📙 Game Dev Cookbook [2022] Ryan Lambie
📗 Кулинарная книга разработчиков игр [2022] Райан Лэмби
💾 Скачать книгу
Разработка наиболее крупнобюджетных игр может стоить десятки миллионов долларов США, причём в последние 2 десятилетия эти бюджеты непрерывно росли, как и численность команд разработчиков и сроки разработки. Так, в конце девяностых игру для консоли PlayStation для конечного покупателя — могла сделать команда из 10 человек за год, для PlayStation 2 (первая половина 2000-х годов) необходима была команда из 30-50 человек и два года разработки, к 2012 году речь шла уже о командах из свыше чем 100 разработчиков и срок порядка трёх лет. По утверждению Алекса Мура, геймдизайнера из компании Sumo Digital, если бы цена игры для конечного потребителя росла в той же пропорции, игры в 2012 году стоили бы по 1800 долларов США; иными словами, чтобы окупить возросшие бюджеты при сохранении тех же цен в магазинах, компании-издатели должны продавать намного больше копий игр.
Крупнобюджетная игра для двух платформ — Xbox 360 и PlayStation 3 — обходилась в 2012 году в среднем в 20 миллионов долларов, и для того, чтобы она окупилась, нужно было продать около двух миллионов копий.
⚙️ О процессе разработки компьютерных игр
#gamedev #game_development #csharp #c_sharp #программирование
📗 Кулинарная книга разработчиков игр [2022] Райан Лэмби
💾 Скачать книгу
Разработка наиболее крупнобюджетных игр может стоить десятки миллионов долларов США, причём в последние 2 десятилетия эти бюджеты непрерывно росли, как и численность команд разработчиков и сроки разработки. Так, в конце девяностых игру для консоли PlayStation для конечного покупателя — могла сделать команда из 10 человек за год, для PlayStation 2 (первая половина 2000-х годов) необходима была команда из 30-50 человек и два года разработки, к 2012 году речь шла уже о командах из свыше чем 100 разработчиков и срок порядка трёх лет. По утверждению Алекса Мура, геймдизайнера из компании Sumo Digital, если бы цена игры для конечного потребителя росла в той же пропорции, игры в 2012 году стоили бы по 1800 долларов США; иными словами, чтобы окупить возросшие бюджеты при сохранении тех же цен в магазинах, компании-издатели должны продавать намного больше копий игр.
Крупнобюджетная игра для двух платформ — Xbox 360 и PlayStation 3 — обходилась в 2012 году в среднем в 20 миллионов долларов, и для того, чтобы она окупилась, нужно было продать около двух миллионов копий.
⚙️ О процессе разработки компьютерных игр
#gamedev #game_development #csharp #c_sharp #программирование
📙 Mathematics for Game Programming and Computer Graphics [2023] Penny de Byl
💾 Скачать книгу
Mathematics for Game Programming and Computer Graphics - это исчерпывающее руководство по “возвращению к основам” математики, использующее серию практических упражнений, основанных на решении проблем, для изучения идей, связанных с рисованием графических линий и фигур, применением векторов и вершин, построением и рендерингом сеток и работой с вершинными шейдерами. Используя Python, Pygame и PyOpenGL, вы сможете создать свой собственный математический движок и API, которые будут использоваться повсеместно для создания приложений.
#gamedev #game_development #python #геймдизайн #программирование
💾 Скачать книгу
Mathematics for Game Programming and Computer Graphics - это исчерпывающее руководство по “возвращению к основам” математики, использующее серию практических упражнений, основанных на решении проблем, для изучения идей, связанных с рисованием графических линий и фигур, применением векторов и вершин, построением и рендерингом сеток и работой с вершинными шейдерами. Используя Python, Pygame и PyOpenGL, вы сможете создать свой собственный математический движок и API, которые будут использоваться повсеместно для создания приложений.
#gamedev #game_development #python #геймдизайн #программирование
Mathematics_for_Game_Programming_and_Computer_Graphics_2023_Penny.pdf
34.1 MB
📙 Mathematics for Game Programming and Computer Graphics [2023] Penny de Byl
Mathematics is an essential skill when it comes to graphics and game development, particularly if you want to understand the generation of real-time computer graphics and the manipulation of objects and environments in a detailed way. Python, together with Pygame and PyOpenGL, provides you with the opportunity to explore these features under the hood, revealing how computers generate and manipulate 3D environments.
