A practical octree liquid simulator with adaptive surface resolution
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new adaptive liquid simulation framework that achieves highly detailed behavior with reduced implementation complexity. Prior work has shown that spatially adaptive grids are efficient for simulating large-scale liquid scenarios, but in order to enable adaptivity along the liquid surface these methods require either expensive boundary-conforming (re-)meshing or elaborate treatments for second order accurate interface conditions. This complexity greatly increases the difficulty of implementation and maintainability, potentially making it infeasible for practitioners. We therefore present new algorithms for adaptive simulation that are comparatively easy to implement yet efficiently yield high quality results. First, we develop a novel staggered octree Poisson discretization for free surfaces that is second order in pressure and gives smooth surface motions even across octree T-junctions, without a power/Voronoi diagram construction. We augment this discretization with an adaptivity-compatible surface tension force that likewise supports T-junctions. Second, we propose a moving least squares strategy for level set and velocity interpolation that requires minimal knowledge of the local tree structure while blending near-seamlessly with standard trilinear interpolation in uniform regions. Finally, to maximally exploit the flexibility of our new surface-adaptive solver, we propose several novel extensions to sizing function design that enhance its effectiveness and flexibility. We perform a range of rigorous numerical experiments to evaluate the reliability and limitations of our method, as well as demonstrating it on several complex high-resolution liquid animation scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».