哈密​​顿神经网络 Sam Greydanus，Misko Dzamba，Jason Yosinski | 2019年 论文： 博客： 基本用法 训练哈密顿神经网络（HNN）： 任务1：理想的质量弹簧系统： python3 experiment-spring/train.py --verbose 任务2：理想摆锤： python3 experiment-pend/train.py --verbose 任务3：真正的摆锤（来自本《论文）： python3 experiment-real/train.py --verbose 任务4：两体问题： python3 experiment-2body/train.py --verbose 任务4b：三体问题： python3 experiment-3body/train.py --verbose 任务5：像素摆锤（来自OpenAI G

脑机接口(BCI)是一项有可能改变世界的前沿技术。脑电图（EEG）运动图像（MI）信号已被广泛用于许多BCI应用中以协助残疾人控制设备或环境、甚至增强人的能力。然而大脑信号解码的有限性能限制了BCI行业的广泛发展。在这篇文章中，我们提出了一个基于注意力的时间卷积网络(ATCNet)用于基于EEG的运动图像分类。该ATCNet模型利用多种技术来提高MI分类的性能，参数数量相对较少。ATCNet采用了科学的机器学习来设计一个特定领域的深度学习模型，具有可解释和可说明的特征，多头自我关注来突出MI-EEG数据中最有价值的特征，时间卷积网络来提取高层次的时间特征，以及基于卷积的滑动特征。颞部卷积网络提取高层次的时间特征，基于卷积的滑动窗口有效地增强了MI-EEG数据。所提出的模型在BCI中的表现优于目前最先进的技术。在IV-2a数据集中，提议的模型优于目前最先进的技术，准确率为85.38%和70.97%。

《DynamicalSystems.jl：探索非线性动力学的利器》 在计算机科学与数学的交叉领域，非线性动力学是一个极具挑战且充满魅力的研究方向。它研究的是那些不能简单通过线性关系来描述的系统行为，比如混沌理论、分岔理论以及吸引子等。而DynamicalSystems.jl正是这样一个专注于非线性动力学的开源软件库，它在Julia编程语言的平台上，为科学家和工程师提供了强大的工具，帮助他们深入理解和模拟这些复杂系统。 DynamicalSystems.jl库的核心特性在于其对非线性动力系统的全面支持。它涵盖了从基本的微分方程解算器，到高级的混沌分析工具，如Lyapunov指数计算、延迟坐标嵌入和吸引子建模等。这个库的设计旨在提供高效、易于使用的接口，使得研究人员能够快速地进行实验和理论验证。 1. **熵（Entropy）**：在非线性动力学中，熵是衡量系统状态不确定性的度量。DynamicalSystems.jl库提供计算不同类型的熵的函数，如Kolmogorov-Sinai熵和Shannon熵，帮助用户理解系统的复杂性和随机性。 2. **Julia语言（Julia）**：作为DynamicalSystems.jl的实现平台，Julia是一种专为数值计算设计的高性能动态语言。它的速度接近C和Fortran，同时保持了脚本语言的简洁性和易读性，使得复杂的数学运算变得轻而易举。 3. **物理与数学（Physics & Mathematics）**：DynamicalSystems.jl将物理学中的动力学原理与数学的抽象概念结合，为研究物理系统的混沌行为提供了有力的数学工具。 4. **混沌（Chaos）**：混沌理论是DynamicalSystems.jl的重要应用领域。库内包含用于识别混沌行为的算法，如计算Lyapunov指数，这能帮助确定系统的敏感依赖于初始条件。 5. **维度（Dimension）**：非线性动力系统常常具有不可微的曼德勃罗集或科赫曲线等高维结构。库提供了估计遍历维数和盒计数维数的方法，以揭示系统隐藏的几何结构。 6. **非线性动力系统（Nonlinear Dynamics）**：从简单的双摆到复杂的生物网络，DynamicalSystems.jl处理各种非线性模型，如自治系统、受控系统和延迟微分方程。 7. **延迟坐标嵌入（Delay Coordinates Embedding）**：这种方法用于从有限的数据中重建系统的完整动力学。DynamicalSystems.jl提供了Takens嵌入和其他相关方法，使用户能够从时间序列数据中恢复系统的动力学。 8. **吸引子（Attractor）**：系统长期行为的稳定状态被称为吸引子。库提供了构建和分析吸引子的工具，如计算吸引域、绘制Poincaré截面等。 9. **Hacktoberfest**：DynamicalSystems.jl积极参与开源社区的活动，如Hacktoberfest，鼓励开发者贡献代码，推动库的持续改进和发展。 10. **TheJuliaLanguageJulia**：这一标签可能指的是Julia语言社区，表明DynamicalSystems.jl是Julia生态系统的一部分，受益于社区的广泛支持和活跃的开发。 DynamicalSystems.jl的源代码位于"DynamicalSystems.jl-master"压缩包中，包含了完整的库实现、文档和示例。这个库不仅为科研人员提供了宝贵的资源，也促进了非线性动力学在教育和工业领域的应用。通过利用DynamicalSystems.jl，我们可以更深入地洞察那些看似无序但又遵循内在规律的复杂系统，揭示自然界的奇妙之处。

