Как применяется физика в разработке игр?
Я очень хочу стать разработчиком игр и знаю, что там нужны знания по физике. Но я не понимаю, где и как именно они применяются? На каком уровне ее нужно знать? Если можете — приведите, пожалуйста, конкретные примеры задач, поставленных перед разработчиком игр, где ему потребуется знать физику. Чем больше, тем лучше.
Спасибо всем большое!
- Вопрос задан более трёх лет назад
- 1233 просмотра
Комментировать
Решения вопроса 1
Роман @lastuniverse
Всегда вокруг да около IT тем
Просто представьте, что вы разрабатываете одну из следующих игр:
Бильярд
расчет траекторий шаров, с учетом приложенного к шару вектора силы и точки его приложения, вращательных моментов, эфекта торможения (гашения скорости) шаров со временем.
Гоночный симулятор
расчет траектории машины с учетом торможения/ускорения, инерции, столкновения с препятствиями/другими машинами, расчет деформаций элементов кузова при ударах и т.д.
Шутер
траектории разлета осколков/тел/предметов при взрывах. Транспортные средства (если есть) как в гоночных симуляторах. Поведение модели тела (траектории откидывания) игрока/персонажа/моба при физическом воздействии на него (удар авто средством/дубиной/прикладом/сковородкой, попадание пули, падение с высоты) с учетом распределения принятой моделью энергии удара по телу, силой этого удара и точкой его приложения. Например попали в голову — откидывает голову, попали в правое плече — пошло откидывание плеча и разворот корпуса, при этом противоположная сначала отстанет от разворота а потом полетит с ускорением вокруг тела по траектории вращения.
Космический симулятор
комплексное влияние источников гравитации друг на друга и на корабли, с учетом масс всех участвующих во взаимодействии объектов и как следствие их инерции
Все это физика и геометрия, достаточно сложно переплетенные между собой
ФИПИ: При подготовке к ЕГЭ по физике стоит уделить больше внимания лабораторным работам и экспериментам
В ЕГЭ по физике в 2019 году наиболее успешными были школьники, изучавшие предмет по программам углубленного уровня. Сложности с выполнением заданий были связаны с неумением анализировать условие задачи и давать ее полное решение. Отрицательно на результатах экзамена сказывается и недостаток опыта в проведении лабораторных работ и экспериментов. Очередной обзор методических рекомендаций с анализом типичных ошибок участников ЕГЭ от специалистов Федерального института педагогических измерений (ФИПИ) посвящен физике.
Материал механики и молекулярной физики участники ЕГЭ-2019 усвоили примерно на одинаковом уровне. Улучшились и результаты по электродинамике, особенно за счет роста средних процентов выполнения заданий базового уровня и расчетных задач на законы постоянного тока. Но так же, как и в прошлые годы, наблюдается отставание в освоении элементов содержания квантовой физики.
Наиболее успешно выполняются задания на определение значения физических величин с использованием различных формул, а также на анализ изменения физических величин в различных процессах.
Наблюдается некоторое снижение результатов выполнения заданий на проверку методологических умений, в основном за счет заданий на использование метода рядов.
В контрольных измерительных материалах по физике используются задания, базирующиеся на фотографиях или рисунках различных лабораторных и демонстрационных опытов. Для этих заданий результаты выполнения оказались существенно ниже, чем для других заданий по этой же теме, не использующих контекст опытов. Эти факты свидетельствует о недостаточном внимании к практической части курса или об отсутствии необходимого оборудования для проведения лабораторных работ и демонстрационных экспериментов. Стоит отметить, что замена реального эксперимента компьютерным моделированием или даже видеосюжетами с записью опытов не дает того обучающего эффекта, как самостоятельное проведение школьниками наиболее важных опытов и обязательных лабораторных работ.
Значительно повысились результаты решения качественных задач и расчетных задач, особенно тех, к решению которых применимы типовые алгоритмы. Но здесь по-прежнему фиксируется ряд проблем.
Первая – в умении анализировать условие задачи. Целесообразно на этапе обучения ввести дополнительный пункт в оформление задачи, в рамках которого, кроме записи «Дано» и рисунка (при необходимости), обучающиеся описывают особенности процессов задачной ситуации и обосновывают выбор физической модели. Интересно, что решения задач в 100-балльных работах отличает как раз наличие таких комментариев в начале решения, которые позволяют судить о понимании экзаменуемым сути рассматриваемых процессов и обоснованности выбранного способа решения.
