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清华大学团队研究成果,日本福岛核废水轨迹模拟建模,真是细思极恐。

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最近一段时间都在关注模型、建模、仿真、优化 这些都是有趣课题,值得去了解学习 在这里我简单介绍两款开源项目: Webots 和 Modelica & OpenModelica 视频1是Webots的自动驾驶仿真 视频2是OpenModelica 6气缸的 v6 引擎仿真 模型,模拟仿真,物理引擎,机器人,自动驾驶,都是非常重要的课题和基础 Webots 是一款用于模拟机器人的开源多平台桌面应用程序 之前也提及:汽车自动驾驶其实就是一个大号机器人,软件定义汽车已是趋势 Webots 提供了一个完整的开发环境来建模、编程和模拟机器人 它为专业用途而设计,广泛应用于工业、教育和研究 Webots 基于 C++/Qt 构建,支持 ROS Webots 依靠 ODE(Open Dynamics Engine,开放动力学引擎)进行物理模拟 因此,一些 Webots 参数、结构或概念引用了 ODE ODE 有着广泛的应用,值得更多关注 Webots + ODE + ROS 一个完整的机器人自动驾驶模拟仿真工具链 一个思考:我们的世界是个建模仿真还是一个真实存在 -------------- 建模很重要 Model knowledge is stored in books and human minds which computers cannot access 数值分析、科学计算软件包基本都会搭载建模仿真工具,比如 MATLAB 有 Simulink Scilab 有 Xcos 当然,也有很多专注建模和仿真的开源工具,上面介绍的 Webots,接着再给大家介绍下 Modelica & OpenModelica Modelica 是开源建模语言 OpenModelica 是一个基于 Modelica 的开源建模和仿真环境 (基于 C/C++/Qt 构建),包含编译器和运行时,旨在供工业和学术用途 基于建模语言和仿真环境去学习研究和实践数学建模、物理模拟和科学工程都是非常好的方式 类似将 MATLAB/Octave/Scilab 用于数值分析和科学计算是同样道理 Modelica 基本理念: 设计一种建模语言,满足多领域物理系统建模与仿真工程应用,可用于几乎所有工程领域的建模,从而摆脱针对特定专业领域工具的限制 换言之,Modelica 即是建模语言,同时也是模型交换与重用的标准 众多面向对象建模语言开发商共同一起,基于他们的经验,研究建立多领域物理系统的建模规范 Modelica 可以解决用连续微分代数方程组(DAEs)表示的许多问题 Modelica 使用 DAEs,而避免使用常微分方程 (ODEs) 描述物理世界,从而在建立方程方面减轻了建模人员的负担 Modelica 支持连续变量和离散变量两种方式在同一组件模型或系统模型中使用 Modelica 模型标准库,Modelica Standard Library, MSL 开发 MSL 的目的是让使用 Modelica 语言的用户,不用开发底层基本的组件模型,就可以开展物理系统的建模和仿真工作 用户需要掌握 Modelica 语言的基础,并学会怎样有效地使用 MSL 目前版本的 MSL 包含 1417 component models and blocks, 512 example models, and 1219 functions Modelica 是开源建模语言,采用类似 C++ 的发展模式,希望能最终纳入 ISO, ANSI, IEEE 标准体系 如果不出意外,Modelica 极有可能会像 C++ 一样成为一种流行的物理系统建模语言,我们拭目以待吧 有关 Modelica & OpenModelica 的介绍和快速了解,可下载官方提供的 200 多页幻灯片资料 从 1997 年 1.0 版到现在正在开发的 3.7 版,Modelica 建模语言之路也已走了快 30年 ---------------------- ps: 国内外的很多差距其实就体现在这些方面,国外很多研究和应用可以一直持续几十年不间断。(展开,包括很多知名摇滚重金属乐队,动不动就是30,40年历史,国内乐队大多昙花一现,有些东西确实没办法) 我们更多是热点来了一哄而上,热度退却,再一哄而散。没有10年,几十年甚至上百年的积累沉淀,怎么比和竞争呢 所以不要盲目的瞎高潮,克制住站在巨人肩上取得一点进展的狂喜中迷失自我

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有人靠金融市场模拟,在链上赚了 $400,000 而且用到的整套工具,都是 GitHub 开源 能看到的钱包在这,自己点开看: 他们做的不是 crypto 原生叙事 而是拿 Russell 2000、Dow Jones、SPX、Apple、Google 这些传统金融标的来做 Polymarket 交易 问题也很现实: 这些数据平时都在大型中心化交易所里。 你怎么拿? 拿到之后又怎么处理,才能真的变成可交易模型? 这套公开出来的技术栈,大概是这样: 1)Financial Datasets MCP Server 给任意 ticker、任意时间周期提供价格数据解析。 核心卖点就是:免费真实数据。 GitHub: 2)MiroThinker 一个偏深度研究和预测的 agent。 据说在 BrowseComp benchmark 上做到 88.2。 特点是: 长周期推理 先验证再下结论 步骤级 + 全局级校验 单任务最多可调用 300 次工具 它的作用不是直接下单。 而是先通过 MCP Server 拉数据, 把研究、清洗、验证这些环节跑完, 最后整理成可以直接用于模拟的数据集。 GitHub: 3)MiroFish simulation system 把前面准备好的数据丢进去, 再设定模拟参数, 就可以开始跑价格行为模拟。 本质上,它卖的不是一个指标。 而是一种更接近“矩阵视角”的东西: 价格在不同条件下会怎么动 哪些路径更常见 哪些定价其实偏离了历史结构 整个流程串起来就是: 拉传统金融历史数据 → 用 agent 做研究和数据整理 → 把数据送进模拟系统 → 再拿结果去打 Polymarket 上的相关市场 这种玩法最值得看的,不是“开源”两个字 而是它说明了一件事: Polymarket 上很多看起来像事件交易的东西,背后其实已经在被人用传统金融数据 + agent 研究 + simulation当成量化问题来做。 你觉得这种 edge 的核心,更像是数据获取能力,agent 研究能力,还是最后那层 simulation 对市场行为的还原能力?

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