因此，我已经下载了最新的BulletPhysics软件包(2.78)，并且阅读了“入门”文档，其中甚至包括一篇关于从头开始在XCode中设置项目的文章(但不针对iOS或XCode4，这就是我正在使用的)。即便如此，我仍然无法设置它。以下是我目前正在采取的步骤:我正在添加BulletPhysics“src”Xcode类中的文件夹我包括子弹物理学调试中的“src”文件夹路径和在中发布“标题搜索路径”X代码我添加#include“btBulletDynamicsCommon.h”到我想在其中使用Bullet的文件物理学我将Objective-C文件更改为Objective-C++通过改变它的
我和一个friend正在用SpriteKit制作一些东西的原型(prototype)。这不是我friend第一次使用它，但这是我第一次。我们简单的控制了一个正方形。你可以在一个“地面”节点上来回奔跑，你可以触摸一个跳跃按钮来“跳跃”。对于一组给定的质量、重力等数字，以下[self.physicsBodyapplyForce:CGVectorMake(0,1500000)];在iPad4上以iPhone模式运行时(应用程序目前仅适用于iPhone)会导致看起来正常的跳跃(几乎是一个小兔子跳)，但在我的5S上跳跃大约高20到40倍，在4S上跳跃字面意思是高出100或200倍。(“倍高”是目
在我的项目中，我有一个节点在触摸开始时向前移动(通过applyForce)。我希望物体只在一个方向(z)上移动并且从不旋转(x)。然而，当物体撞击与其成一定角度的物体时，它会以一定角度弹回，这在正常物理学中是可以预期的。理想情况下，我希望它在碰撞时停止移动而不旋转。我已经将物理体的恢复设置为0以防止弹跳(但它仍然弹跳)，并将其角度阻尼设置为1.0以防止旋转(但它仍然旋转。)关于如何防止旋转的任何其他想法物体碰撞？cubeNode.physicsBody?.restitution=0cubeNode.physicsBody?.angularDamping=1.0
这真让我恼火，我有一个播放器和一个场景，还有碰撞检测。当我进入didBeginContact时，if条件返回false。我停下来调试，secondbody(在这种情况下应该是场景)有一个随机数的categoryBitMask，不是我从中分配的那个PhysicsCategory结构，所以它不会进入if条件。是因为场景是edgeLoopFromRect吗？代码如下:structPhysicsCategory{staticletNone:UInt32=0staticletPlayer:UInt32=0b1staticletScene:UInt32=0b10staticletAll:UIn
我有一个非常基本的多边形，它是我游戏中Sprite的纹理，但是当我尝试从该纹理为Sprite创建物理体时，我收到此错误:2016-06-1908:25:21.707SpaceEscape[14677:5651144]PhysicsBody:Couldnotcreatephysicsbody.此外，该游戏使用了许多不同的简单多边形，对于一些可以创建physicsBody，但对于另一些会出现错误。funcsetPhysics(size:CGSize){self.physicsBody=SKPhysicsBody(texture:asteroidTexture,size:size)self.
我目前正在评估BulletPhysicsLibrary对于我正在使用C++和Ogre3D编写的3D太空游戏.通过从btMotionState派生并插入我的SceneNodes，我已经很好地集成了Ogre3D和Bullet，但是现在我在计算应该传递给btRigidBody::applyCentralImpulse和btRigidBody::applyTorqueImpulse方法以实现的值时遇到了很多麻烦我正在寻找的结果。当我按下键盘上的LEFT或RIGHT键时，我希望飞船在本地Z轴上滚动。当我按下UP或DOWN时，我希望它在本地X轴上倾斜。当我按下A或Z时，我希望它在局部Z轴的方向上加
本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结第一部分：PINN模型论文解读一、摘要基于物理信息的神经网络（Physics-informedNeuralNetwork，简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理规律。原理：它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。优势：与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过程中施加了物理信息约束，因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。缺陷：PINN的缺点是较难处理高维数据，低维可以处理，因为所需训练数
本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结第一部分：PINN模型论文解读一、摘要基于物理信息的神经网络（Physics-informedNeuralNetwork，简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理规律。原理：它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。优势：与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过程中施加了物理信息约束，因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。缺陷：PINN的缺点是较难处理高维数据，低维可以处理，因为所需训练数
