【游戏科学】游戏开发中数学算法的核心与应用

一、游戏科学（Game Science）

涉及大量数学算法和模型，用于实现物理模拟、图形渲染、人工智能、路径规划、碰撞检测等核心功能。

1.1、图形渲染与几何计算

1. 三维变换（3D Transformations）

• 矩阵变换：
  • 模型变换（Model）、视图变换（View）、投影变换（Projection）通过矩阵乘法实现，核心公式：

   P_{clip} = M_{projection} \cdot M_{view} \cdot M_{model} \cdot P_{local}    

其中 P_{local} 是局部坐标，P_{clip} 是裁剪坐标，涉及平移、旋转（欧拉角 / 四元数）、缩放矩阵。

• • 四元数（Quaternions）：避免欧拉角的万向节锁（Gimbal Lock），用四元数乘法表示旋转，公式：

   q \cdot v \cdot q^{-1} \quad (v为向量，q为单位四元数)    

• 光栅化（Rasterization）：
  • 将三维顶点投影到二维屏幕，使用 透视除法（Perspective Division）计算屏幕坐标：

   (x', y') = \left( \frac{x}{w}, \frac{y}{w} \right) \times viewport\_size    

• • 三角形插值：通过重心坐标（Barycentric Coordinates）插值顶点属性（颜色、法线、纹理坐标），公式：

   u = \alpha u_A + \beta u_B + \gamma u_C \quad (\alpha + \beta + \gamma = 1)    

2. 阴影与光照（Shadows & Lighting）

• Phong 光照模型：

 I = I_a + I_d \cdot (n \cdot l) + I_s \cdot (v \cdot r)^s  

其中 I_a 环境光，I_d 漫反射，I_s 镜面反射，n 法线，l 光照方向，v 视角方向，r 反射方向，s 光泽度。

• 阴影映射（Shadow Mapping）：通过深度缓冲（Depth Buffer）比较光空间深度，判断像素是否在阴影中。

1.2、物理模拟与碰撞检测

1. 刚体动力学（Rigid Body Dynamics）

• 牛顿运动定律：
  • 线性运动：F = ma，通过积分（欧拉法 / Verlet 积分）更新位置和速度：

   v_{t+1} = v_t + \frac{F}{m} \Delta t, \quad x_{t+1} = x_t + v_{t+1} \Delta t    

• • 旋转运动：\tau = I \alpha，角动量 L = I \omega，其中 I 为惯性张量，\omega 为角速度。
• 碰撞响应（Impulse-Based）：碰撞时用冲量 J 计算速度突变，公式：

 J = -(1 + e) \frac{(v_A - v_B) \cdot (n)}{n \cdot ( \frac{1}{m_A} + \frac{1}{m_B} ) n} \cdot n  

其中 e 为恢复系数，n 为碰撞法线。

2. 碰撞检测（Collision Detection）

• 包围盒检测：
  • AABB（轴对齐包围盒）：判断两盒子在三个轴上的投影是否重叠，公式：

   \text{overlap} = (x_A < x_B + w_B) \land (x_B < x_A + w_A) \land \text{（y/z方向同理）}    

• • OBB（定向包围盒）：通过分离轴定理（Separating Axis Theorem, SAT）检测旋转盒子碰撞。
• 几何求交：
  • 射线 - 三角形相交（Möller-Trumbore 算法）：求解射线方程与三角形平面的交点，判断是否在三角形内。

1.3 人工智能

1. 寻路算法（Pathfinding）

• A * 算法：结合 Dijkstra 和贪心思想，启发式函数 f(n) = g(n) + h(n)，其中 g(n) 为起点到当前节点代价，h(n) 为当前节点到终点启发式估计（如曼哈顿距离、欧氏距离）。
• 导航网格（NavMesh）：将场景分割为可通行区域，使用图论（Dijkstra/A*）在网格节点间寻路。

2. 行为树（Behavior Trees）

• 用树结构表示 NPC 行为逻辑，节点包括选择节点（Selector）、顺序节点（Sequence）、叶节点（动作 / 条件），通过状态机数学模型驱动决策。

3. 机器学习应用

• 强化学习（Reinforcement Learning）：如《星际争霸》AI 使用 PPO（近端策略优化）算法，奖励函数设计基于游戏状态（资源、单位数量等）。
• 神经网络预测：用 LSTM 预测玩家行为，或用 CNN 识别游戏画面元素。