Вторая – недостатки, связанные с полнотой представления решения. У участников экзамена бытует ошибочное мнение о том, что наличие верного ответа – это гарантия получения максимального балла за решение задачи. При этом некоторые участники используют формулы, которые уже являются производными от основных формул, пропускают логические шаги в математических преобразованиях, не показывают, каким образом был получен числовой ответ. Важно понимать, что на ЕГЭ по физике оценивается вся цепочка рассуждений.
Машинное обучение всё чаще используется в физике частиц
Эксперименты на Большом адронном коллайдере каждую секунду выдают порядка миллиона гигабайт данных. Даже после уменьшения и сжатия, данные, полученные на БАК всего за час, по объёму оказываются сравнимыми с данными, полученными Facebook за целый год.
К счастью, специалистам по физике частиц не приходится разбираться с этими данными вручную. Они работают совместно с разновидностью искусственного интеллекта, обучающегося вести самостоятельный анализ данных при помощи технологии машинного обучения.
«По сравнению с традиционными компьютерными алгоритмами, которые мы разрабатываем для проведения определенного вида анализа, мы делаем алгоритм машинного обучения так, чтобы он сам решал, какими анализами заниматься, что в результате экономит нам несчётное количество человеко-часов разработки и анализа», — говорит физик Александр Радович из Колледжа Уильяма и Мэри, работающий в нейтринном эксперименте Nova.
Радович и группа исследователей очертили круг текущего применения и будущих перспектив МО в физике частиц в сводке, опубликованной в Nature в августе 2018.
Просеивая большие данные
Чтобы обработать огромные объёмы данных, получаемых в современных экспериментах, — как те, что идут на БАК, — исследователи применяют «триггеры» – специальное оборудование, работающее совместно с ПО, в реальном времени решающее, какие данные оставить для анализа, а от каких избавиться.
На детекторе LHCb в эксперименте, который может пролить свет на то, почему во Вселенной материи гораздо больше, чем антиматерии, алгоритмы МО принимают по меньшей мере 70% подобных решений, говорит учёный Майк Уильямс из Массачусетского технологического института, работающий на LHCb, один из авторов упомянутой сводки. «МО играет роль почти во всех аспектах работы с данными в эксперименте, начиная от триггеров, и заканчивая анализом оставшихся данных», — говорит он.
Машинное обучение демонстрирует значительные успехи в области анализа. На огромных детекторах ATLAS и CMS на БАК, благодаря которым была открыта частица Хиггса, стоят миллионы сенсоров, сигналы которых необходимо свести вместе для получения осмысленных результатов.
«Эти сигналы составляют сложное пространство данных», — говорит Майкл Каган из Национальной ускорительной лаборатории SLAC Энергетического департамента США, работающий на детекторе ATLAS, и принимавший участие в создании сводки. «Нам нужно понять взаимосвязь между ними, чтобы сделать выводы – например, что определённый след частицы в детекторе оставил электрон, фотон или что-то ещё».
МО выгодно и для экспериментов с нейтрино. NOva, который обслуживает Фермилаб, изучает, как нейтрино переходят из одного вида в другой при путешествии сквозь Землю. Эти нейтринные осцилляции потенциально способны раскрыть существование новых типов нейтрино, которые, согласно некоторым теориям, могут оказаться частицами тёмной материи. Детекторы NOva выискивают заряженные частицы, появляющиеся, когда нейтрино сталкиваются с материалом в детекторе, а алгоритмы МО определяют их.
От машинного обучения к глубинному обучению
Недавнее продвижение в области МО часто называют глубинным обучением, и оно обещает ещё больше расширить область применения МО в физике частиц. Под ГО обычно имеют в виду использование нейросетей: компьютерных алгоритмов с архитектурой, вдохновлённой плотной густой сетью нейронов человеческого мозга.
Эти нейросети самостоятельно обучаются определённым задачам анализа при помощи тренировки, когда они обрабатывают пробные данные, например, из симуляций, и получают обратную связь о качестве своей работы.
До недавнего времени успехи нейросетей были ограничены, поскольку их было очень сложно тренировать, говорит соавтор работы Казухиро Терао, исследователь со SLAC, работающий в нейтринном эксперименте MicroBooNE, изучающем нейтринные осцилляции в рамках краткосрочной программы Фермилаб. Эксперимент станет частью будущего Глубокого подземного нейтринного эксперимента. «Эти трудности ограничивали наши возможности работой с простейшими нейросетями глубиной в пару слоёв, — говорит он. – Благодаря продвижению алгоритмов и вычислительного оборудования, теперь нам гораздо больше известно о том, как создавать и тренировать более способные нейросети с сотнями или тысячами слоёв».
