Войти
ФлеймФорумПрограммирование

множители Лагранжа (2 стр)

Advanced: Тема повышенной сложности или важная.

Страницы: 1 2 3 4 Следующая »
#15
11:24, 20 июня 2019

Июль - это если Ирак. А если Иран - то июнь.


#16
11:44, 20 июня 2019

Suslik
> а ещё правильно писать "июль", а не "июнь"

точно. и тролЬ - тоже с мягким знаком

#17
14:25, 20 июня 2019

Mira
> Да и в fabrik алгоритм такое встроить ваще не понятно как, он работает с направлениями а не с углами, в отличии от более тормозного CCD.
Вот я и говорю, что у тебя каша в голове.
Забудь про IK, про его методы решения и прочие оптимизации.
Математически сформулируй задачу оптимизации и добейся того, чтобы она давала нужные тебе решения.
На первом этапе ищи оптимум наиболее дубовым методом: набор случайных начальных приближений + градиентный спуск или, вообще, стохастический градиентный спуск (не требует расчета производных).
Когда добьешься, что задача дает нужное тебе решение, только тогда и нужно начинать задумываться об оптимизации.

Пока ты пытаешься взять какие-то стандартные алгоритмы и добавить к ним костылей.
Костыльные решения никогда не работают надежно и стабильно, что, собственно и видно по твоим видео.

#18
14:53, 20 июня 2019

slepov
> Есть Твёрдого тела, и это вообще не механика, а кванты в применении к
> кристаллической решетке.
Ващета физика Твёрдого тела это тоже механика и совсем не кванты, а деформируемый континуум.

#19
15:01, 20 июня 2019

mihals
> а деформируемый континуум.

ты хоть бы википедию почитал чтоли, прежде чем воздух портить

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D0%BA%D0%B… 5%D0%BB%D0%B0

#20
15:08, 20 июня 2019

slepov
> ты хоть бы википедию почитал чтоли, прежде чем воздух портить
Пардон, конечно же механика твёрдого тела.

#21
15:32, 20 июня 2019

}:+()___ [Smile]
> Математически сформулируй задачу оптимизации и добейся того, чтобы она давала
> нужные тебе решения.

Вот, золотые слова. Я ему тоже самое толдычу.

#22
15:42, 20 июня 2019

}:+()___ [Smile]
> Пока ты пытаешься взять какие-то стандартные алгоритмы и добавить к ним
> костылей.
> Костыльные решения никогда не работают надежно и стабильно, что, собственно и
> видно по твоим видео.
придумать новый, но реалистичный алгоритм даже суслик едва ли сможет. по этому пытаюсь докостылить эти, но выходит так себе. да.
}:+()___ [Smile]
> Вот я и говорю, что у тебя каша в голове.
походу
}:+()___ [Smile]
> На первом этапе ищи оптимум наиболее дубовым методом: набор случайных начальных
> приближений + градиентный спуск
CCD (Cyclic Coordinate Descent) это и есть градиентный спуск. FABRIK нет

#23
16:00, 20 июня 2019

Mira
> Да вроде задача стандартная. Но она работает с коническими лимитами, не
> учитывающими сгиб под разным углом.
эллипс  в основание конуса не?

#24
16:05, 20 июня 2019

Tonal
он не смметричный, и приведет все к тем же проблемам

#25
17:51, 20 июня 2019

Mira
> придумать новый, но реалистичный алгоритм даже суслик едва ли сможет
Тебе не нужен абсолютно новый алгоритм.
Все что тебе надо прекрасно ложится под оптимизацию функции нескольких переменных.

Тебе надо:
1) подобрать функцию для оптимизации;
2) подобрать эффективный метод оптимизации.
П. 1 влияет на вид, устойчивость, кривость и прыгучесть решения.
П. 2 влияет только на скорость.

Там есть тонкость, что для некоторых алгоритмов нужен правильный вид функции, т. е. выбор метода косвенно влияет на выбор функции, но на первом этапе об этом задумываться не стоит. Хотя, я бы посоветовал подбирать функцию в виде суммы квадратов.

Методы IK решают задачу, которая тебе не особо подходит, поэтому алгоритмы IK тебе совсем не в кассу.
Да, некоторые методы решения IK базируются на стандартных методах оптимизации, но это п. 2, а тебе надо настраивать в первую очередь п. 1.

#26
18:03, 20 июня 2019

}:+()___ [Smile]
> 2) подобрать эффективный метод оптимизации.

Угу, и на этом пункте как правило приехали )

#27
18:08, 20 июня 2019

}:+()___ [Smile]
> Хотя, я бы посоветовал подбирать функцию в виде суммы квадратов.
>

оох.. чую по второму кругу одно и тоже вы мусолить будете. Mira, отправь его на тот длинный топик, где мы и пружинки обсудили, и физ. движки.


}:+()___ [Smile]

Ни все так просто. Ты, я так понял, говоришь об оптимизации довольно гладких, дифференцируемых функций. Там конечно все просто и красиво. Но вот попробуй мне например одно облако точек натянуть на другое облако так чтобы сумма квадратов между точками была минимальна. И тут же получишь все прелести: задача если не вся то чстично переборная, градиент тут работает но частично..

У него примерно тоже самое. Но да, он формально строго задачу так и не может поставить. Все на интуиции, картинках, видосах.

#28
18:47, 20 июня 2019

ну мелкой дрожание это вполне объяснимо плавающей запятой, там без всяких заданий "состояния покоя" при любых итеративных алгоритмах оно будет, ошибки то накапливаются. даже рагдоллы идарасит за всю фигню)

с резкими рывками и разворотом конечностей, ну как блин функцию тут задать. тут функция имеет целую кучу решений. если бы было одно, то все было бы ровно. а тут при небольших вращениях тела или даже из за плаванья запятой, решение скачет из одной ямы в другую.

#29
3:29, 21 июня 2019

Mira
> ну мелкой дрожание это вполне объяснимо плавающей запятой
нет, плавучка к этому дрожанию не имеет никакого отношения. чтобы убедиться, замени все float'ы на double'ы и лицезрей, что разницы никакой нет. дрожание при моделировании системы с многими ограничениями обычно объясняется топтанием области поиска вокруг углов симплекса ограничивающих функций.

Страницы: 1 2 3 4 Следующая »
ФлеймФорумПрограммирование