1.4、动画与曲线插值

1. 骨骼动画（Skeletal Animation）

• 通过蒙皮权重（Skin Weight）将顶点绑定到骨骼，骨骼变换通过四元数插值（Slerp）实现平滑过渡：

 q(t) = \frac{q_1 \sin((1-t)\theta) + q_0 \sin(t\theta)}{\sin\theta} \quad (\theta为两四元数夹角)  

2. 贝塞尔曲线（Bézier Curves）

• 三次贝塞尔曲线公式：

 P(t) = (1-t)^3 P_0 + 3(1-t)^2 t P_1 + 3(1-t)t^2 P_2 + t^3 P_3, \quad t \in [0,1]  

用于路径动画、摄像机运动轨迹设计。

1.5、其他关键算法

1. 噪声生成（Noise Generation）

• Perlin 噪声：通过梯度向量插值生成自然纹理（地形、云层），公式涉及晶格点梯度加权求和。
• 分形（Fractal）：递归生成自相似结构，如山脉高度图：

 height(x,y) = \sum_{i=0}^n \frac{\text{noise}(x \cdot f^i, y \cdot f^i)}{l^i}  

其中 f 为频率，l 为粗糙度。

2. 碰撞响应优化

• 空间分割（Spatial Partitioning）：八叉树（Octree）或网格（Grid）加速碰撞检测，减少需检测的物体对数量。

3. 数学变换优化

• 四元数 vs 矩阵：四元数乘法计算量更低（约 1/3 矩阵乘法运算量），适合实时旋转更新。

游戏科学中优化物理模拟数学算法的方法：​

1. 选择合适的碰撞检测算法：根据游戏中物体的形状和场景特点选择适宜的碰撞检测算法。例如，AABB 碰撞检测算法简单高效，适用于大规模场景，可用于快速检测坐标轴对齐的矩形物体之间的碰撞；圆形碰撞检测适用于对物体形状要求不高的情况，将物体表示为圆形，通过判断圆心距离来检测碰撞；对于特殊形状的物体，如多边形或凸包，则可使用分离轴定理或凸包碰撞检测算法等更复杂的方法。​
2. 采用空间分割技术：使用空间分割技术可以显著减少物体间的碰撞检测数量。常用的空间分割技术包括网格、四叉树、BVH（层次包围盒）等。以四叉树为例，它将游戏场景递归地划分为四个子区域，每个子区域再继续划分，直到达到一定的深度或子区域内物体数量足够少。这样在进行碰撞检测时，只需检查位于相邻子区域的物体，而不必对所有物体进行两两检测，从而提高检测效率。​
3. 优化数据结构：选择合适的数据结构有助于提高物理计算的效率。例如，使用向量和矩阵来表示物体的位置、方向和变换，因为它们在进行数学运算时比复杂的旋转和平移操作更高效；利用缓存来避免重复计算，对于一些在多个帧中不会改变的物理属性或计算结果，可以将其缓存起来，下次需要时直接读取，而不必重新计算。​
4. 使用预测校正技术：预测校正可以在碰撞发生前预测对象的位置，从而提前进行碰撞检测和响应。通过对物体的运动状态进行分析和预测，在每一帧中根据当前的速度、加速度等信息预测物体在下一帧的大致位置，然后在预测位置上进行碰撞检测。如果检测到碰撞，则可以及时调整物体的运动状态，以实现更流畅和准确的物理模拟。​
5. 应用机器学习算法：可以利用机器学习算法来优化物理模拟。例如，育碧公司的 LaForge 团队将物体在前 3 帧的位置作为输入，喂给神经网络来预测下一帧的位置，还用主成分分析法（PCA）简化计算，最终把不同类型物理模拟的速度提高了 300 - 5000 倍。这种方法将计算的重担从运行时玩家的机器转移到了训练服务器上，在游戏运行时，训练好的神经网络只需很少的资源就能快速给出结果。​
6. 减少高精度计算：在不影响游戏体验的前提下，尽量使用较低精度的数据类型和计算。例如，将一些不必要的浮点数计算转换为整数计算，或者使用半精度浮点数代替单精度浮点数，以减少计算量和内存占用。同时，合理设置物理模拟的精度和更新频率，对于一些对精度要求不高的场景或物体，可以适当降低模拟精度和更新频率，以提高性能。​
7. 并行计算：利用现代硬件的并行计算能力，如多核处理器、GPU 等，对物理模拟进行并行化处理。将不同的物理计算任务分配到不同的核心或线程上同时执行，例如可以将场景中的物体分组，让每个线程负责一组物体的物理模拟计算，或者利用 GPU 的强大计算能力来加速某些特定的物理计算，如碰撞检测、刚体动力学模拟等。​
8. 简化物理模型：根据游戏的实际需求，对物理模型进行适当的简化。例如，对于一些对游戏玩法影响不大的物理细节可以忽略不计，或者用更简单的物理模型来近似复杂的物理现象。比如，在一些休闲游戏中，可以将物体的运动简化为简单的直线运动或抛物线运动，而不必考虑复杂的空气阻力、摩擦力等因素，这样可以大大减少计算量，提高物理模拟的效率。

