书籍介绍
本书介绍了用计算机模拟自然系统涉及的编程策略与技术，涵盖了基本的数学和物理概念，以及可视化地展示模拟结果所需的高级算法。读者将从构建基本的物理引擎开始，一步一步地学习如何创建智能移动的物体和复杂的系统，为进一步探索生成设计奠定基础。相关的知识点包括力、三角、分形、细胞自动机、自组织和遗传算法。本书的示例使用基于Java的开源语言及开发环境Processing编写。本书网站http://www.natureofcode.com）上的示例是在浏览器中通过Processing的JavaScript模式运行的。
作为纽约大学Tisch艺术学院Nature of Code课程主讲老师，Daniel集合了多年开发和教学经验，希望借由此书让大家真正了解如何用代码模拟自然现象。
精彩摘录
- "perlin噪声算法可用于生成各种自然特效，包括云层、地形和大理石的纹理。 perlin噪声算法表现了一定的自然性，因为它能生成符合自然排序（“平滑”）的伪随机数的效果。 Processing内置了perlin噪声算法的实现：noise()函数。该函数返回的是0-1之间的数值，可以用map()函数来映射需要范围的数值。 新值=map(当前值，0，1，目标范围最小值，目标范围最大值)"
作者简介
Daniel Shiffman 是纽约大学 Tisch 艺术学院助理艺术教授，Nature of Code 便是其主讲课程之一。多年来，他一直用 Processing 这门艺术家友好型开源语言开发教程、教学示例和代码库，拥有丰富的算法和应用教学经验。另外，其著作 Learning Processing: A Beginner's Guide to Programming Images, Animation, and Interaction 广受读者好评。更多信息请访问 shiffman.net 和 natureofcode.com。
目录
用户评论
很好看，一个小时翻完了。没有什么本质上很新的东西，但是processing这个语言本身确实…很有魅力吧… 我觉得更适合学计算机但是想搞艺术的看，看了看短评，学艺术的说看不懂，学游戏引擎的说太简单，透着一些诡异…
http://natureofcode.com/book/introduction/
ParticleSystem以后的章节卡住，好难啃。基础太差了。
读到后面有点飘
跟着好书学习最后不光有知识理论上的收获，还可以得到实实在在的一些东西，每章后面那个逐步搭建的生态系统项目太棒了。
曾几何时，我也是个想要追求无用的艺术的人，如今卷入到实用性的竞争当中也觉得自己面目可憎，但，谁又知道艺术无用是否本来就是个前时代的骗局呢
一点点物理，还有一点点神经网络。值得一看的科普书
向量 -> 力 -> 粒子系统，这些章节讲的不错。后面神经网络这些部分只是导语，开了个头。这本书的代码质量很高，注释也非常到位，对新手理解非常友好，代码简洁，模块化。总体上，是一本非常好的代码模拟自然系统的入门书。另外，process已经被p5.js替换，代码建议直接参考js的语言描述实现。
下载
收藏