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NetLogo多主體建模入門

為了解決patch翻譯的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：

本書從大量跨學科、跨領域的實際案例入手，循序漸進地講解了NetLogo的使用方式、基本語法、設計思想，以及背後的電腦類比、多主體建模、複雜性科學的基本理念和數理建模的常用方法，包括數值計算、微分方程、動力系統、概率統計等。通過學習，讀者可以學會搭建一個人工生命的世界、一個人工經濟系統，以及一個人工生態系統；通過電腦類比，讀者可以理解大自然的捕食依存關係、病毒傳播和疫情暴發的原理，還能對人類社會財富分佈不均衡的起源有新的認識。 集智俱樂部（Swarma Club） 成立於2003年，是一個從事學術研究、享受科學樂趣的探索者團體，也是 較早研究人工智慧、複雜系統的科學社區之一

，宣導以平等開放的態度、科學實證的精神，進行跨學科的研究與交流，力圖搭建一個中國的“沒有圍牆的研究所”。編寫、翻譯過多本科普作品，有《科學的 ：漫談人工智慧》《走近2050：注意力、互聯網與人工智慧》《深度學習原理與PyTorch實戰》，譯作有《深度思考：人工智慧的終點與人類創造力的起點》等。 序一 iii 序二　iv 序三　vii 前言　ix 作者簡介　xi 第1章 複雜系統與多主體類比　2 1.1　如何探索複雜系統　2 1.2　多主體模擬　3 1.3　為什麼要學習NetLogo　5 1.4　生命遊戲　6 1.5　鳥群模型　9 1.6　財富分佈模型　11 1.7　小結　

14 第2章 小球宇宙：認識NetLogo　15 2.1　什麼是小球宇宙　15 2.2　搭建宇宙框架　17 2.2.1　創建小球　18 2.2.2　讓小球動起來　21 2.2.3　修改宇宙屬性　24 2.3　類比程式的流程圖　25 2.4　NetLogo的特點　26 2.5　學習資源　27 2.6　小結　29 第3章　通過“生命遊戲”認識patch　30 3.1　什麼是生命遊戲　30 3.2　認識patch　32 3.3　創建模擬世界　32 3.3.1　random-float命令　33 3.3.2　初始化模擬世界　33 3.3.3　用patches-own自訂添加patch屬性　34 3

.4　讓生命遊戲運轉起來　35 3.5　NetLogo 語法的注意事項　39 3.6　小結　41 第4章　朗頓的螞蟻　42 4.1　什麼是朗頓的螞蟻　42 4.2　創建螞蟻　44 4.2.1　turtle的方法與屬性　45 4.2.2　random命令　45 4.3　讓螞蟻動起來　46 4.3.1　turtle和patch之間的交互　47 4.3.2　使用tick計時　48 4.4　小結　50 第5章　從羊-草生態系統深入turtle與plot畫圖　51 5.1　羊-草生態系統的規則　51 5.2　初始化羊-草生態系統　53 5.3　添加to go程式　55 5.3.1　add_food　

55 5.3.2　turtle_move　56 5.3.3　turtle_breed　57 5.3.4　turtle_die　57 5.4　追蹤某一個具體的turtle或者patch的行為　58 5.5　變數的主體　61 5.6　添加繪圖框　61 5.7　小結　63 第6章　人工經濟模型與turtle間的互動　66 6.1　貨幣轉移模型　66 6.2　NetLogo添加全域變數　69 6.3　初始化模擬世界　70 6.4　主體之間如何交互　70 6.4.1　transaction子模組　72 6.4.2　變數作用域　73 6.5　使用命令中心　74 6.6　繪製財富分佈長條圖　76 6.7　

小結　78 第7章　檔匯出與複雜曲線繪製　79 7.1　人工經濟模型回顧及遺留問題　79 7.2　NetLogo匯出文件　80 7.3　洛倫茲曲線　85 7.4　用 NetLogo實現洛倫茲曲線　89 7.4.1　繪圖語句　90 7.4.2　表示財富分佈 不均衡的折線的繪製　91 7.4.3　洛倫茲曲線的繪製　92 7.5　小結　94 第8章　使用行為空間做實驗　95 8.1　 新人工經濟模型的基本規則　95 8.2　程式修改　97 8.3　兩種規則下的財富分佈對比　99 8.4　基尼係數的定義及程式實現　100 8.4.1　什麼是基尼係數　100 8.4.2　基尼係數的計算方法　101

8.4.3　基尼係數的程式實現　101 8.5　參數變化對財富分佈不均衡性的影響　105 8.6　使用行為空間做重複實驗　106 8.7　小結　110 第9章　透過人工鳥群模型Boids學習list的使用　111 9.1　人工鳥群模型Boids　112 9.2　向量以及向量運算的基本知識　113 9.2.1　向量的加法　114 9.2.2　向量的減法　114 9.2.3　向量的數乘　115 9.3　Boids模型需要的向量運算　116 9.3.1　靠近力　118 9.3.2　對齊力　119 9.3.3　斥力　119 9.3.4　合力　120 9.4　讓Boids動起來　121 9.5　Net

