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出版者:清华大学出版社

作者:[美] Ian Millington

出品人:

页数:334

译者:徐明亮

出版时间:2013-12-31

价格:79元

装帧:平装

isbn号码:9787302344568

丛书系列:

图书标签:

游戏引擎
游戏
编程
计算机科学
物理
计算机科学-游戏与图形学
计算机-游戏与图形学
计算机
游戏开发
物理引擎
游戏物理
C++
游戏编程
计算机图形学
实时渲染
碰撞检测
游戏技术
引擎开发

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具体描述

《游戏物理引擎开发》详细阐述了与游戏物理引擎相关的高效解决方案及相应的数据结构和算法，主要包括粒子数学、运动定律、粒子物理引擎、合力、弹力、硬约束条件、质体物理引擎、旋转操作的数学知识、刚体运算定律、刚体物理引擎、碰撞检测、生成碰撞、碰撞处理方案、静态接触和摩擦力、稳定性和优化问题、整合方案以及其他物理引擎等内容。此外，本书还提供了相应的算法、代码以及伪代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

《游戏物理引擎开发》适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

《深度学习在自然语言处理中的应用与前沿探索》图书简介本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探索深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新进展、核心理论与实践应用。当前，随着计算能力的飞速提升和大规模数据集的涌现，深度学习已成为推动NLP技术革命性突破的关键驱动力。本书旨在系统梳理这一领域的知识脉络，从基础理论到尖端模型，为研究人员、工程师以及对该领域感兴趣的专业人士提供一本兼具理论深度与实践指导价值的参考书。全书内容结构紧凑，逻辑严谨，共分为五大部分，涵盖了从基础回顾到未来趋势的完整知识体系。第一部分：NLP与深度学习基础重构本部分首先回顾了传统自然语言处理的基础概念，如词嵌入（Word Embeddings）的演变，重点剖析了从早期的统计模型到现代向量化表示的转变过程。随后，深入讲解了支撑现代NLP模型的核心深度学习架构。这包括循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）——如何有效处理序列数据的内在机制。我们详细分析了这些模型在处理语言依赖性、梯度消失等挑战时的优势与局限性。同时，本部分也对卷积神经网络（CNN）在文本分类、信息抽取等特定NLP任务中的应用进行了探讨，强调其在捕获局部特征方面的能力。第二部分：Transformer架构的彻底解析 Transformer架构是当前NLP领域无可争议的核心。本部分将用大量篇幅来解析其底层设计哲学。我们不仅详细阐述了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的数学原理，包括如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表达能力，还深入探讨了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构。本书特别关注了位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息中的关键作用。通过图示和伪代码，读者将能够清晰理解数据流如何在Transformer层中流动，并掌握如何根据不同任务需求调整其结构（如仅编码器结构用于理解，或编码器-解码器结构用于生成）。第三部分：预训练模型与迁移学习的范式革命预训练语言模型（PLMs）彻底改变了NLP的研究范式。本部分聚焦于BERT、GPT系列、RoBERTa等里程碑式模型的内部构造和训练策略。我们详细比较了基于Masked Language Model（MLM）的自编码器（如BERT）与基于Causal Language Model（CLM）的自回归模型（如GPT）的训练目标差异及其对下游任务的影响。书中特别讲解了微调（Fine-tuning）技术的精髓，包括如何选择合适的学习率、批次大小，以及如何利用适配器（Adapters）或高效微调方法（如LoRA）来减少计算资源消耗。此外，我们还讨论了上下文学习（In-Context Learning）和指令微调（Instruction Tuning）在大型语言模型（LLMs）中展现出的涌现能力。第四部分：核心NLP任务的深度实现本部分将理论知识转化为具体的应用实践，涵盖了当前最热门和最具挑战性的NLP任务： 1. 机器翻译（Machine Translation, MT）：深入探讨神经机器翻译（NMT）的架构演进，包括如何利用束搜索（Beam Search）优化解码过程，以及如何处理低资源语言对的挑战。 2. 文本生成与摘要（Text Generation and Summarization）：重点分析抽象式摘要（Abstractive Summarization）与抽取式摘要（Extractive Summarization）的区别。对于生成任务，本书详细介绍了评估指标（如BLEU, ROUGE）的局限性，并探讨了核采样（Nucleus Sampling）等更先进的生成策略，以平衡生成文本的流畅性与多样性。 3. 问答系统（Question Answering, QA）：区分了知识密集型QA（Knowledge-Intensive QA）和阅读理解型QA（Reading Comprehension QA）。我们详细剖析了如何利用知识图谱与大型语言模型相结合的混合架构来提升复杂推理问题的解决能力。 4. 命名实体识别与关系抽取（NER and Relation Extraction）：探讨了结合条件随机场（CRF）或图神经网络（GNN）来增强序列标注任务性能的方法，并讲解了如何从非结构化文本中构建结构化知识库。第五部分：前沿挑战与未来方向最后一部分将目光投向NLP领域的边界和未来发展。我们将探讨当前LLMs面临的几个核心挑战，包括但不限于：可解释性（Explainability）：如何揭示模型决策背后的逻辑，例如使用注意力权重可视化、梯度归因方法来理解模型为何做出特定预测。偏见与公平性（Bias and Fairness）：分析训练数据中固有的社会偏见如何被模型习得和放大，并介绍去偏见技术（Debiasing Techniques）。效率与部署（Efficiency and Deployment）：讨论模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）等技术，以实现在边缘设备或资源受限环境中部署大型模型。多模态整合：展望语言模型与视觉、语音等其他模态数据融合的趋势，探讨如何构建更通用、更贴近人类认知的AI系统。本书的特色在于理论与实践的紧密结合，配有丰富的代码示例（主要基于PyTorch框架），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。通过系统学习本书内容，读者将能够驾驭当前最先进的NLP技术栈，并为未来的研究与工程应用打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

