В работе служб МЧС и спасателей, которые устраняют последствия стихийного бедствия иди техногенной катастрофы критически важный фактор — надёжная связь. Но иногда катастрофы происходят в чрезвычайно удалённой местности, где работают только спутниковые телефоны. Как поднять нормальную сеть для всей группы?



Лаборатория саморегулирующихся систем в Политехническом институте Лозанны разработала проект SMAVNET (The Swarming Micro Air Vehicle Network), который должен решить эту проблему. Они предлагают использовать роевую сеть из десяти беспилотных летательных аппаратов, которые в считанные минуты организуют беспроводную сеть на обширной территории. Достаточно бросить их в воздух (видеосъёмка процесса развёртывания сети под хабракатом).

Введение

Стая птиц представляет собой прекрасный пример коллективного поведения животных. Летая большими группами, они почти никогда не сталкиваются в воздухе. Стая двигается плавно и скоординировано, словно ей кто-то управляет. А любой, кто вешал в своем дворе кормушку, знает, что спустя несколько часов его найдут все птицы в округе.

Перед тем как начать переносить реализацию вычислительного алгоритма на видеокарту стоит задуматься — получим ли мы желаемый прирост производительности или только потеряем время. И несмотря на обещания производителей о сотнях GFLOPS, у современного поколения карт есть свои проблемы, о которых лучше знать заранее. Я не буду глубоко уходить в теорию и рассмотрю несколько существенных практических моментов и сформулирую некоторые полезные выводы.

Рассмотрим ситуацию, когда необходимо обрабатывать столкновения между объектами. Как вы в этом случае поступите? Вероятно, самым простым решением будет проверить каждый объект с каждым другим объектом. И это правильное решение, и все будет замечательно до тех пор пока объектов не много. Как только их станет порядка нескольких тысяч, вы заметите, что все стало как-то медленно работать. А если частиц несколько десятков тысяч или сотен? Тогда все замрет. Вот здесь уже интересно, на какие хитрости и оптимизации вы пойдете, чтобы решить такую проблему.

Для простоты, будем рассматривать 2D случай, частицы круглые, радиус частиц у всех одинаковый.

Содержание

1. Обзор алгоритмов
1.1. Полный перебор
1.2. Sweep & Prune
1.3. Регулярная сеть
2. Некоторые оптимизации
2.1. Sweep & Prune
2.2. Регулярная сеть
3. Сравнение скорости выполнения
4. Приложение (программа и исходный код)
5. Заключение

После возни с трехмерной игрой «Жизнь» я вспомнил о том, что для обычной, конвеевской версии этой игры существует алгоритм под названием «Hashlife». Он несколькими фразами описан в Википедии, и приведенной там картинки с комментарием («конфигурация через 6 октиллионов поколений») для меня было достаточно, чтобы держаться от этой идеи подальше: сколько же ресурсов нужно этому алгоритму? Стоит ли за него браться вообще?

Общая идея алгоритма такая.

Допустим, что у нас есть квадрат поля размером N*N (N>=4 – степень двойки). Тогда мы можем однозначно определить состояние его центральной области размером (N/2)*(N/2) через T=N/4 шага. Если мы запомним состояние исходного квадрата и результат его эволюции в словаре, то сможем в следующий раз, встретив такой квадрат, сразу определить, что с ним станет.

Предположим, что для квадратов N*N эволюцию на N/4 шага мы считать умеем. Пусть у нас есть квадрат 2N*2N. Чтобы просчитать его развитие на N/2 шагов, можно сделать следующее.

Разобьем квадрат на 16 квадратиков со стороной N/2. Составим из них 9 квадратов со стороной N, для каждого из них найдем результат эволюции на N/4 шага. Получится 9 квадратов со стороной N/2. В свою очередь, из них составим уже 4 квадрата со стороной N, и для каждого из них найдем результат эволюции на N/4 шага. Полученные 4 квадрата со стороной N/2 объединим в квадрат со стороной N – он и будет ответом.

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.