惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Vercel News
Vercel News
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园 - 【当耐特】
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Recent Announcements
Recent Announcements
D
Docker
GbyAI
GbyAI
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
WordPress大学
WordPress大学
The Cloudflare Blog
雷峰网
雷峰网
A
About on SuperTechFans
小众软件
小众软件
博客园 - Franky
博客园 - 聂微东
F
Full Disclosure
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
C
Check Point Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
G
Google Developers Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
U
Unit 42
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
V
V2EX
Engineering at Meta
Engineering at Meta
宝玉的分享
宝玉的分享
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
量子位
P
Proofpoint News Feed
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
罗磊的独立博客
Martin Fowler
Martin Fowler
D
DataBreaches.Net
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
S
Secure Thoughts
Project Zero
Project Zero
L
LangChain Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Tailwind CSS Blog
S
Schneier on Security
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
The Hacker News
The Hacker News
Spread Privacy
Spread Privacy
Security Latest
Security Latest
NISL@THU
NISL@THU
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
J
Java Code Geeks

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Моделирование упругих столкновений
Михаил · 2026-06-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Моделирование упругих столкновений

5 мин

1.2K

Абсолютно упругий удар — это модель соударения, при которой полная кинетическая энергия системы сохраняется. В классической механике при этом пренебрегают деформациями тел. Соответственно, считается, что энергия на деформации не теряется, а взаимодействие распространяется по всему телу мгновенно. Хорошим приближением к модели абсолютно упругого удара является столкновение бильярдных шаров или упругих мячиков.

Википедия

В статье мы будем рассматривать моделирование упругих столкновений на примере атомов одноатомного газа в двумерном пространстве.

Реализация

Я сначала расчет столкновений написал сам, потом спросил Claude, он мне показал более элегантную версию. Привожу его версию с небольшими корректировками.
Код на Javascript.

/**
 *  @param {Atom} atom1
 *  @param {Atom} atom2
 */
processCollision(atom1, atom2) {
  // vector from atom1 to atom2
  const dx = atom2.pos.x - atom1.pos.x
  const dy = atom2.pos.y - atom1.pos.y
  const distance = Math.sqrt(dx*dx + dy*dy)

  const minNoIntersectionDistance = atom1.radius + atom2.radius
  if (distance >= minNoIntersectionDistance) return

  // cos and sin of vector angle
  const cosA = dx / distance
  const sinA = dy / distance

  // relative velocity
  const dvx = atom1.velocity.x - atom2.velocity.x
  const dvy = atom1.velocity.y - atom2.velocity.y

  // relative velocity to normal
  const dvn = dvx * cosA + dvy * sinA

  // if atoms go to opposite directions, there is no collision
  // NOTE: for negative time the equality sign should be opposite
  if (dvn < 0) return

  // impulse of elastic collision
  const impulseCoef = (2 * dvn) / (atom1.mass + atom2.mass)

  // update velocities
  const dvx1 = -impulseCoef * atom2.mass * cosA
  const dvy1 = -impulseCoef * atom2.mass * sinA
  const dvx2 = impulseCoef * atom1.mass * cosA
  const dvy2 = impulseCoef * atom1.mass * sinA

  atom1.velocity.add(dvx1, dvy1)
  atom2.velocity.add(dvx2, dvy2)
}
Классы
class Point {
  constructor(x, y) {
    this.x = x
    this.y = y
  }

  add(x, y) {
    this.x += x
    this.y += y
  }
}

class Vector {
  constructor(x, y) {
    this.x = 0
    this.y = 0
    this.add(x, y)
  }

  add(x, y) {
    this.x += x
    this.y += y
    this.module = Math.sqrt(this.x * this.x + this.y * this.y)
  }

  cos() {
    return this.module < 0.0000001 ? 1 : this.x / this.module
  }

  sin() {
    return this.module < 0.0000001 ? 0 : this.y / this.module
  }
}

class Atom {
  /**
   * @param {Point} position
   * @param {number} radius
   * @param {number} mass
   * @param {Vector} velocity
   */
  constructor(position, radius, mass, velocity) {
    this.pos = position
    this.radius = radius
    this.mass = mass
    this.velocity = velocity
  }
}

Вызывается примерно так:

calcStep(dt) {
  for (let atom of this.atomList) {
    this.moveAtom(atom, dt)
  }

  for (let atom of this.atomList) {
    this.processCollisions(atom)
  }
}

/**
 * @param {Atom} atom
 * @param {number} dt
 */
moveAtom(atom, dt) {
  ...

  atom.pos.add(atom.velocity.x * dt, atom.velocity.y * dt)

  ...
}

processCollisions(atom) {
  const possibleCollisions = this.getPossibleCollisions(atom)

  for (let neighborAtom of possibleCollisions) {
    this.processCollision(atom, neighborAtom)
  }
}

Что здесь происходит:
Получаем вектор направления из первого объекта на второй, это ось столкновения.
Получаем его длину, проверяем, есть ли пересечение объектов.
Находим вектор скорости первого объекта относительно второго.
Проецируем его на ось столкновения.
Если его длина отрицательная, значит атомы разлетаются, столкновение рассчитывать не надо.
Мы нашли проекцию скорости вдоль линии столкновения, делаем расчет по формуле упругого столкновения для одной оси с учетом масс.