《游戏物理引擎开发》
第1章概述
1.1 游戏物理
1.2 物理引擎
1.2.1 物理引擎的优点
1.2.2 物理引擎的缺点
1.3 物理引擎的实现方案
1.3.1 对象类型
1.3.2 碰撞处理方案
1.3.3 冲量和作用力
1.3.4 构建内容
1.4 物理引擎中的数学
1.4.1 必备的数学知识
1.4.2 数学知识回顾
1.4.3 本书引入的数学概念
1.5 本书源代码
1.6 本书组织方式
第1部分粒子物理
第2章粒子数学
2.1 向量
.2.1.1 左手空间和右手空间
2.1.2 向量和方向
2.1.3 标量和向量的乘法运算
2.1.4 向量的加法和减法运算
2.1.5 向量乘法
2.1.6 分量积
2.1.7 标量积
2.1.8 向量积
2.1.9 正交基向量
2.2 积分运算
2.2.1 微分学
2.2.2 积分运算
2.3 本章小结
第3章运动定律
3.1 粒子
3.2 运动定律
3.2.1 牛顿第一定律
3.2.2 牛顿第二定律
3.2.3 力学方程
3.2.4 向粒子添加质量
3.2.5 动量和速度
3.2.6 重力
3.3 积分算式
3.3.1 更新方程
3.3.2 完整的积分算式
3.4 本章小结
第4章粒子物理引擎
4.1 弹道轨迹
4.1.1 设置发射对象属性
4.1.2 实现方法
4.2 焰火效果
4.2.1 焰火数据
4.2.2 焰火效果规则集
4.2.3 实现方法
4.3 本章小结
第2部分质量集合体物理
第5章合力
5.1 d'alembert定理
5.2 作用力发生器
5.2.1 接口和多态
5.2.2 实现方法
5.2.3 重力发生器
5.2.4 阻力发生器
5.3 内建重力和阻尼机制
5.4 本章小结
第6章弹力
6.1 胡克定律
6.1.1 弹力限制条件
6.1.2 弹性材质
6.2 弹力发生器
6.2.1 基础型弹力发生器
6.2.2 固定弹簧发生器
6.2.3 弹性橡皮筋
6.2.4 浮力发生器
6.3 硬质弹簧
6.3.1 硬质弹簧产生的问题
6.3.2 仿硬质弹簧
6.4 本章小结
第7章硬约束条件
7.1 简单的碰撞解决方案
7.1.1 闭合速度
7.1.2 回弹系数
7.1.3 碰撞法向和碰撞法线
7.1.4 冲量
7.2 碰撞处理方案
7.2.1 碰撞检测
7.2.2 处理相交对象
7.2.3 静态碰撞
7.3 碰撞处理算法
7.3.1 处理顺序
7.3.2 时分引擎
7.4 类碰撞材质
7.4.1 绳索
7.4.2 连杆
7.5 本章小结
第8章质体物理引擎
8.1 引擎概述
8.2 使用物理引擎
8.2.1 索桥和线缆
8.2.2 摩擦力
8.2.3 blob游戏
8.3 本章小结
第3部分刚体物理系统
第9章旋转操作的数学知识
9.1 二维环境下的旋转对象
9.1.2 角速度
9.1.3 原点和质心
9.2 三维环境中的方向
9.2.1 欧拉角
9.2.2 轴-角
9.2.3 旋转矩阵
9.2.4 四元数
9.3 角速度和加速度
9.3.1 点速度
9.3.2 角加速度
9.4 实现方案
9.4.1 矩阵类
9.4.2 矩阵乘法
9.4.3 逆矩阵和转置矩阵
9.4.4 将四元数转换为矩阵
9.4.5 转换向量
9.4.6 调整矩阵中的基向量
9.4.7 四元数类
9.4.8 四元数的标准化操作
9.4.9 四元数组合操作
9.4.10 旋转
9.4.11 基于角速度的更新操作
9.5 本章小结
第10章刚体运算定律
10.1 刚体
10.2 基于旋转的牛顿第二定律
10.3 转矩
10.3.1 转动惯量
10.3.2 世界坐标系中的惯性张量
10.4 基于旋转的d'alembert定理
10.5 刚体积分运算
10.6 本章小结
第11章刚体物理引擎
11.1 引擎概述
11.2 物理引擎应用
11.2.1 飞行模拟器
11.2.2 帆船模拟器