Mathematics for Game Programming and Computer Graphics is an exhaustive guide to getting “back to the basics” of mathematics, using a series of problem-based, practical exercises to explore ideas around drawing graphic lines and shapes, applying vectors and vertices, constructing and rendering meshes, and working with vertex shaders. By leveraging Python, Pygame, and PyOpenGL, you'll be able to create your own mathematics-based engine and API that will be used throughout to build applications.
By the end of this graphics focussed book, you'll have gained a thorough understanding of how essential mathematics is for creating, rendering, and manipulating 3D virtual environments and know the secrets behind today's top graphics and game engines. #математика #gamedev #разработка_игр #физика
Mathematics is an essential skill when it comes to graphics and game development, particularly if you want to understand the generation of real-time computer graphics and the manipulation of objects and environments in a detailed way. Python, together with Pygame and PyOpenGL, provides you with the opportunity to explore these features under the hood, revealing how computers generate and manipulate 3D environments.
Mathematics for Game Programming and Computer Graphics is an exhaustive guide to getting “back to the basics” of mathematics, using a series of problem-based, practical exercises to explore ideas around drawing graphic lines and shapes, applying vectors and vertices, constructing and rendering meshes, and working with vertex shaders. By leveraging Python, Pygame, and PyOpenGL, you'll be able to create your own mathematics-based engine and API that will be used throughout to build applications.
By the end of this graphics focussed book, you'll have gained a thorough understanding of how essential mathematics is for creating, rendering, and manipulating 3D virtual environments and know the secrets behind today's top graphics and game engines. #математика #gamedev #разработка_игр #физика
📗 Программирование графики на С++. Теория и примеры [2023] Корнеев, Гагарина
💾 Скачать книгу
Для студентов, обучающихся по направлению подготовки 09.04.04 "Программная инженерия", и всех интересующихся программированием графики. #cpp #графика #2d #3d #gamedev #разработка_игр #программирование
💾 Скачать книгу
Для студентов, обучающихся по направлению подготовки 09.04.04 "Программная инженерия", и всех интересующихся программированием графики. #cpp #графика #2d #3d #gamedev #разработка_игр #программирование
📗 Рендеринг на основе законов физики [2024] Фарр М., Джейкоб В., Хамфрис Г.
📘 Physically Based Rendering, fourth edition: From Theory to Implementation [2023] Matt Pharr, Wenzel Jakob, Greg Humphreys
⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения
💳 Купить книгу
💾 Ознакомиться с книгами RU+EN
Издание будет полезно специалистам по компьютерной графике, анимации, инженерам САПР, разработчикам соответствующего ПО, а также студентам и преподавателям. #рендеринг #графика #2d #3d #gamedev #разработка_игр #программирование
👨🏻💻 Если кто захочет задонатить на кофе:
ЮMoney:
💡 Physics.Math.Code
📘 Physically Based Rendering, fourth edition: From Theory to Implementation [2023] Matt Pharr, Wenzel Jakob, Greg Humphreys
⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения
💳 Купить книгу
💾 Ознакомиться с книгами RU+EN
Издание будет полезно специалистам по компьютерной графике, анимации, инженерам САПР, разработчикам соответствующего ПО, а также студентам и преподавателям. #рендеринг #графика #2d #3d #gamedev #разработка_игр #программирование
👨🏻💻 Если кто захочет задонатить на кофе:
ЮMoney:
410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта Сбербанк: 2202200638175206💡 Physics.Math.Code
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💦 Моделирование жидкости (англ. fluid simulation) — область компьютерной графики, использующая средства вычислительной гидродинамики для реалистичного моделирования, анимации и визуализации жидкостей, газов, взрывов и других связанных с этим явлений. Имея на входе некую жидкость и геометрию сцены, симулятор жидкости моделирует её поведение и движение во времени, принимая в расчёт множество физических сил, объектов и взаимодействий. Моделирование жидкости широко используется в компьютерной графике и ранжируется по вычислительной сложности от высокоточных вычислений для кинофильмов и спецэффектов до простых аппроксимаций, работающих в режиме реального времени и использующихся преимущественно в компьютерных играх.
