《编程·建筑》读书记录
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编辑 |删除 | 复制链接 公开 《编程·建筑》读书记录 2013-02-13 14:56 (分类:默认分类)
编程.建筑
这本书主要从计算机的角度来切入建筑设计，全书涉及几何学，拓扑学和生成结构的研究。稍微有点晦涩，各个方面属于浅尝辄止。这本书定位具备基本计算机知识的建筑学子，基本上把当下参数化的主要理论研究方向概括了，但是因为薄，所以讲的不太详细。我结合自己理解摘抄一些部分吧。有的不是原句加了我自己扯的。之所以不叫笔记叫记录是因为我感觉我没hold住这本薄薄的书，需要很长时间来阅读，我阅读时间太短。
这本书某些部分可以看出是比较生硬的翻译，我觉得有机会可以看看原著。
引言：如果我们着眼于空间和形体的“空间观”，就能够以一些简单数学法则为基础将塑造空间与形体的过程作为设计的一部分。这个过程是近代经由数学与计算机科学方面的实验长期发展形成的理论思想的一部分，例如细胞自动机、集群现象、反应扩散系统以及进化算法。这些视觉形式和空间组织的新途径都表现出“自组织形态”的现象，经常被冠以“涌现”的标题。
我觉得关键词有 动态。反馈，底层模型。感知。遗传变异
书中其他部分主要讲述了各种程序的应用。总的来说，涉及到的计算机语言比较多，适合贴近计算机专业的角度看，我尽量提炼出其中建筑的部分。
第一部分反思表现，从点入手，主要从点与点之间的吸引和排斥来进行实验。得出一系列形态，好像grasshopper里的袋鼠力学插件和点干扰情况。但是由程序可以设置更复杂的规则，半径以及点与点之间的具体关系，如自动搜索最近点，再远离最近点， 然后一个随机点阵可以根据这个规则再排布。。。书中用到了netlogo语言。小学时候学了一点logo语言，是一个海龟（一个点）的移动，netlogo顾名思义一堆点，控制一堆点的关系。不过看程序和logo完全不同。（我不会netlogo）
Ifelse，这是我在VB里面第一次看到的，是很多程序的关键字，意思是是当初在一个分叉口的时候，通过设定先决条件，决定走哪条路。
VORONOI（狄利克雷网格）描述的是一系列点移动耗能最少的路径。每个基准点位于多边形内部，与相邻点分离，每个基准点所在的多边形的每条边都是与其相邻多边形的公共边。（该图形具体百度之，这书说得很绕也没说到点子上）。
后面讲到海龟attract和repel算法在voronoi的应用。，例证图灵机生成机构是如何改变结构表达法的。
第二部分从词汇开始：着眼于考察在papert建构法中当计算机能够被用来作为思维运算的思考工具，而非仅仅作为一个简单绘图与建模工具时，如何改变学习的过程。
Papert主张用计算机来达到知识的建构。
Papert声称建筑系学生应该探究递归法部分原因是因为递归能产生比普通循环更微妙且有趣的结果；它包含了自相似性和跨尺度差异，它能够简化和解释看上去很复杂的问题，它是思考建筑中常见的许多有关分支和细分类型的系统的简洁途径。
Papert说basic具有基于工程、简单、兼容性差的特点，仅可被原始低内存教学计算机识别。Logo语言更强大，更具一般性并且更智能化。（我想说，我只会visual basic啊！！！尼玛，哪有这么多时间学那么多语言啊，logo和netlogo很不一样啊！你个netlogo控！！！）
细胞自动机：基于考察研究对象周围当前的环境，然后根据发现（例如我要不要建成一堵墙）应用某种规则。这种系统通常令人感到奇怪，它经常能展示许多由局部规则应用的相互作用生成的复杂整体结构。当整体规则应用到程序算法中，细胞自动机通常会运用中央处理单元中的阶层线性偏差以并行的方式进行决策。
所有细胞都遵循相同的规则，为什么依然能够生成整体结构？原因就是，虽然所有的基本块都执行相同的一段程序，但是它们的环境各不相同。(具体百度之)
第三章，机器自我开发的奥秘
这章用了较大篇幅介绍图灵机，以及在计算机中的意义，以及mac机的发展。。。我表示暂时略过，主要给读者深入了解图灵机的规则。。。。有一定动态和拓扑思维，略。
递归：写程序经常用到，有点像数学里面的迭代。这种循环将利用自身相似性无限循环下去，塑造自我相似的东西，可以产生很奇妙的图案，分形里面经常会用到。
递归就是一种嵌入。