Многие прорывы в ГО обуславливаются коммерческими разработками технологических гигантов и тем взрывом данных, что они создали за последние два десятилетия. «К примеру, NOva использует нейросеть, сделанную по подобию архитектуры GoogleNet, — говорит Радович. – Это улучшило эксперимент до такой степени, которую можно было бы достичь, только увеличив сбор данных на 30%».
Плодотворная почва для инноваций
Алгоритмы МО день ото дня становятся всё более сложными и тонко настроенными, открывая беспрецедентные возможности для решения задач из области физики частиц. Многие из новых задач, для которых их можно применять, связаны с компьютерным зрением, как говорит Каган. «Это похоже на распознавание лиц, но только в физике частиц свойства изображений более абстрактны и сложны, чем уши или носы».
Данные некоторых экспериментов, например, NOvA и MicroBooNE, довольно легко можно превратить в настоящие изображения, и ИИ сразу же можно использовать для определения их особенностей. С другой стороны, изображения по результатам экспериментов на БАК сначала необходимо реконструировать на основе запутанного набора данных, полученных с миллионов сенсоров.
«Но даже если данные и не выглядят, как изображения, мы всё равно можем применять методы из компьютерного зрения, если правильно обработаем данные», — говорит Радович.
Одна из областей, в которых такой подход может оказаться очень полезным – это анализ джетов частиц, возникающих в большом количестве на БАК. Джеты – это узкие струи из частиц, следы которых чрезвычайно сложно отделить друг от друга. Технология компьютерного зрения может помочь разбираться в этих джетах.
Ещё одно новое применение ГО – симуляция данных по физики частиц, предсказывающих, допустим, что случится в столкновениях частиц на БАК, которую можно сравнить с реальными данными. Такого рода симуляции обычно работают медленно и требуют невероятно больших вычислительных мощностей. ИИ же мог бы проводить такие симуляции гораздо быстрее, что в итоге могло бы стать полезным дополнением традиционных методов исследований.
«Всего лишь несколько лет назад никому не могло прийти в голову, что глубинные нейросети можно натренировать на то, чтобы им „виделись“ данные на основе случайного шума, — говорит Каган. – Хотя эта работа находится ещё на очень ранней стадии, она уже выглядит достаточно многообещающей, и, вероятно, поможет решать проблемы с данными в будущем».
Польза здорового скептицизма
Несмотря на очевидные прорывы, энтузиасты МО часто сталкиваются со скептицизмом со стороны их коллег, в частности, поскольку алгоритмы МО по большей части работают по типу «чёрных ящиков», не давая практически никакой информации по поводу того, как именно они пришли к определённому заключению.
«Скептицизм очень здоровый, — говорит Уильям. – Если мы используем МО для триггеров, отбрасывающих какие-то данные, как, например, на LHCb, то нам нужно чрезвычайно аккуратно подходить к этому вопросу и очень высоко задирать планку».
Следовательно, чтобы укрепить позиции МО в физике частиц, необходимо постоянно пытаться улучшать понимание того, как работают алгоритмы, и по возможности делать перекрестное сравнение с реальными данными.
«Нам постоянно надо пытаться понять, что делает компьютерный алгоритм, и оценивать его результаты, — говорит Терао. – Это справедливо для любого алгоритма, не только МО. Поэтому, скептицизм не должен тормозить прогресс».
Быстрое продвижение уже позволяет некоторым исследователям мечтать о том, что может стать возможным в недалёком будущем. «Сегодня мы по большей части используем МО для поиска особенностей в наших данных, способных помочь нам ответить на некоторые вопросы, — говорит Терао. – А лет через десять алгоритмы МО, возможно, сумеют самостоятельно ставить собственные вопросы и понимать, что обнаружили новую физику».
- физика частиц
- большой адронный коллайдер
- Искусственный интеллект
- Физика
ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ОБУЧЕНИИ ФИЗИКЕ Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»
Текст научной работы на тему «ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ОБУЧЕНИИ ФИЗИКЕ»
Самусев А.Н. студент 502 гр.