Существует несколько конкурирующих методов моделирования жидкости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространёнными являются сеточные методы Эйлера, гидродинамика сглаженных частиц (англ. smoothed particle hydrodynamics — SPH), методы, основанные на завихрениях, и метод решёточных уравнений Больцмана. Эти методы возникли в среде вычислительной гидродинамики и были позаимствованы для практических задач в индустрии компьютерной графики и спецэффектов. Основное требование к данным методам со стороны компьютерной графики — визуальная правдоподобность. Иными словами, если наблюдатель при просмотре не может заметить неестественность анимации, то моделирование считается удовлетворительным. В физике, технике и математике, с другой стороны, основные требования предъявляются к физической корректности и точности моделирования, а не к её визуальному результату.
В компьютерной графике самые ранние попытки решить уравнения Навье — Стокса в трёхмерном пространстве были предприняты в 1996 году Ником Фостером (англ. Nick Foster) и Димитрисом Метаксасом (англ. Dimitris Metaxas). Их работа в качестве основы использовала более раннюю работу по вычислительной гидродинамике, которая была опубликована в 1965 году Харлоу (англ. Harlow) и Уэлшем (англ. Welch). До работы Фостера и Метаксаса многие методы моделирования жидкости были построены на основе специальных систем частиц, методах снижения размерности (типа двухмерные модели мелких водяных объёмов типа луж) и полу-случайных шумовых турбулентных полях. В 1999 году на SIGGRAPH Джос Стэм (англ. Jos Stam) опубликовал метод так называемых «стабильных жидкостей» (англ. Stable Fluids), который использовал полу-лагранжевый метод адвекции и неявные интеграции вязкости для обеспечения безусловно устойчивого поведения жидкости. Это позволило моделировать жидкости со значительно большим временным шагом и в общем привело к более быстрым программам. Позже, в 2001—2002 годах, этот метод был расширен Роном Федкивым вместе со своими сотрудниками, благодаря чему стало возможным обрабатывать сложную модель воды в трёхмерной сцене с использованием метода установленного уровня (англ. Level set method). #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Существует несколько конкурирующих методов моделирования жидкости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространёнными являются сеточные методы Эйлера, гидродинамика сглаженных частиц (англ. smoothed particle hydrodynamics — SPH), методы, основанные на завихрениях, и метод решёточных уравнений Больцмана. Эти методы возникли в среде вычислительной гидродинамики и были позаимствованы для практических задач в индустрии компьютерной графики и спецэффектов. Основное требование к данным методам со стороны компьютерной графики — визуальная правдоподобность. Иными словами, если наблюдатель при просмотре не может заметить неестественность анимации, то моделирование считается удовлетворительным. В физике, технике и математике, с другой стороны, основные требования предъявляются к физической корректности и точности моделирования, а не к её визуальному результату.
В компьютерной графике самые ранние попытки решить уравнения Навье — Стокса в трёхмерном пространстве были предприняты в 1996 году Ником Фостером (англ. Nick Foster) и Димитрисом Метаксасом (англ. Dimitris Metaxas). Их работа в качестве основы использовала более раннюю работу по вычислительной гидродинамике, которая была опубликована в 1965 году Харлоу (англ. Harlow) и Уэлшем (англ. Welch). До работы Фостера и Метаксаса многие методы моделирования жидкости были построены на основе специальных систем частиц, методах снижения размерности (типа двухмерные модели мелких водяных объёмов типа луж) и полу-случайных шумовых турбулентных полях. В 1999 году на SIGGRAPH Джос Стэм (англ. Jos Stam) опубликовал метод так называемых «стабильных жидкостей» (англ. Stable Fluids), который использовал полу-лагранжевый метод адвекции и неявные интеграции вязкости для обеспечения безусловно устойчивого поведения жидкости. Это позволило моделировать жидкости со значительно большим временным шагом и в общем привело к более быстрым программам. Позже, в 2001—2002 годах, этот метод был расширен Роном Федкивым вместе со своими сотрудниками, благодаря чему стало возможным обрабатывать сложную модель воды в трёхмерной сцене с использованием метода установленного уровня (англ. Level set method). #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💦 Моделирование жидкости (англ. fluid simulation) — область компьютерной графики, использующая средства вычислительной гидродинамики для реалистичного моделирования, анимации и визуализации жидкостей, газов, взрывов и других связанных с этим явлений. Имея на входе некую жидкость и геометрию сцены, симулятор жидкости моделирует её поведение и движение во времени, принимая в расчёт множество физических сил, объектов и взаимодействий. Моделирование жидкости широко используется в компьютерной графике и ранжируется по вычислительной сложности от высокоточных вычислений для кинофильмов и спецэффектов до простых аппроксимаций, работающих в режиме реального времени и использующихся преимущественно в компьютерных играх.
