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然后是皮埃爾-西蒙·拉普拉斯，他介紹了一種強大的積分變換，它現(xiàn)在是系統(tǒng)分析和一類重要電氣、機械和化學系統(tǒng)設(shè)計的基本工具。

針對此問題，利用三維拉普拉斯平滑處理對應(yīng)位置上的流體粒子［4］，使粒子分布更加緊密，解決粒子排布不規(guī)律的問題。流體建模效果見圖3。 2．3柔性物體模擬 船上有錨鏈、纜繩等柔性物體，針對柔性物體的模擬，比較常見的方法有質(zhì)點-彈簧模型、PBD、ASM等。

如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。4. 強化學習：在這種學習模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。

與銳界面法中場變量的不連續(xù)性相反的是,相場法中場變量在界面區(qū)域具有連續(xù)性,可以用來描述材料初始時和完全破壞之間的平滑過渡。相場變量能分成保守的場變量與非保守的場變量兩種,總量在物體結(jié)構(gòu)演化中保持不變的為保守的場變量,如原子和電荷的濃度場;總量在物體結(jié)構(gòu)演化中為不守恒的并從0到1變化的是非保守的場變量,如馬氏相變。