11.3 本章小结
第4部分碰撞检测系统
第12章碰撞检测
12.1 碰撞检测管线
12.2 粗略碰撞检测
12.3 包围体
12.3.1 层次结构
12.3.2 构造层次结构
12.3.3 子对象层次结构
12.4 空间数据结构
12.4.1 二分空间划分
12.4.2 八叉树和四叉树
12.4.3 网格方案
12.4.4 多分辨率图
12.5 本章小结
第13章生成碰撞
13.1 碰撞几何体
13.1.1 图元组装
13.1.2 生成碰撞几何体
13.2 碰撞生成过程
13.2.1 碰撞数据
13.2.2 点-面碰撞
13.2.3 边-边碰撞
13.2.4 边-面碰撞
13.2.5 面-面碰撞
13.2.6 前期退出
13.3 图元碰撞算法
13.3.1 球体间的碰撞
13.3.2 球体和平面之间的碰撞
13.3.3 盒体与平面之间的碰撞
13.3.4 球体与盒体之间的碰撞
13.3.5 盒体间的碰撞
13.3.6 效率和通用多面体
13.4 本章小结
第5部分接触型物理系统
第14章碰撞处理方案
14.1 冲量和冲击转矩
14.1.1 冲击转矩
14.1.2 旋转碰撞
14.1.3 处理旋转碰撞
14.2 碰撞冲量
14.2.1 调整碰撞坐标系
14.2.2 基于冲量的速度变化
14.2.3 基于速度的冲量变化
14.2.4 计算期望速度变化
14.2.5 冲量计算
14.2.6 冲量应用
14.3 处理相交行为
14.3.1 方案选取
14.3.2 实现非线性投影
14.3.3 避免过度的旋转
14.4 碰撞处理过程
14.4.1 碰撞处理管线
14.4.2 预置碰撞数据
14.4.3 处理相交问题
14.4.4 处理速度
14.4.5 更新算法的替代方案
14.5 本章小结
第15章静态接触和摩擦力
15.1 静态作用力
15.2 微碰撞
15.2.1 移除速度
15.2.2 减少复原
15.2.3 计算最新速度
15.3 摩擦力类型
15.3.1 静态摩擦力和动态摩擦力
15.3.2 各向同性摩擦力和各向异性摩擦力
15.4 摩擦力实现方案
15.4.1 基于冲量的摩擦力
15.4.2 调整速度处理算法
15.4.3 整合方案
15.5 碰撞和连续碰撞处理
15.6 本章小结
第16章稳定性和优化问题
16.1 稳定性
16.1.1 四元数漂移
16.1.2 斜面上的相交
16.1.3 积分稳定性
16.1.4 保守碰撞检测的优点
16.1.5 调整数学精确度
16.2 优化操作
16.2.1 休眠机制
16.2.2 相交和速度误差处理
16.2.3 碰撞（接触）分组机制
16.2.4 代码优化
16.3 本章小结
第17章整合方案
17.1 引擎综述
17.2 物理引擎应用
17.2.1 布娃娃系统
17.2.2 断裂物理学
17.2.3 爆炸物理学
17.3 引擎的局限性
17.3.1 堆砌型对象
17.3.2 反作用力摩擦力
17.3.3 关节组装
17.3.4 硬质弹簧
17.4 本章小结
第6部分扩展引擎
第18章其他物理引擎
18.1 同步碰撞处理
18.1.1 jacobian方案
18.1.2 线性互补问题
18.2 约化坐标方案
18.3 本章小结
参考文献
附录a 常见惯性能量
a.1 离散质体
a.2 连续质体
a.3 常见形状
a.3.1 长方体
a.3.2 球体
a.3.3 圆柱体
a.3.4 圆锥体
附录b 游戏中常见的摩擦系数
附录c 其他程序设计语言
c.1 c语言
c.2 java语言
c.3 公共语言运行库（.net）
c.4 lua语言
附录d 数学背景知识
d.1 向量
d.2 四元数
d.3 矩阵
d.4 积分运算
d.5 物理运算
d.6 其他公式
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