二、游戏领域的应用

2.1 马里奥游戏

马里奥游戏中的核心数学方法及动线方程式如下：

核心数学方法

• 坐标系统与向量运算：游戏使用二维或三维坐标系统来确定马里奥及场景中物体的位置。例如，在二维平面中，用 (x, y) 坐标表示马里奥的位置，通过向量运算来处理马里奥的移动、碰撞检测等。如马里奥向右移动，就是在 x 轴方向上增加一个向量值。
• 关键帧动画与插值：通过关键帧定义马里奥在特定时间点的位置、姿态等，然后利用插值算法在关键帧之间计算中间帧的状态，以实现平滑的动画效果。例如，在马里奥奔跑动画中，通过关键帧设定不同时刻马里奥的身体姿势，再用线性插值或更复杂的样条插值计算出中间时刻的姿势，让玩家看到流畅的奔跑动作。
• 固定点数学与子像素精度：为实现更细腻的运动控制，马里奥游戏常采用固定点数学来处理位置和速度等数据，将像素进一步细分，如超级马里奥 3 将一个像素分为 16 个子像素，用固定点数表示马里奥的位置和速度，能在有限硬件条件下实现更平滑的加速和移动效果。

动线方程式

• 水平移动：马里奥在水平方向的移动常遵循匀加速或匀速直线运动模型。在无外力（如斜坡、风力等）作用且玩家未操作加速时，其水平速度 vx 可设为常数，水平位置 x 随时间 t 的变化方程为 x = x0 + vx * t，x0 为初始位置。当玩家按下加速键或马里奥处于加速状态（如吃了加速蘑菇）时，水平方向可能变为匀加速运动，加速度为 a，此时水平位置方程为 x = x0 + v0x * t + 0.5 * a * t^2，v0x 是初始水平速度。
• 垂直移动：马里奥的跳跃和下落过程可近似看作竖直上抛和自由落体运动的组合。以地面为原点，向上为正方向，马里奥跳跃时，初始垂直速度为 vy0，重力加速度为 g（通常取 g = 9.8m/s² 或根据游戏设定调整），则垂直位置 y 随时间 t 的变化方程为 y = y0 + vy0 * t - 0.5 * g * t^2。当马里奥下落时，若不考虑空气阻力等其他因素，垂直速度会随时间增加，vy = vy0 - g * t，直到马里奥接触到地面或其他平台。
• 抛物线运动：当马里奥从一个平台跳到另一个平台，或在有角度的斜坡上运动时，其运动轨迹是抛物线。在二维平面中，设马里奥的初始速度为 v，与水平方向夹角为 θ，那么水平方向速度 vx = v * cosθ，垂直方向速度 vy = v * sinθ。水平位置 x = x0 + v * cosθ * t，垂直位置 y = y0 + v * sinθ * t - 0.5 * g * t^2，由此可确定马里奥在抛物线上的位置。