Lisp：这本书很推崇lisp语言，在autocad里面有重要应用。目测我觉得没有必要学。但提到一个，用空间坐标和向量来抽象形体，这个在参数化思维中很重要。
向光机器人：主要为了说明生成共识域（卧槽能不能给个通俗点的词汇）。。。昆虫的运动机能交替呈现释放与抑制，这取决于它们解释强烈阳光的方向。。。我个人理解还是在说运动和反馈。接着说这种机器的原理，还是用netlogo。。。（但我认为现在很多别的程序也能做到，可能是用到了netlogo这种多点思维）
Gray walter：模拟生命：用感光机器人做了实验，让机器人带有智能，唉，其实还是在说对环境的反馈。
插算：一只蜘蛛的行为完全可以用越来越发达的神经网络学和机器人学进行解释。人工生命。。我注意到这么一个意思，蜘蛛在蜘蛛网破了之后，想要修复，有感知的生命永远想避免犯错误，经过一些主要支点，一些特定动作，建立有支架网络，把危险部分悬挂起来粘成较坚实的网络。。和原来比比较畸形。
我感兴趣的是同样的办法修复，自我复制，但是会与原来的蛛网图案不一样，因为不自觉的规避一些错误。机器的自我复制能力是它的十亿倍。
群：具身化与结构描述。简单的说就是一堆个体互相干扰，加入几何体之后又障碍物生成结果完全不同。。这里强调的是加入自身感知能力的个体。
算法：1分散：每个个体与相邻个体保持距离设置排斥力。2聚集：赋予每个个体与相邻个体保持紧凑的能力，计算与相邻个体平均距离3排布：赋予每个个体与其他个体相对自身位置的能力。通过计算向心力的平均值来实现。我觉得这对东西还是很像kangaroo的力学引擎，不过呢这本书重点想说的是具有自身感知力的个体互相影响导致的心结果。
第四部分：进化程序，减少人的工作。
这一章提到遗传算法，遗传编程（GP）写一段能让计算机优化程序的程序。。
这里我插一段从别的书里面找到的遗传算法：准备程序，主程序（1再生程序（变异程序）2初期程序（胚胎）集中形式程序，生长形式程序，交迭程序）3适从决定程序）最终输出程序，组织结构程序。。。。。这么个过程。
接下来就是具体思路：太多了也很晦涩，反正就是选择和进化。程序上的。略。
在GP中存在三阶操作：1像标准L系统那样（L系统自行百度）工作的遗传算法程序文本，生成能够产生表现型的代码。2它可以在选择过程中修改代码，以使形体构造和进化过程随着程序运行不断变化。3进化过程的输出，即一些可用于创建表现型的参数值。
这一章主要介绍了怎样用程序设计语言定义一种建筑语言。缺点：明确和机械，大多数设计者感到困难，优点：一经定义就可以进行实验和生成结构。
第五部分：城市空间形态算法
这部分一开头就推荐了hillier的《空间句法》
这一章着实纠结，没大细看，不过思路也是前几章思路的延伸，我就把标题抄抄吧。随机性的应用Floodfill算法（PS里面油漆桶就是这个原理），大马士革模型，奥卡姆剃刀定律，相互增强反馈循环，maruyama算法，alpha syntax模型以及细胞自动机的应用。萨那动态生成模型。
细胞自动机：举个例子菜园存在的地方空白状态到菜园，房屋或者道路，一种类型占据另一种类型。 比如空白旁边有一个基本快或者多个菜园，就将基本快变成菜园。。其实抽象出来就是细胞自动机的基本概念，即用一个关系来影响另一个关系。当然实际情况更加复杂得多。
以城门，道路与广场以散置点为生长源。
另外，我觉得作者就是一个netlogo控！！！
第六章，结语：其实这一章才是初学者的经典。
程序代码并不直接描述我们所见的由许多元素有机组合的图案，而是产生一个基于反馈循环和自反性生成过程。
设计视为一种管理（运筹学）
设计的逻辑模型。
将设计视为问题的解决过程。
归纳法：（可以理解为高中学的归纳法：从大量的事实或者观察开始，得到某些普遍的综合组织法则。一种减少设计工作量的方法。。。但很明显的缺点是不清楚归纳数据是否充分。容易想当然。
将设计视为检索。
将涉及视为一种生成现象。定义算法，生成结构。
不应该是我不知道任何编程知识，但我想要怎样，应该对这种新工具产生兴趣。
建筑师想要成为系统设计者，他们就需要用算法的方式思考，通过提出一种算法，观察其运行产生的结果形成自己的思维。
尝试用算法语言去定义一种算法。