游戏开发中的物理学源码是程序员实现逼真游戏世界的关键元素，这些源码涵盖了各种物理模拟技术，如碰撞检测、飞行模拟、布料模拟、浮空器动力学以及爆炸效果等。下面将对这些主题进行详细阐述。 1. **碰撞测试(crashtest.zip)**：在游戏开发中，碰撞检测是确保物体间交互真实性的基础。它涉及到计算两个或多个对象是否在空间上相交。源码可能包括基于轴对齐边界框（AABB）、包围球（Bounding Spheres）或多边形碰撞检测的算法。理解这些算法可以帮助开发者创建更精确的碰撞反馈和物理响应。 2. **飞行模拟(flightsim.zip)**：飞行模拟需要考虑空气动力学、重力和其他物理因素，使游戏中的飞行器行为接近现实。源码可能包含对牛顿运动定律的实现，以及风速、升力和阻力的计算。开发者可以通过这些代码学习如何创建真实的飞行体验。 3. **布料模拟(clothsim.zip)**：布料模拟允许游戏中的旗帜、衣物等软体对象动态地摆动和移动。源码通常会涉及弹簧模型和刚体动力学，处理每个布料粒子之间的相互作用。这种技术可以增加游戏环境的视觉真实感。 4. **浮空器动力学(hover.zip)**：对于像直升机或气垫船这样的浮空器，源码会涉及流体动力学和浮力计算。开发者需要理解和应用牛顿第三定律，以及如何平衡推力、重力和空气阻力。 5. **大炮模拟(cannon.zip, cannon2.zip, cannon3.zip)**：这些源码可能包含了弹道学原理，用于模拟炮弹或物体的抛射轨迹。开发者需要理解初速度、角度、重力和空气阻力如何影响物体的运动。 6. **爆炸效果(explode.zip)**：爆炸模拟不仅关乎视觉特效，也涉及物理力的传递。源码可能会用到冲击波传播、碎片生成和物体破碎的算法，让爆炸看起来和感觉上更为真实。 通过研究这些源码，开发者能够深入理解如何将物理学原理应用于游戏开发，从而创建更真实、更引人入胜的游戏体验。同时，这些技术也能应用于其他领域，如动画制作、虚拟现实和增强现实等。熟悉这些源码不仅可以提高游戏性能，还能帮助开发者解决复杂的交互问题，提升游戏的沉浸感。

**spinw：自旋波计算的SpinW Matlab库** SpinW是一个强大的Matlab库，专为自旋波（spin wave）计算而设计。自旋波是磁性材料中电子自旋集体激发的一种量子现象，广泛存在于铁磁体、反铁磁体和其他多磁有序系统中。自旋波理论在磁学、凝聚态物理以及磁性器件的设计中具有重要意义。SpinW库为研究人员提供了一种高效、灵活的方式来模拟和理解这些自旋动力学过程。 **1. 自旋波理论基础** 自旋波理论基于量子力学和固态物理学，它将磁结构视为一系列相互作用的自旋，这些自旋可以像波动一样传播。自旋波的特性包括频率、波长、传播方向和衰减，它们取决于材料的磁交换相互作用、晶格结构、磁化强度和外磁场等参数。 **2. SpinW的功能** - **模型构建**：SpinW支持多种磁结构模型，如简单的立方、非立方空间群结构，以及复杂的多层磁结构。用户可以通过定义原子位置、磁矩方向和空间群对称性来创建模型。 - **对称性分析**：库内置了对称性分析工具，可以帮助用户识别和利用材料的空间群对称性，这在简化计算和解释实验结果时非常有用。 - **自旋波谱计算**：SpinW能够计算自旋波频谱，这是了解材料动态性质的关键。通过解决Landau-Lifshitz-Gilbert方程，可以得到自旋波的频率和波矢依赖性。 - **磁能计算**：库还可以计算系统的总磁能，这对于理解自旋波稳定性和磁结构的优化至关重要。 - **可视化**：SpinW提供了图形用户界面（GUI），可以直观地展示磁结构和自旋波分布，帮助研究人员更好地理解计算结果。 **3. 使用Matlab的优势** - **易用性**：Matlab是一种广泛使用的数值计算和可视化环境，具有丰富的数学函数和便捷的数据处理能力，使得SpinW库易于学习和使用。 - **灵活性**：通过Matlab，用户可以方便地自定义算法、添加新功能或与其他Matlab工具箱集成，以适应特定的研究需求。 - **扩展性**：Matlab的脚本语言使得SpinW库能够轻松扩展，以应对复杂和多维度的自旋波问题。 **4. 应用领域** - **磁学研究**：SpinW对于理解和预测磁性材料的自旋波行为，特别是在低温度和微波频率下，有着重要应用。 - **磁性器件设计**：在磁存储、磁传感器和磁性纳米结构等领域，自旋波计算有助于优化器件性能。 - **教学与教育**：由于其友好的界面和强大的功能，SpinW也是教育和教学自旋波理论的理想工具。 SpinW是进行自旋波计算的强有力工具，其结合了Matlab的灵活性和强大功能，为磁学领域的研究提供了宝贵的资源。通过深入理解和熟练使用这个库，研究人员能够探索更深层次的磁性现象，推动磁性材料和设备的创新。

本书是介绍游戏引擎开发的经典教材，是学习游戏编程必不可少的好书

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