Logo的列表——list　122 9.6　Boids模型程式實現　124 9.7　小結　128 第10章 用link建模網路動力學　129 10.1　病毒傳播SIR模型　129 10.2　構建網路拓撲結構　131 10.3　NetLogo中的link物件　131 10.4　SIR模型搭建　132 10.5　SIR模型代碼實現　133 10.5.1　給turtle設置state屬性　134 10.5.2　to setup代碼塊　135 10.5.3　setup-network函數　135 10.5.4　to go代碼塊　138 10.6　參數變化對模擬結果的影響　139 10.7　SIR模型

的弊端與無標度網路　141 10.8　改進網路模型　142 10.9　修改程式實現改進的網路模型　142 10.10　小結　144 第11章 重訪羊-草模型與系統動力學建模　145 11.1　多主體建模的弊端　145 11.2　羊-草的系統動力學模型　145 11.2.1　代數求解羊-草的系統動力學模型　146 11.2.2　用電腦求解羊-草的系統動力學模型　147 11.3　系統動力學建模工具求解微分方程　148 11.4　讓羊-草模型運行起來　151 11.5　重新構建羊-草生態系統　152 11.5.1　用流-存的方法建模　153 11.5.2　羊-草生態系統模型的動力學方程　153

11.6　羊-草生態系統模型的系統動力學搭建　154 11.7　調試羊-草生態系統模型　157 11.7.1　如何設定各個參數的數值　158 11.7.2　設置dt取值　158 11.8　 一般的微分動力系統　160 11.9　小結　160 結束語　162 後記　165

patch翻譯進入發燒排行的影片

舞臺燈光設計中運用背光技法表現光線與色彩 以十鼓擊樂團演出「2022十鼓節~桴鼓勁揚」為例

為了解決patch翻譯的問題，作者王江舜 這樣論述：

舞臺燈光設計的起源於音樂、戲劇、舞蹈等活動的表演節目需求，由近代表演藝術沿革至今流行音樂演唱會的舞台燈光設計，其中以燈光技法之背光、頂光、側光、面光等燈光投射設計方法為主，而背光技法使用更具為燈光設計核心使用重點，透過背光技法形成之逆光效果，可改變舞臺視覺的色彩氛圍和空間層次，背光技法投射所展現的色彩渲染、圖形線條等延伸的視覺想像空間。本創作論述以「2022十鼓節~桴鼓勁揚」設計作品為例，設計應用背光技法之原理並規劃燈光執行點(演出節目以時間為段落之燈光變化順序)，研究背光技法中色彩渲染和圖形線條的技法分析，並探討設計作品利用背光技法所形成的舞臺空間場景的畫面呈現，期盼本舞臺燈光設計中背光技

法之研究能使表演效果呈現更臻理想的演出視覺藝術設計質感。

中英對照讀台灣小說

為了解決patch翻譯的問題，作者 這樣論述：

以生成對抗網路為基礎將室內設計三維模型轉換之研究

為了解決patch翻譯的問題，作者李承諺 這樣論述：

室內設計產業在現今來說是不可或缺的一塊產業，許多時候客戶在裝潢住宅前會想預先看到自己房子內的真實樣貌，此時室內設計業就會提供擬真圖提供給客戶作為參考，擬真圖是利用建模軟體所繪製出來的。而建模的步驟為先設計出一個平面，接著拉高成為一個素模，再將素模繪製出有材質、有顏色、有燈光的3D模型，最後再利用渲染軟體將3D模型渲染為3D擬真圖。但從素模到3D擬真圖的繪製過程中會花費大量的時間以及視覺化思考。隨著時間的發展，人工智慧的技術也已經非常成熟，若擬真圖的設計可以利用人工智慧來製作將會省下許多時間以及視覺化思考等技術需求。本論文中使用生成對抗網路為基礎來學習室內設計的建模，將素模直接轉換為3D擬真圖

，我們先利用SketchUp製圖蒐集大量的室內圖片，並使用Pix2pix以及CycleGAN對圖片進行訓練，視情況調整不同的訓練次數，從中分析出最佳結果接著與V-Ray渲染出來的圖片進行比較。實驗結果顯示，Pix2pix對於素模與擬真圖的轉換有較不錯的表現，相比之下CycleGAN並不適合對素模與擬真圖進行轉換。最後生成出來的最佳結果與V-Ray渲染出來的擬真圖進行比較後能夠發現，生成對抗網路模型產生的圖片的確能自動設計好房間，生成速度也非常快，整體的架構也非常清楚，但相比之下利用V-Ray渲染出來的圖片，生成對抗網路產生的圖片細節並沒有那麼明顯。最後我們希望透過本論文的實驗，能夠快速地將素模

轉換為擬真圖，解決時間、技術、以及金錢問題，讓沒有設計能力的人也可以獲得所需要的圖片。