Здесь все компоненты обрабатываются в декартовых координатах, то есть раскладываются на компоненты в виде проекций на оси координат. Можно считать в полярных координатах “длина, направление”, но проще вычисления не будут. Там все равно нужно учитывать только проекцию скорости на ось столкновения, а проекцию в перпендикулярном направлении оставлять как есть, и потом по ним рассчитывать финальную длину и направление векторов.

Схема:

Примечания

Ось столкновения называется нормаль, потому что она идет перпендикулярно линии касания поверхностей.

Нет особых причин, почему относительная скорость вычисляется именно как скорость первого относительно второго, наоборот тоже можно, поменяются только знаки в нескольких местах. Но я бы сказал, на рисунке так получается нагляднее, когда относительная скорость указана для первого атома.

Если просто напрямую считать финальные скорости по формуле из Википедии, то может быть так, что атомы будут каждый раз менять направление скорости на противоположное, потому что они не успевают разлететься и все еще пересекаются, хотя уже разлетаются. Поэтому нужно специально проверять разлет.

Two-dimensional collision
Dot product

{\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {v} '_{1}&=\mathbf {v} _{1}-{\frac {2m_{2}}{m_{1}+m_{2}}}\ {\frac {\langle \mathbf {v} _{1}-\mathbf {v} _{2},\,\mathbf {x} _{1}-\mathbf {x} _{2}\rangle }{\|\mathbf {x} _{1}-\mathbf {x} _{2}\|^{2}}}\ (\mathbf {x} _{1}-\mathbf {x} _{2}),\\\mathbf {v} '_{2}&=\mathbf {v} _{2}-{\frac {2m_{1}}{m_{1}+m_{2}}}\ {\frac {\langle \mathbf {v} _{2}-\mathbf {v} _{1},\,\mathbf {x} _{2}-\mathbf {x} _{1}\rangle }{\|\mathbf {x} _{2}-\mathbf {x} _{1}\|^{2}}}\ (\mathbf {x} _{2}-\mathbf {x} _{1})\end{aligned}}}{\displaystyle \langle \mathbf {a}, \mathbf {b} \rangle =\left\|\mathbf {a} \right\|\left\|\mathbf {b} \right\|\cos \theta}

В коде можно использовать отрицательное время, все объекты будут правильно двигаться в обратном направлении, но в проверке на разлет if (dvn < 0) return нужно поменять знак сравнения на обратный (“больше нуля”), иначе группы атомов будут собираться вокруг некоторого общего центра.

В этом коде столкновения рассчитываются попарно сразу для обоих атомов. Это значит, что если атом сталкивается сразу с 2 другими, при расчете второго столкновения будет использована уже новая скорость после первого.
Чтобы это исправить, можно добавить в атомы специальное свойство dv, которое будет хранить изменение скорости, и переносить его в вектор скорости только после обработки всех столкновений.
Но это все равно не даст правильную обработку. Например, когда один атом влетает сразу в 3 других атома, каждое столкновение будет считаться независимо, и импульс от атома 1 учтется полностью 3 раза, а должен распределяться на 3 атома. Claude и Google AI мне подсказали, что там нужно решать сложную систему уравнений.

Здесь можно почитать подробнее про столкновения нескольких объектов.

Интересно, как столкновения работают во Вселенной на низком уровне? Думаю, попарно, так как это значительно проще, просто на макроскопическом уровне различия незаметны.

Если квант времени будет слишком большой, то объекты могут пролетать сквозь друг друга. Поэтому квант времени нужно делать поменьше.

Теоретически можно вместо этого проверять столкновения не только в финальной точке, но и во всех точках пространства до нее. Это означает введение кванта пространства.
У этого есть интересное следствие. Чем больше скорость объекта, тем больше квантов пространства он проходит за квант времени. Чем больше квантов пространства он проходит, тем больше нам нужно проверить столкновений, и тем меньше у нас остается части от этого кванта времени на обработку других взаимодействий. То есть все процессы объекта начинают идти медленнее, собственное время объекта замедляется. Как в теории относительности.

Результат

Посмотреть результат и полный код можно тут.

GIF 8Mb

Гравитация

Можно добавить гравитацию. Просто добавляем нужную величину к вертикальной компоненте скорости всех атомов - ускорение, умноженное на время кадра.

calcStep(dt) {
  // гравитация
  for (let atom of this.atomList) {
    atom.velocity.add(0, -this.gravity * dt)
  }

  for (let atom of this.atomList) {
    this.moveAtom(atom, dt)
  }

  for (let atom of this.atomList) {
    this.processCollisions(atom)
  }
}
GIF 1Mb