator release to test alternative rendering code. It serves as one of the examples included with ...
https://github.com/r-aristov/simba-ps
Штош. Релиз готов.
В ближайшее время будет статья на Хабр.
Пока - качайте, тыркайте, развлекайтесь)
Штош. Релиз готов.
В ближайшее время будет статья на Хабр.
Пока - качайте, тыркайте, развлекайтесь)
GitHub
GitHub - r-aristov/simba-ps: Fast deterministic all-Python Lennard-Jones particle simulator that utilizes Numba for GPU-accelerated…
Fast deterministic all-Python Lennard-Jones particle simulator that utilizes Numba for GPU-accelerated computation. - r-aristov/simba-ps
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вспомнил, что у меня где-то валяется код, обучающий мелкую нейросетку SDF-представлению 3D сцены (Signed Distance Function), думал его тоже на гитхаб выложить, даже собрал из кубиков подобие головы с острова Пасхи, чтоб на ней продемонстрировать (из кубиков, потому что на текущий момент он умеет рисовать только кубики и шарики. Ну и сетку учить).
А он прям стыдный) Так что пусть полежит, пока у меня не возникнет желание его почистить и превратить в опенсорс)
А он прям стыдный) Так что пусть полежит, пока у меня не возникнет желание его почистить и превратить в опенсорс)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
"Эксперимент, очевидно, неудачный"
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Так, ну вот это уже лучше)
Сетки упорно не хотят выучивать динамику ансамблей частиц, но тот подход, который я разработал в прошлый раз, к счастью, работает.
Он немного напоминает "теорию пилотной волны", потому что сетка не видит отдельных частиц, она видит кусочки "поля" вокруг каждой из них. Но выдает она уже не поле, а изменение их параметров. Получается, что есть "классический" указатель на центр частицы в виде ее сохраненной позиции, и есть нейросетевая магия, которая берет кусочек поля, центрированный на этой позиции и выдает коррекцию параметров частицы.
В прошлый раз я тестировал на одном типе частиц, они разлетались в тепловом движении.
Тут же я попробовал более сложную задачу - два типа частиц, столкновение.
Это пока ранний эксперимент, если присмотреться, видно что местами нейромагия срабатывает не так, как хотелось бы - на то она и магия. Но это, я думаю, поправимо.
Сетки упорно не хотят выучивать динамику ансамблей частиц, но тот подход, который я разработал в прошлый раз, к счастью, работает.
Он немного напоминает "теорию пилотной волны", потому что сетка не видит отдельных частиц, она видит кусочки "поля" вокруг каждой из них. Но выдает она уже не поле, а изменение их параметров. Получается, что есть "классический" указатель на центр частицы в виде ее сохраненной позиции, и есть нейросетевая магия, которая берет кусочек поля, центрированный на этой позиции и выдает коррекцию параметров частицы.
В прошлый раз я тестировал на одном типе частиц, они разлетались в тепловом движении.
Тут же я попробовал более сложную задачу - два типа частиц, столкновение.
Это пока ранний эксперимент, если присмотреться, видно что местами нейромагия срабатывает не так, как хотелось бы - на то она и магия. Но это, я думаю, поправимо.
https://youtube.com/shorts/HMmCJVkNUY4?feature=share
Во. Отрендерил для ютуба, а то телега пережимает гифки.
Что сразу бросается в глаза, так это то, как нейросимуляция няшно обрабатывает высокоэнергетические столкновения. Я обучал ее на энергиях в 2.5 раза меньше, чем в этом видео. Симулятор в таких случаях просто "взрывается" - буквально за пару шагов симуляции энергия взлетает до бесконечности, достаточно одной "слишком быстрой" частицы, чтобы разлетелись вообще все.
Здесь же быстрые частицы спокойно пробивают массу и даже теряют энергию на столкновениях, увязая в ней!
Во. Отрендерил для ютуба, а то телега пережимает гифки.
Что сразу бросается в глаза, так это то, как нейросимуляция няшно обрабатывает высокоэнергетические столкновения. Я обучал ее на энергиях в 2.5 раза меньше, чем в этом видео. Симулятор в таких случаях просто "взрывается" - буквально за пару шагов симуляции энергия взлетает до бесконечности, достаточно одной "слишком быстрой" частицы, чтобы разлетелись вообще все.
Здесь же быстрые частицы спокойно пробивают массу и даже теряют энергию на столкновениях, увязая в ней!
YouTube
Convolutional Neural Network Simulates High-Energy Particle Impact with Remarkable Stability
Following the release of my open-source simulator, I have delved into neural simulation research. I successfully trained a small neural network to compute Le...
https://youtube.com/shorts/B7dxL7CT5CI?feature=share
А это с другим рендером, сглаженным. Тут лучше видно след, который оставляют сверхбыстрые частицы, пролетающие через массу других.
А это с другим рендером, сглаженным. Тут лучше видно след, который оставляют сверхбыстрые частицы, пролетающие через массу других.
YouTube
Convolutional NN Simulates High-Energy Particle Impact with Remarkable Stability (Smoothed Version)
Following the release of my open-source simulator, I have delved into neural simulation research. I successfully trained a small neural network to compute Le...