在马里奥游戏中，垂直移动的动线方程式会根据不同的运动阶段有所不同，具体如下：

• 跳跃上升阶段：以地面为原点，向上为正方向，假设马里奥的初始垂直速度为vy0​，重力加速度为g（通常在游戏中会根据实际情况设定g的值，一般取g=9.8m/s2左右），时间为t，那么垂直位置y随时间t的变化方程为y=y0​+vy0​t−21​gt2，其中y0​是初始位置。在这个阶段，马里奥的垂直速度vy​=vy0​−gt，速度逐渐减小，直到达到最高点时垂直速度为0。
• 下落阶段：从最高点开始下落，此时马里奥的垂直位置方程依然是y=y0​+vy0​t−21​gt2，不过此时vy0​=0（最高点速度为0），所以方程简化为y=y0​−21​gt2。垂直速度vy​=−gt，速度大小随时间增加，方向向下。
• 接触平台或地面：当马里奥接触到平台或地面时，垂直速度会瞬间变为0，位置也会固定在平台或地面的高度，即y=h（h为平台或地面的高度）。

需要注意的是，游戏中可能还会考虑一些其他因素，如空气阻力、角色的特殊能力或道具影响等，这会使实际的垂直移动方程更加复杂，但基本的原理是基于上述的运动学公式进行调整和优化的。

马里奥游戏中的抛物线运动基于经典力学中的抛体运动原理，但通过游戏引擎进行了简化和优化。以下是其核心实现方法：

基本抛物线方程

马里奥的抛物线运动分解为水平匀速运动和垂直匀加速运动，核心公式如下：

• 水平位置：\(x = x_0 + v_{x0} \cdot t\) （\(x_0\)：初始水平位置，\(v_{x0}\)：水平初速度，t：时间）
• 垂直位置：\(y = y_0 + v_{y0} \cdot t - \frac{1}{2} g \cdot t^2\) （\(y_0\)：初始垂直位置，\(v_{y0}\)：垂直初速度，g：重力加速度）

游戏中通常通过以下方式实现：

1. 速度分解：将玩家输入的跳跃方向分解为水平和垂直分量。 例如，向前跳跃时，\(v_{x0} = v_0 \cdot \cos\theta\)，\(v_{y0} = v_0 \cdot \sin\theta\)。
2. 逐帧更新位置：每帧（Frame）根据当前速度更新位置，并应用重力加速度：

   python

   运行

   # 伪代码示例（每帧更新）
   v_y = v_y - g * dt  # 垂直速度受重力影响
   x = x + v_x * dt    # 水平位置更新
   y = y + v_y * dt    # 垂直位置更新
   

   （dt：帧间隔时间，通常为固定值如\(1/60s\)）

游戏中的优化与调整

1. 固定点数学（Fixed-Point Math）

早期游戏（如《超级马里奥》）使用固定点数（如 16 位整数表示）代替浮点数，以节省计算资源。例如：

• 1 个像素分为 16 个子像素（256 个子像素 / 字节）。

• 位置和速度用整数表示，运算后通过右移操作转换为像素值。

2. 非线性重力与跳跃感觉

• 可变重力：为使跳跃更符合直觉，游戏常采用非线性重力（如跳跃上升时重力较小，下落时重力较大）。

  if mario.is_jumping:v_y = v_y - g_up * dt  # 上升阶段较小重力
  else:v_y = v_y - g_down * dt  # 下落阶段较大重力（通常g_down > g_up）
  

• 跳跃高度控制：玩家按住跳跃键时间越长，初始垂直速度越大（如《超级马里奥》中按住↑键可跳得更高）。

3. 碰撞检测与响应

• 平台检测：每帧检查马里奥下方是否有平台，若有则停止下落。

• 抛物线截断：若碰到障碍物（如砖块），提前终止抛物线运动并触发碰撞逻辑。

特殊场景处理

1. 斜坡运动

• 将斜坡分解为水平和垂直分量，根据斜坡角度调整水平和垂直速度。 例如，在倾角为\(\theta\)的斜坡上：\(v_{x\_new} = v_x \cdot \cos\theta - v_y \cdot \sin\theta\)\(v_{y\_new} = v_x \cdot \sin\theta + v_y \cdot \cos\theta\)

2. 风阻力或外力

• 在某些关卡中，可能加入水平风力，通过修改\(v_x\)实现：\(v_x = v_x + \text{wind\_force} \cdot dt\)

3. 多级跳跃（如三段跳）

• 每次跳跃重置垂直速度，并叠加额外的初速度：

  if mario.jump_count < 3 and Input.jump_pressed:v_y = -jump_power * (3 - mario.jump_count)  # 剩余跳跃次数越多，初速度越大mario.jump_count += 1
  

马里奥抛物线运动的数学本质

• 轨迹方程：消去时间t后，y与x的关系为二次函数：\(y = y_0 + \left( \frac{v_{y0}}{v_{x0}} \right) (x - x_0) - \frac{g}{2v_{x0}^2} (x - x_0)^2\) 这是标准的抛物线方程（\(y = ax^2 + bx + c\)）。

• 射程公式：当马里奥落地时（\(y = y_0\)），水平射程为：\(R = \frac{v_{x0} \cdot 2v_{y0}}{g} = \frac{v_0^2 \cdot \sin2\theta}{g}\) （\(v_0\)为初始速度，\(\theta\)为跳跃角度）

• 简化物理模型：为控制难度和提升游戏体验，马里奥的抛物线运动通常忽略空气阻力、旋转等复杂因素。
• 人为调整参数：重力加速度g、初始速度\(v_0\)等参数经过精心设计，以确保跳跃手感舒适且关卡可通关。
• 视觉补偿：通过动画（如跳跃时的伸展动作）和相机跟随（如轻微上移视角）增强抛物线的视觉冲击力。
• 坐标系统与向量运算：游戏使用二维或三维坐标系统来确定马里奥、场景元素和其他角色的位置。向量运算用于表示位置、速度和加速度等物理量，例如通过向量加法来计算马里奥在每一帧的新位置，通过向量点积或叉积来判断碰撞方向等。​
• 三角函数：在处理马里奥的移动方向、跳跃角度以及斜坡运动等情况时，会用到三角函数。如前面提到的，计算跳跃的水平和垂直速度分量时，会使用正弦和余弦函数来根据跳跃角度进行分解。​

• 代数方程求解：在一些特殊场景中，可能会通过求解代数方程来确定马里奥的运动状态或解决一些逻辑问题。例如，根据当前的速度、重力和目标位置，求解马里奥到达某个平台所需的时间或跳跃次数。​

• 随机数生成：用于生成一些随机事件，如敌人的出现位置、道具的掉落等。通过随机数生成器在一定范围内生成随机值，以增加游戏的趣味性和不确定性。​
• 运动学方程：如前面详细介绍的抛物线运动，使用运动学方程来描述马里奥在重力作用下的垂直和水平运动。​

  x=x0​+vx0​⋅t用于水平位置的更新，​y=y0​+vy0​⋅t−21​g⋅t2

  用于垂直位置的更新，其中​x0​、​y0​是初始位置，​vx0​、​vy0​是水平和垂直方向的初始速度，​g是重力加速度，​t是时间。​
• 碰撞检测相关方程：通过检测马里奥的边界框（通常是一个矩形或圆形，根据角色模型而定）与场景中其他物体的边界框是否相交来判断碰撞。对于更精确的碰撞检测，可能会使用到几何图形的相交检测算法，如多边形相交、圆形与多边形相交等，这涉及到一些几何数学原理和方程。​
• 下雨效果：可能通过简单的粒子系统来实现雨滴的下落。使用随机数生成雨滴的初始位置和速度，然后根据重力让雨滴向下运动，当雨滴超出屏幕范围或到达地面时，重新生成新的雨滴。这里用到了重力方程来控制雨滴的垂直下落速度，即​vy​=vy0​−gt，其中​vy0​是雨滴的初始垂直速度（通常为 0 或一个较小的值），​g是重力加速度，​vy​是雨滴在时刻​t的垂直速度。​
• 风的效果：如果有风吹动马里奥或场景中的物体，可能会通过给物体添加一个水平方向的力来模拟风的作用。根据风的强度和方向，给马里奥或其他物体的水平速度​

  vx​加上一个相应的增量​Δvx​，即​vx​=vx0​+Δvx​，其中​vx0​是物体原来的水平速度。风的强度和方向可以通过一些预设的参数来控制，也可以根据游戏场景的需要进行动态调整。​