写完了，我这里想吐点槽。这本书其实挺鸡肋的，因为定位是具备一定程序深度和广度的，具备了概念却难以进行具体深入的操纵。不过大体上给读者提供了一种参数化设计的方向。基本涵盖了当下参数化的理论方向。其实我们在平时建筑设计的学习中，运用到了很多他学科的诸如拓扑，运筹，但是我们自己并没有形成一个系统的思维，常常是凭着感觉在走。建筑学本身就要求一个非常大的广度，让自己的能力系统化。我觉得参数化的学习更多的是让我明白学科间的交融，建筑与自然的关系以及用一种逻辑的方式来思考，与感性并重。
说实话这篇很快赶完的笔记写完就不想再看了，太鸡肋了，因为本人水平所限肯定有偏颇不准确的地方，还望指正。（估计要能看完这篇日志也得有相当耐心了。建议诸位自己买本看看）
这算是本人的一份新年大礼吧，给各位拜个年，祝新年快乐。
本命年事情很多，应该不会在这上面写日志了，等忙完了再说。
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编程.建筑
这本书主要从计算机的角度来切入建筑设计，全书涉及几何学，拓扑学和生成结构的研究。稍微有点晦涩，各个方面属于浅尝辄止。这本书定位具备基本计算机知识的建筑学子，基本上把当下参数化的主要理论研究方向概括了，但是因为薄，所以讲的不太详细。我结合自己理解摘抄一些部分吧。有的不是原句加了我自己扯的。之所以不叫笔记叫记录是因为我感觉我没hold住这本薄薄的书，需要很长时间来阅读，我阅读时间太短。
这本书某些部分可以看出是比较生硬的翻译，我觉得有机会可以看看原著。
引言：如果我们着眼于空间和形体的“空间观”，就能够以一些简单数学法则为基础将塑造空间与形体的过程作为设计的一部分。这个过程是近代经由数学与计算机科学方面的实验长期发展形成的理论思想的一部分，例如细胞自动机、集群现象、反应扩散系统以及进化算法。这些视觉形式和空间组织的新途径都表现出“自组织形态”的现象，经常被冠以“涌现”的标题。
我觉得关键词有 动态。反馈，底层模型。感知。遗传变异
书中其他部分主要讲述了各种程序的应用。总的来说，涉及到的计算机语言比较多，适合贴近计算机专业的角度看，我尽量提炼出其中建筑的部分。
第一部分反思表现，从点入手，主要从点与点之间的吸引和排斥来进行实验。得出一系列形态，好像grasshopper里的袋鼠力学插件和点干扰情况。但是由程序可以设置更复杂的规则，半径以及点与点之间的具体关系，如自动搜索最近点，再远离最近点， 然后一个随机点阵可以根据这个规则再排布。。。书中用到了netlogo语言。小学时候学了一点logo语言，是一个海龟（一个点）的移动，netlogo顾名思义一堆点，控制一堆点的关系。不过看程序和logo完全不同。（我不会netlogo）
Ifelse，这是我在VB里面第一次看到的，是很多程序的关键字，意思是是当初在一个分叉口的时候，通过设定先决条件，决定走哪条路。
VORONOI（狄利克雷网格）描述的是一系列点移动耗能最少的路径。每个基准点位于多边形内部，与相邻点分离，每个基准点所在的多边形的每条边都是与其相邻多边形的公共边。（该图形具体百度之，这书说得很绕也没说到点子上）。
后面讲到海龟attract和repel算法在voronoi的应用。，例证图灵机生成机构是如何改变结构表达法的。
第二部分从词汇开始：着眼于考察在papert建构法中当计算机能够被用来作为思维运算的思考工具，而非仅仅作为一个简单绘图与建模工具时，如何改变学习的过程。
Papert主张用计算机来达到知识的建构。
Papert声称建筑系学生应该探究递归法部分原因是因为递归能产生比普通循环更微妙且有趣的结果；它包含了自相似性和跨尺度差异，它能够简化和解释看上去很复杂的问题，它是思考建筑中常见的许多有关分支和细分类型的系统的简洁途径。
Papert说basic具有基于工程、简单、兼容性差的特点，仅可被原始低内存教学计算机识别。Logo语言更强大，更具一般性并且更智能化。（我想说，我只会visual basic啊！！！尼玛，哪有这么多时间学那么多语言啊，logo和netlogo很不一样啊！你个netlogo控！！！）
细胞自动机：基于考察研究对象周围当前的环境，然后根据发现（例如我要不要建成一堵墙）应用某种规则。这种系统通常令人感到奇怪，它经常能展示许多由局部规则应用的相互作用生成的复杂整体结构。当整体规则应用到程序算法中，细胞自动机通常会运用中央处理单元中的阶层线性偏差以并行的方式进行决策。