специальность математика с доп. спец. физика
филиал в г. Новозыбкове ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ОБУЧЕНИИ
Современное преподавание в школе сталкивается с проблемой снижения интереса учащихся к изучению предметов. Перед нами педагогами ставиться задача — пробудить интерес, не отпугнуть ребят сложностью предмета, особенно на первоначальном этапе изучения курса физики. Чтобы учение не превратилось для ребят в скучное и однообразное занятие, нужно на каждом уроке вызывать у ребят приятное ощущение новизны познаваемого. Знакомясь с множеством современных педагогических технологий по направлениям модернизации, я в своей практике выбрала технологии на основе активизации и интенсификации деятельности учащихся, так как принцип активности ребенка в процессе обучения был и остается одним из основных. Такое качество деятельности, характеризуется высоким уровнем мотивации, осознанной потребностью в усвоении знаний и умений, результативностью. Использование компьютера на уроке способствует внедрению новых современных педагогических технологий в учебно-воспитательный процесс.
Характерной особенностью школьников в изучении физики состоит в том, чтобы помочь им осознать важность и универсальность изучаемых законов, создать условия для самореализации личности каждого учащегося в процессе обучения, развить потребность в самостоятельной творческой и исследовательской деятельности в рамках физической науки, вооружить необходимым методологическим материалом.
На сегодняшний день существует большое количество новых педагогических технологий: информационно-коммуникативные технологии (ИКТ); теория решения изобретательских задач (ТРИЗ); обучение в сотрудничестве (ОВС); коллективный способ обучения (КСО); использование электронно-образовательных ресурсов (ЭОР).
Большие возможности содержатся в использовании компьютерных технологий (ИКТ) при обучении физике. Компьютерная проектная среда Живая Физика предоставляет возможности для интерактивного моделирования движения в гравитационном, электростатическом магнитном или любых других полях, а также движения, вызванного всевозможными видами взаимодействия объектов, содержит компьютерные эксперименты, задания для самостоятельной работы учащихся, компьютерные иллюстрации. Комплект представляет единую методическую систему.
Программа Живая Физика позволяет изучать школьный и вузовский курс физики, усваивать основные физические концепции и сделать более
наглядными абстрактные идеи и теоретические построения (такие как, например, напряженность электростатического или магнитного поля). При этом нет необходимости использовать сложное в налаживании, громоздкое, дорогостоящее, а иногда даже опасное оборудование.
Пример исследования явления диффузии на рис 1. Ученик наблюдает явление на экране монитора модель явления диффузии, определяет время, за которое перемешиваются молекулы двух сортов при различных температурах. Наблюдает явления, делает выводы. Что сделали кружочки -молекулы в итоге? (смешались). Как влияет изменение температуры жидкостей при данном явлении? Как называют данный процесс? (диффузия).
И в качестве одной из форм обучения, стимулирующих учащихся к творческой деятельности, я предлагаю создание одним учеником или группой учеников мультимедийной презентации, сопровождающей изучение какой-либо темы курса « Что изучает физика?». Проверяем, как усвоили учащиеся основные физические термины: тело, вещество , явления. На слайде представлены интерактивные картинки
Здесь каждый из учащихся имеет возможность самостоятельного выбора формы представления материала, компоновки и дизайна слайдов. Кроме того, он имеет возможность использовать все доступные средства мультимедиа, для того, чтобы сделать материал наиболее зрелищным. Наряду с этим мы стали внедрять в свою деятельность базу уже созданных электронных ресурсов. Существует огромное число готовых программных продуктов, которые могут быть использованы учителями физики при проведении современных уроков с применением новых информационных технологий. Подобные уроки позволяют повысить мотивацию учащихся в изучении физики, активизировать их познавательную деятельность, формировать общее мировоззрение на научном уровне.
В основе педагогической технологии ТРИЗ (Теории решения изобретательских задач) лежит формирование у учащихся сильного мышления, воспитания творческой личности, подготовленной к решению сложных проблем в различных областях деятельности. ТРИЗ возникла в технике, но помимо технических систем существуют и другие — научные, художественные, социальные и т.д. при этом развитие всех систем подчинено сходным закономерностям, поэтому основные идеи и принципы ТРИЗ могут быть распространены на решение различных задач. Процесс решения изобретательской задачи можно рассматривать как выявление, анализ и разрешение некоторого противоречия в ходе применения алгоритма решения изобретательских задач (АРИЗ) и прийти к идеальному конечному результату (ИКР). АРИЗ позволяет перейти от расплывчатой и туманной
исходной ситуации к схематической модели задачи, анализ — найти причины возникновения противоречия. Владение методами решения изобретательских задач позволяют учащимся изобретать, самореализовываться, преодолевать стереотипы мышления, вырабатывать умения работать с нетривиальными идеями.
