标签: simulation

运动模拟游戏的动态如何运作?

我想创建一个棒球模拟游戏.

这些运动管理游戏是否基于运气?完全基于运气的管理游戏并不公平,但它也不能太可预测.这些游戏背后的逻辑如何运作?

simulation

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Java中的机器人仿真

我正在做一个关于机器人模拟的项目,我需要帮助.我必须模拟仓库中机器人的活动.我正在使用头脑风暴机器人和乐高的仓库.这里的要点是我必须在Java GUI上模拟机器人的所有活动.也就是说,每当机器人移动时,用户必须在GUI上看到代表机器人的移动物体.

当仓库的道路/铁路/交叉口发生变化时,也必须在屏幕上进行更改.整个项目是我必须实时模拟机器人在仓库中做的任何事情.一切都必须实时发生

我问的是,我可以使用Java中的哪些库来实时进行此模拟,如果有人也可以指向任何站点以获取有用的信息.我要求Java中的库可用于实时可视化模拟.

java simulation robotics

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从头开始实施科学模拟方法的最佳实践

在科学模拟(物理学)领域我正在考虑用C/C++开发一些新的仿真包.从头开始,您认为最佳做法是什么?你能推荐一些参考书目吗?

谢谢

simulation implementation

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2D网格水/液模拟(基于平台砖)

我有一个基于网格的游戏(平台游戏),我把所有东西都放在了瓷砖上.我有坚固和液体的瓷砖.我正试图找到一种很好的方法来使水砖以粗糙的方式模拟水.

目前我有现行系统:当水砖在另一个水砖上方添加时,它会在下面的水砖上加1.数字表示压力.

这就是目前的样子:

[0]   <- This water tile has 0 in pressure.
[1]   <- This water tile has 1 in pressure.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如果我在底部附近添加另一个水砖,它会从左侧,右侧和上方搜索是否有水砖,并继承其周围的最大压力.

例:

[0]
[1][1]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

添加少量水砖后,这是一个更大的例子:

[0][0]
[1][1][1][1]
[2][2][2][2][2]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

然后我制作压力等于或大于1的每个水瓦片如果有自由空间则尝试向左/向右移动,然后将压力设置为0并检查是否可以从邻近的水瓦片中继承压力(如果有的话).

除了从顶部移除水瓦片的情况之外,该系统工作得非常好.

如果我从上一个示例中删除顶部水砖:

[1][1][1][1]
[2][2][2][2][2] 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

然后我们有压力为1的顶行,现在应该有0,底行应该有1.

是否有一些更智能的系统我可以更好地实现这一点?

以下是限制:

每个图块只能检查其邻居图块.平铺可以定义任何功能.Tile可以有任何变量来存储数据.

你们能想出一个比我更好的系统吗?

我通常的测试案例是:

[]
[] should become [][]

[]
[]
[] should become [][][]

  []
[][][] should become [][][][]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

假设游戏运行了一段时间.

任何建议都会受到欢迎!

simulation grid tiles

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除Oracle之外的RDBMS中的CONNECT BY或分层查询

Oracle提供了非常方便的功能.您可以使用以下子句创建分层查询(递归行为):

CONNECT BY [NOCYCLE] {condition [AND condition...]} [START WITH condition]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如此处所述:

http://download.oracle.com/docs/cd/B28359_01/server.111/b28286/queries003.htm

我想知道,有没有其他已建立的RDBMS支持等效或类似的语法?或者可以使用常规SQL一般模拟这样的递归行为?

我希望能够模拟的一个很好的例子是(取自Oracle文档):

    SELECT LPAD(' ', 2 * (LEVEL-1)) || last_name org_chart, 
           employee_id, manager_id, job_id
      FROM employees
START WITH job_id = 'AD_VP' 
CONNECT BY PRIOR employee_id = manager_id; 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

导致:

ORG_CHART          EMPLOYEE_ID MANAGER_ID JOB_ID
------------------ ----------- ---------- ----------
Kochhar                    101        100 AD_VP
  Greenberg                108        101 FI_MGR
    Faviet                 109        108 FI_ACCOUNT
    Chen                   110        108 FI_ACCOUNT
    Sciarra                111        108 FI_ACCOUNT
    Urman                  112        108 FI_ACCOUNT
    Popp                   113        108 FI_ACCOUNT
  Whalen                   200        101 AD_ASST …
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sql oracle simulation connect-by recursive-query

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如何模拟真实设备上的来电?

出于测试目的,我想模拟/欺骗在真实的Android设备(即不是模拟器)上进行调用.我知道DDMS为仿真器提供了这个功能,但我无法找到usb连接的实际设备的解决方案.

simulation android phone-call

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简单算法模拟股市行为

我一直在使用PHP进行虚拟股票市场游戏.我用来决定股票价格的公式是

$price += $ran*0.001*$price + $ratio*0.005*$price
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哪里

$ran = rand(-1*$intensity, 2*$intensity)
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$ intensity是介于-5到5之间的数字,具体取决于新闻对公司的好坏

$ratio = (1.0*($buy-$sell))/($buy + $sell)
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$ buy和$ sell分别代表一家公司买卖的股票数量.

这个公式的问题在于,即使强度为负(甚至-5),比率项也总是加到使总体术语增加的价格上.价格每10秒更新一次,上面的公式会继续增加价格,永不降价.那么,任何人都可以帮我解决这个公式,使其与实际股票市场的关系更加密切吗?

simulation modeling stock

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最简单的方法来模拟最大CPU负载?

我必须测试嵌入式计算机的最极端条件下产生的热量和电流消耗,为此我想编写一个程序,尽可能多地使用CPU资源的四核CPU(每个核心一个线程).你能提出一些非常耗费CPU的东西吗?

我必须在ARMv7上为Linux执行此操作,并且语言是C或C++,我发现的其他示例要么是针对Windows,要么是针对C/C++.

我在我的Windows计算机上尝试这样的东西,显然它正在工作,因为它需要12%的总CPU功率(这是每个核心i7四核2线程):

float x = 1.5f;
while (1)
{
    x *= sin(x) / atan(x) * tanh(x) * sqrt(x);
}
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我不知道怎么做多线程.

c simulation multithreading cpu-usage

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如何在生产中的应用程序中防止或检测Xcode的"位置模拟"?[大事件]

我想这是iOS中的一个巨大缺陷..就像目前PokemonGo正在发生的那样,普通用户能够在非越狱设备中将设备位置欺骗到所需的位置..任何想法或解决方法来检测Xcode的位置模拟?

simulation xcode location objective-c ios

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Python中的几何布朗运动模拟

我试图在Python中模拟几何布朗运动,通过蒙特卡罗模拟为欧洲看涨期权定价.我对Python比较陌生,而且我收到一个我认为错误的答案,因为它无法收敛到BS价格,并且由于某种原因迭代似乎是负面趋势.任何帮助,将不胜感激.

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


S0 = 100 #initial stock price
K = 100 #strike price
r = 0.05 #risk-free interest rate
sigma = 0.50 #volatility in market
T = 1 #time in years
N = 100 #number of steps within each simulation
deltat = T/N #time step
i = 1000 #number of simulations
discount_factor = np.exp(-r*T) #discount factor

S = np.zeros([i,N])
t = range(0,N,1)



for y in range(0,i-1):
    S[y,0]=S0
    for x in range(0,N-1): …
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python simulation finance stocks montecarlo

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