Существует несколько конкурирующих методов моделирования жидкости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространёнными являются сеточные методы Эйлера, гидродинамика сглаженных частиц (англ. smoothed particle hydrodynamics — SPH), методы, основанные на завихрениях, и метод решёточных уравнений Больцмана. Эти методы возникли в среде вычислительной гидродинамики и были позаимствованы для практических задач в индустрии компьютерной графики и спецэффектов. Основное требование к данным методам со стороны компьютерной графики — визуальная правдоподобность. Иными словами, если наблюдатель при просмотре не может заметить неестественность анимации, то моделирование считается удовлетворительным. В физике, технике и математике, с другой стороны, основные требования предъявляются к физической корректности и точности моделирования, а не к её визуальному результату.
В компьютерной графике самые ранние попытки решить уравнения Навье — Стокса в трёхмерном пространстве были предприняты в 1996 году Ником Фостером (англ. Nick Foster) и Димитрисом Метаксасом (англ. Dimitris Metaxas). Их работа в качестве основы использовала более раннюю работу по вычислительной гидродинамике, которая была опубликована в 1965 году Харлоу (англ. Harlow) и Уэлшем (англ. Welch). До работы Фостера и Метаксаса многие методы моделирования жидкости были построены на основе специальных систем частиц, методах снижения размерности (типа двухмерные модели мелких водяных объёмов типа луж) и полу-случайных шумовых турбулентных полях. В 1999 году на SIGGRAPH Джос Стэм (англ. Jos Stam) опубликовал метод так называемых «стабильных жидкостей» (англ. Stable Fluids), который использовал полу-лагранжевый метод адвекции и неявные интеграции вязкости для обеспечения безусловно устойчивого поведения жидкости. Это позволило моделировать жидкости со значительно большим временным шагом и в общем привело к более быстрым программам. Позже, в 2001—2002 годах, этот метод был расширен Роном Федкивым вместе со своими сотрудниками, благодаря чему стало возможным обрабатывать сложную модель воды в трёхмерной сцене с использованием метода установленного уровня (англ. Level set method). #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Существует несколько конкурирующих методов моделирования жидкости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространёнными являются сеточные методы Эйлера, гидродинамика сглаженных частиц (англ. smoothed particle hydrodynamics — SPH), методы, основанные на завихрениях, и метод решёточных уравнений Больцмана. Эти методы возникли в среде вычислительной гидродинамики и были позаимствованы для практических задач в индустрии компьютерной графики и спецэффектов. Основное требование к данным методам со стороны компьютерной графики — визуальная правдоподобность. Иными словами, если наблюдатель при просмотре не может заметить неестественность анимации, то моделирование считается удовлетворительным. В физике, технике и математике, с другой стороны, основные требования предъявляются к физической корректности и точности моделирования, а не к её визуальному результату.
В компьютерной графике самые ранние попытки решить уравнения Навье — Стокса в трёхмерном пространстве были предприняты в 1996 году Ником Фостером (англ. Nick Foster) и Димитрисом Метаксасом (англ. Dimitris Metaxas). Их работа в качестве основы использовала более раннюю работу по вычислительной гидродинамике, которая была опубликована в 1965 году Харлоу (англ. Harlow) и Уэлшем (англ. Welch). До работы Фостера и Метаксаса многие методы моделирования жидкости были построены на основе специальных систем частиц, методах снижения размерности (типа двухмерные модели мелких водяных объёмов типа луж) и полу-случайных шумовых турбулентных полях. В 1999 году на SIGGRAPH Джос Стэм (англ. Jos Stam) опубликовал метод так называемых «стабильных жидкостей» (англ. Stable Fluids), который использовал полу-лагранжевый метод адвекции и неявные интеграции вязкости для обеспечения безусловно устойчивого поведения жидкости. Это позволило моделировать жидкости со значительно большим временным шагом и в общем привело к более быстрым программам. Позже, в 2001—2002 годах, этот метод был расширен Роном Федкивым вместе со своими сотрудниками, благодаря чему стало возможным обрабатывать сложную модель воды в трёхмерной сцене с использованием метода установленного уровня (англ. Level set method). #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib