流體動態(tài)海報 | mixlab設計黑客

流體用來做海報背景似乎是不錯的選擇

靈感來源：

德國某海洋科學研究機構(gòu)通過計算機模擬，計算出當日本把核污水排放到太平洋后，污染半個太平洋需要57天。

嗯？不太相信？？？

沒關(guān)系，我們想辦法自己實現(xiàn)一個。

我們需要學習一些簡單的流體實現(xiàn)方式，

有時間的話可以好好看看Daniel Shiffman的教程。

作為一個計算機程序，需要有一些基本的假設（第一性原理）：

- 我們可以將流體視為盒子的集合。每個盒子都有各種特性，例如速度和密度。這些盒子與它們的鄰居互動，影響它們的速度和密度。

- 計算機不能每秒處理不計其數(shù)的交互，也不能處理不計其數(shù)的小盒子，因此我們必須簡化問題。我們把流體分成合理數(shù)量的盒子，并嘗試每秒進行幾次交互。

- 進一步簡化問題，我們僅考慮不可壓縮的流體。水是不可壓縮流體的一個例子，擠壓它，它就會向后推，并且不會變小。而空氣是可壓縮流體，把它壓扁，它會變小。不可壓縮流體的密度和壓力始終恒定，因此更易于模擬。

工作原理詳見（看這個東西需要花點時間）：

https://mikeash.com/

pyblog/fluid-simulation-for-dummies.html

事實上，上面的教程是簡化版，真正想要深入研究需要了解計算流體仿真力學，英文全稱Computational Fluid Dynamics，縮寫為CFD。

它是數(shù)值數(shù)學和計算機結(jié)合的產(chǎn)物，通過空間離散和數(shù)值求解，對流體力學的各類問題進行數(shù)值實驗、模擬和分析研究，以解決學習、科研或者工程設計中的問題。廣泛應用于科學研究、影視特效、電腦游戲、災難營救、科普教育、體育競技、軍事仿真等應用領(lǐng)域。

另外，在查找資料過程中，發(fā)現(xiàn)一個好玩的流體模擬，可以體驗下：

https://physics.weber.edu/schroeder/fluids

最后，還發(fā)現(xiàn)谷歌最近公布的一項研究：利用機器學習和硬件加速能夠改進流體模擬，且不損害準確率。

AI真的是可以應用到各行各業(yè)，只有我們想不到的，沒有做不到的。

有時間的話，我還是要好好系統(tǒng)地學習下~

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