Фрагмент № 1 урока по теме «Плотность», 7 класс.
Попробуем смоделировать с помощью приема маленьких человечков железо в разных агрегатных состояниях, но человечками будете вы сами. Ученики по желанию выходят к доске и демонстрируют плотность железа твердого, стоя рядом друг с другом. При демонстрации железа жидкого дети отходят на шаг друг от друга. При моделировании железа в газообразном состоянии учащиеся отходят на достаточное расстояние друг от друга. Дети составляют схемы.
В данном фрагменте использован прием моделирования с помощью нарисованных маленьких человечков, который позволяет представить наглядно частицы вещества, по-своему заглянуть внутрь тела.
Основной идеей ОВС является самостоятельная работа учащихся в малых группах (от 2-х до 5-и человек), учебные задания структурируются таким образом, что все члены группы оказываются взаимосвязанными и взаимозависимыми и при этом достаточно самостоятельными в овладении материала и решении задач.
При разработке уроков физики на любой из ступеней обучения целесообразно использование как отдельных технологий, так и комплексное использование элементов нескольких эффективных педагогических технологий. Использование мультимедийного проектора в ходе всего урока физики способствует решению различных учебных задач. На этапе «Актуализация знаний учащихся» и при решении «Исследовательских задач» хорошо работают элементы выше названных педтехнологий. Использование современных образовательных технологий позволяет рационально организовать процесс обучения, добиваться хороших результатов. Для самостоятельного решения в классе или дома задачи предлагаю задание, правильность решения которых они смогут проверить, поставив компьютерные эксперименты. Самостоятельная проверка полученных результатов при помощи компьютерного эксперимента усиливает познавательный интерес учащихся, делает их работу творческой, а в ряде случая приближает её по характеру к научному исследованию. Задания творческого и исследовательского характера существенно повышают заинтересованность учащихся в изучении физики и являются дополнительным мотивирующим фактором. При подготовке учащихся к сдаче Единого Государственного Экзамена использование информационных технологий можно определить в следующих направлениях: проведение локального тестирования и диагностики; поиск и обработка информации в рамках подготовки к ЕГЭ с использованием сети Интернет (например,
интерактивные тесты на сайте ФИПИ).
В современных условиях предъявляются высокие требования не только к уровню знаний учащихся, но и к умению работать самостоятельно. Внедрение новых образовательных технологий в учебный процесс меняет методику обучения, позволяет наряду с традиционными методами, приемами и способами использовать моделирование физических процессов, анимации, персональный компьютер, которые способствуют созданию на занятиях наглядных образов на уровне сущности, межпредметной интеграции знаний, творческому развитию мышления, активизируя учебную деятельность учащихся.
1. Новые педагогические и информационные технологии в системе образования / Под ред. Е.С.Полат — М., 2000
2. Живая физика. Комплекты компьютерных экспериментов: методические рекомендации / Под ред. В.В.Бронфман, С.М.Дунин — М.: ИНТ.- 238 с.
3. Иванов Г.И. Формулы творчества, или Как научиться изобретать: Книга для учащихся старших классов. — М.: Просвещение, 1994.
4. Тамберг Ю.Г. Как научить ребенка думать. — Ростов на Дону: Изд-во Феникс, 2007.
Самусев А.Н. студент 502 гр.
специальность математика с доп. спец. физика
филиал в г. Новозыбкове ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИЯ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ФИЗИКИ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И КОМПЕТЕНТНОГО
ПОДХОДА В ОБУЧЕНИИ Задача современного обучения состоит не просто в сообщении знаний или в превращении знаний в инструмент творческого освоения мира, на первый план на современном этапе развития общества, выходят требования сохранения и развития личностных качеств ученика, развитие его творческого потенциала и интеллекта, жизненно-ценностных ориентаций.
В инновационных процессах целью обучения становится развитие у учащихся возможностей осваивать новый опыт на основе формирования творческого и критического мышления, обеспечение условий такого развития, которое позволило бы каждому раскрыть и полностью реализовать свои потенциальные возможности: физические, духовные и интеллектуальные.
Инновация (англ. innovation) — это внедренное новшество, обеспечивающее качественный рост эффективности процессов или продукции, востребованное рынком. Термин «инновация» происходит от