看这本书一定要对照着作者github上的源码[https://github.com/idmillington/cyclone-physics/]来看。由于作者本人已经太长时间不更新代码，也不再回应issue，但是幸而给出了windows环境下demo的可执行文件，所以建议读者只看看代码学习下思路即可，不要再在尝试把代码跑起来这...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这本书给我的感受是复杂而深刻的。它不是一本能让你边喝咖啡边轻松阅读的书，它更像是一次艰苦的智力攀登。每一次攻克一个难点，都会带来巨大的成就感，但攀登的过程本身也充满了汗水和挫败感。这本书的价值不在于它教你“做什么”，而在于它极其清晰地阐释了“为什么”这些复杂的数学模型在物理模拟中是不可或缺的，并且展示了它们如何无缝地组合在一起形成一个连贯的系统。它对那些想深入理解物理计算本质的硬核爱好者极具吸引力，它提供了一种近乎哲学的视角来看待虚拟世界中的力与运动。如果有人问我，这本书适合谁？我会说，它适合那些已经知道如何写代码，但渴望知道如何写出“高质量、高保真、高性能”模拟代码的工程师，那些不满足于使用现有库，而想亲手雕琢每一个计算细节的匠人。这是一次对技术边界的深入探索，而非一次轻松的旅行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，我只能用“严谨到近乎刻板”来形容。它几乎没有采用任何口语化的表达，也没有为了迎合初学者而设置那些“温馨提示”或者“拓展阅读”。每一句话都像是经过了反复的推敲和打磨，目标只有一个：精确地传达作者的意图。如果你期待那种带着个人情感色彩、充满激情或幽默的写作方式，那你肯定会失望的。在我阅读的过程中，我感觉自己更像是在阅读一份严密的工程规范，而不是一本技术书籍。例如，在讨论到性能优化部分时，作者直接切入了不同数据结构在内存访问模式上的差异对比，那段分析极其细致，甚至考虑到了缓存行的填充问题。这对于那些追求极致性能，希望自己的模拟能跑得飞快的开发者来说，简直是无价之宝。但是，对于那些可能更关心“如何快速实现一个能动的方块”的独立游戏开发者而言，这本书的门槛未免太高了。它更侧重于“为什么”要这样做，而不是“怎么做”一个快速的原型。整体来看，它更像是一份理论指导纲领，而非实战手册，需要读者自己去填补大量的实践代码空白。

