Description
本视频介绍快速多极子方法(FMM),一种由Greengard和Rokhlin发明的N体模拟算法。它利用复数势函数和四叉树分组,通过多极展开与局部展开实现线性时间复杂度的远场近似,比Barnes-Hut算法更高效且误差可控。视频详细推导了洛朗级数、翻转操作、上行/下行传递等关键步骤,并讲解了自适应FMM及列表U/V/W/X/Y的处理方式。
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00:00:03 引言
00:01:51 二维力
00:03:37 柯西-黎曼方程
00:05:36 巴恩斯-胡特算法
00:08:00 多极展开
00:13:36 本地扩张
00:16:30 翻转操作
00:18:42 平移多极展开
00:21:44 本地扩展的转变
00:23:17 平衡FMM
00:25:48 自适应FMM
00:29:04 尾声
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原标题:The Fastest Gravity Algorithm You've Never Heard Of: Fast Multipole Method
原作者:Keyframe Codes
发布日期:2026-07-26
视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=FhMftauQZqU
Comments
但通常大家想要的是1/r²的引力,而不是1/r的
♥ 27 ↩ 2
你居然觉得我听说过任何引力算法,好大的胆子
♥ 7 ↩ 1
N体模拟 O(n)复杂度?我直接就是一个秒点进来笑死
♥ 4
所以,有3维引力算法吗?
♥ 3 ↩ 2
FMM也用于BEM加速,商业软件BEM方法标配用ExaFMM加速,用这个方法可以O(N)时间复杂度(N为边界切分数)数值解调和方程狄利克雷和诺伊曼问题,快得夸张就能到机械精度。
♥ 2
观看英文版请跳转至P2
♥ 2
卧槽这个我写过!
♥ 1
交给ai实现吧[笑哭]
♥ 1
[打call][打call][打call]
♥ 1
我就在用这个
O(n)是咋来的,是指每个单位时间计算每个质点的引力吗
↩ 1
看我四维五维空间