問題タブ [simulation]

Maxima は Sage のcontour_plot で国のプロットを行うことができると今日聞きました。Maximaをインポートするために次のことを試みましたが失敗しました:

ここと同じような地図を作りたいと思います。

田んぼの水やりシミュレーションのような、具体的なシミュレーションが知りたいです。

Python でのこのようなシミュレーションでお気に入りのライブラリ/インターネット ページは何ですか?

Simpy、Numpy、Pygame はほとんど知りません。それらについての例を取得したいと思います。

私はここで問題を抱えています。さまざまな交通シミュレーション モデルの統合を可能にするフレームワークを構築することを目指しています。この統合は、シミュレーション間でのリンク接続、リンク コスト、および車両の共有に基づいています。

分散シミュレーションを行うために、「コーディネーター」 (スター トポロジー) を用意する予定です。参加しているすべてのシミュレーションは、単純に登録され、コーディネーターとのみ対話します。次に、コーディネーターは、各シミュレーション間のさまざまなタスクの実行を調整します。

分布の問題の簡単な例は、1 つのシミュレーションが道路などの特定のオブジェクトを「担当」している場合です。そしてもう一つは、他の道路の「担当」です。ただし、これらの道路は相互接続されています (したがって、これらのシミュレーション間の同期が必要であり、データを交換したり、メソッドをリモートで呼び出したりできる必要があります)。

私は RMI を見てきましたが、このタスクに適していると考えています。(オーバーワイヤ シグナリング規則を作成しなければならないことを抽象化するため)。

これは正気ですか？ここでの問題は、シミュレーション間の明示的な同期を確保するために、シミュレーション参加者がデータ ストレージの一部を「コーディネーター」に集中させる必要があることです。さらに、一部のシミュレーションでは、他のシミュレーションのコンポーネントまたはメソッドが必要になる場合があります。（したがって、RMIを使用するという考えです）。

私の基本的なアプローチは、「コーディネーター」に巨大な RMI レジストリーを実行させることです。また、すべてのシミュレーションは、レジストリ内のすべてを検索するだけで、各ステップで正しいオブジェクトが使用されるようにします。

この道を進むためのヒントはありますか？

私はシミュレーションの世界では初心者で、プログラマーが Java で実際のシミュレーション プロジェクトを開発する方法を学びたいと思っています。日食を使用します。私が知る必要がある他のこと (例: 他のパッケージ、ソフトウェアなどとその目的) を誰か指摘できますか?

私が話しているプロジェクトのタイプが明確でないため、質問が少し曖昧に思えるかもしれません。しかし、初心者なので、シミュレーション プロジェクトのコーディング方法を開始する必要があると言わせてください。

しばらくの間、 「ゲームのリアルタイム流体力学」から集めたアルゴリズムを使用して、流れる水のシミュレーションを試みてきました。問題は、これらのアルゴリズムでは水のような動作が得られないように見えることです。

私自身、私は何か間違ったことをしていると思います。これらのアルゴリズムはすべて水のような流体に適しているわけではありません。

これらのアルゴリズムで何が間違っていますか? これらのアルゴリズムはまったく正しいですか?

関連するプロジェクトがbitbucket repositoryにあります。( gletoolsと最新のpygletを実行する必要があります)

ソフトウェアだけでプラグアンドプレイイベントをシミュレートする方法があるのだろうかと思っていました。ドライバーをテストしており、pnpイベントの開始からドライバーのインストールをテストしたかったのですが、実際のプリンターを接続したくありません。

私はシミュレーションを書いていますが、デザインに関するヒントが必要です。基本的な考え方は、与えられた確率過程のデータが生成され、後でさまざまな計算のために消費されるということです。たとえば、1回の反復の場合：

• プロセス1->ソース1のデータを生成します：x1
• プロセス2->ソース1のデータを生成します：x2
• 等々

後で、たとえばソース2の出力にいくつかの変換を適用したいので、結果はx2a、x2b、x2cになります。したがって、最終的には次のベクトルになります：[x1、x2a、x2b、x2c]。

N多変量確率過程（たとえば、複数の相関現象を表す）に関しては、問題があります。一度にN次元のサンプルを生成する必要があります。

• プロセス1->ソース1...Nのデータを生成します：x1 ... xN

シミュレーションコードを構造化し、パフォーマンスを損なうことなく柔軟性を提供できるシンプルなアーキテクチャについて考えています。

私はこれらの線に沿って何かを考えていました（擬似コード）：

どういうわけか私はこのデザインについて確信が持てません。たとえば、単一の反復ではなくサンプルのベクトルを使用する場合は、上記の設計を変更する必要があります（たとえば、渡されたプロキシ行列の部分行列をデータで埋めるプロセスを使用できますが、これが良いアイデアかどうかはわかりません。そうであれば、単一の反復の場合にもうまく適合します）。コメント、提案、批評は大歓迎です。

編集：

重要なポイントを要約し、状況を明確にするための上記のテキストの短い要約：

• random_processes一部のデータを生成するロジックが含まれています。たとえば、与えられた平均と相関行列を使用して、多変量ランダムガウス分布からサンプルを抽出できます。たとえば、コレスキー分解を使用できます。その結果、サンプルのセットを取得します[x1 x2 ... xN]
• 次元とパラメーターが異なる複数のrandom_processesを持つことができます
• によって生成された個々の要素に対していくつかの変換を行いたいrandom_processes

これがデータフロー図です

出力は、いくつかの計算を行うために使用されています。

私は次の問題を抱えており、方程式の一部を理解するのに苦労しています:

積分を推定するモンテカルロ法は基本的に、無作為にたくさんのサンプルを取り、加重平均を求めます。たとえば、f(x) の積分は、N 個の独立したランダム サンプル x _rから次のように推定できます。

代替テキスト http://www.goftam.com/images/area.gif

範囲 [x1, x2] の xr の一様確率分布の場合。各関数評価 f(xr) は独立しているため、この作業を一連のプロセスに分散するのは簡単です。

私が理解していないのは、 f(x _r ) が何をすべきかということですか? それは同じ方程式にフィードバックしますか？無限ループじゃないの？

Java で非常に単純な 3D 物理シミュレーターを作成する必要があり、立方体と球体がぶつかり合っています。それ以上のことはありません。私はそのようなことをしたことがありません。どこから始めればよいですか? それがどのように行われるかに関するドキュメントはありますか? 再利用できるライブラリはありますか?