评分☆☆☆☆☆

哎呀，终于把这本厚厚的砖头啃完了！说实话，刚拿到手的时候，我还以为自己掉进了某个深不见底的理论黑洞里。那种扑面而来的数学公式和晦涩难懂的专业术语，差点让我直接放弃。我本来是抱着一种“嘿，我要做出自己的超酷物理引擎！”的热情来的，结果前几章简直是在考我的微积分和线性代数功底。每一页都像是用激光雕刻上去的，密密麻麻，每一个符号都有它不可撼动的地位。我记得有那么一个下午，对着一个关于刚体碰撞检测的章节，我足足画了三张草稿纸才勉强理解了那个旋转矩阵的几何意义。这绝对不是那种让你轻松入门的“傻瓜式”指南，它更像是一本高级工程师的内部参考手册，要求读者必须具备扎实的计算机图形学基础，不然你连“世界坐标系”和“局部坐标系”都分不清，更别提那些复杂的积分求解方法了。不过，一旦你咬紧牙关，硬着头皮把那些基础概念啃下来，你会发现作者对底层原理的剖析简直是教科书级别的精准。那种从零开始构建整个系统的逻辑链条，让人有一种“原来如此，原来世界是这样运作的”的震撼感。这本书的深度是毋庸置疑的，它毫不留情地把所有“黑箱”都打开了，让你直面引擎运作的核心。

评分☆☆☆☆☆

然而，我必须坦诚地指出，这本书在实际操作层面的覆盖略显不足。尽管它提供了坚实的理论基础，但在将这些理论转化为可运行代码的“脚手架”搭建上，着墨不多。它似乎默认读者已经精通了诸如C++模板元编程、内存管理以及跨平台编译等高级工程实践。当我试图将书中的伪代码直接映射到我自己的项目框架时，遇到了不少障碍，主要是因为缺少了关于具体API调用、依赖库选择和工具链配置的指导。举个例子，书里详细阐述了如何构建一个高效的并行化求解器，但对于如何在主流的渲染API（比如DirectX或Vulkan）中高效地同步CPU计算结果和GPU渲染指令，这本书几乎没有涉及。这使得这本书更倾向于“引擎核心算法的圣经”，而不是一本“从零开始构建一个完整游戏引擎”的实战宝典。对于那些需要快速看到成果的开发者来说，可能需要搭配大量的其他资源来弥补这部分缺失。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在概念组织上的那种宏大叙事结构。它不是零散地介绍各种算法，而是构建了一个清晰的、层级分明的技术蓝图。从最底层的数值积分方法，到中间层处理碰撞响应的约束求解器，再到顶层的集成管理系统，每一步都承前启后，逻辑严密得让人拍案叫绝。这种结构的好处是，即便是遇到自己不理解的部分，你也能大致判断出它在整个系统架构中的位置，从而知道应该先去补习哪个前置知识。这在很多其他同类书籍中是很难找到的，很多书要么只讲碰撞，要么只讲积分，缺乏这种系统化的、自上而下的视野。我甚至觉得，这本书最大的价值可能不在于让你直接抄代码，而在于帮你建立起一个正确的、健壮的、可扩展的引擎设计思维框架。读完之后，你会发现自己看其他引擎源码时的视角都变得不一样了，不再是零散地看函数，而是能快速识别出“哦，这是他们的速度积分模块”、“啊，这个是广义冲量计算”。

评分☆☆☆☆☆

非常具有实用性，但是老实说翻译有点烂，很多地方明显不达原意。总体来说如果需要了解相关知识的话，还是值得一看的。

评分☆☆☆☆☆

非常具有实用性，但是老实说翻译有点烂，很多地方明显不达原意。总体来说如果需要了解相关知识的话，还是值得一看的。

评分☆☆☆☆☆

翻译有点生硬，有配套代码，这个比较有价值，配合使用更好

评分☆☆☆☆☆

翻译有点生硬，有配套代码，这个比较有价值，配合使用更好

评分☆☆☆☆☆

引擎学习，过于拘泥技术，不够有深度