所有细胞都遵循相同的规则，为什么依然能够生成整体结构？原因就是，虽然所有的基本块都执行相同的一段程序，但是它们的环境各不相同。(具体百度之)
第三章，机器自我开发的奥秘
这章用了较大篇幅介绍图灵机，以及在计算机中的意义，以及mac机的发展。。。我表示暂时略过，主要给读者深入了解图灵机的规则。。。。有一定动态和拓扑思维，略。
递归：写程序经常用到，有点像数学里面的迭代。这种循环将利用自身相似性无限循环下去，塑造自我相似的东西，可以产生很奇妙的图案，分形里面经常会用到。
递归就是一种嵌入。
Lisp：这本书很推崇lisp语言，在autocad里面有重要应用。目测我觉得没有必要学。但提到一个，用空间坐标和向量来抽象形体，这个在参数化思维中很重要。
向光机器人：主要为了说明生成共识域（卧槽能不能给个通俗点的词汇）。。。昆虫的运动机能交替呈现释放与抑制，这取决于它们解释强烈阳光的方向。。。我个人理解还是在说运动和反馈。接着说这种机器的原理，还是用netlogo。。。（但我认为现在很多别的程序也能做到，可能是用到了netlogo这种多点思维）
Gray walter：模拟生命：用感光机器人做了实验，让机器人带有智能，唉，其实还是在说对环境的反馈。
插算：一只蜘蛛的行为完全可以用越来越发达的神经网络学和机器人学进行解释。人工生命。。我注意到这么一个意思，蜘蛛在蜘蛛网破了之后，想要修复，有感知的生命永远想避免犯错误，经过一些主要支点，一些特定动作，建立有支架网络，把危险部分悬挂起来粘成较坚实的网络。。和原来比比较畸形。
我感兴趣的是同样的办法修复，自我复制，但是会与原来的蛛网图案不一样，因为不自觉的规避一些错误。机器的自我复制能力是它的十亿倍。
群：具身化与结构描述。简单的说就是一堆个体互相干扰，加入几何体之后又障碍物生成结果完全不同。。这里强调的是加入自身感知能力的个体。
算法：1分散：每个个体与相邻个体保持距离设置排斥力。2聚集：赋予每个个体与相邻个体保持紧凑的能力，计算与相邻个体平均距离3排布：赋予每个个体与其他个体相对自身位置的能力。通过计算向心力的平均值来实现。我觉得这对东西还是很像kangaroo的力学引擎，不过呢这本书重点想说的是具有自身感知力的个体互相影响导致的心结果。
第四部分：进化程序，减少人的工作。
这一章提到遗传算法，遗传编程（GP）写一段能让计算机优化程序的程序。。
这里我插一段从别的书里面找到的遗传算法：准备程序，主程序（1再生程序（变异程序）2初期程序（胚胎）集中形式程序，生长形式程序，交迭程序）3适从决定程序）最终输出程序，组织结构程序。。。。。这么个过程。
接下来就是具体思路：太多了也很晦涩，反正就是选择和进化。程序上的。略。
在GP中存在三阶操作：1像标准L系统那样（L系统自行百度）工作的遗传算法程序文本，生成能够产生表现型的代码。2它可以在选择过程中修改代码，以使形体构造和进化过程随着程序运行不断变化。3进化过程的输出，即一些可用于创建表现型的参数值。
这一章主要介绍了怎样用程序设计语言定义一种建筑语言。缺点：明确和机械，大多数设计者感到困难，优点：一经定义就可以进行实验和生成结构。
第五部分：城市空间形态算法
这部分一开头就推荐了hillier的《空间句法》
这一章着实纠结，没大细看，不过思路也是前几章思路的延伸，我就把标题抄抄吧。随机性的应用Floodfill算法（PS里面油漆桶就是这个原理），大马士革模型，奥卡姆剃刀定律，相互增强反馈循环，maruyama算法，alpha syntax模型以及细胞自动机的应用。萨那动态生成模型。
细胞自动机：举个例子菜园存在的地方空白状态到菜园，房屋或者道路，一种类型占据另一种类型。 比如空白旁边有一个基本快或者多个菜园，就将基本快变成菜园。。其实抽象出来就是细胞自动机的基本概念，即用一个关系来影响另一个关系。当然实际情况更加复杂得多。
以城门，道路与广场以散置点为生长源。
另外，我觉得作者就是一个netlogo控！！！
第六章，结语：其实这一章才是初学者的经典。
程序代码并不直接描述我们所见的由许多元素有机组合的图案，而是产生一个基于反馈循环和自反性生成过程。
设计视为一种管理（运筹学）
设计的逻辑模型。
将设计视为问题的解决过程。
归纳法：（可以理解为高中学的归纳法：从大量的事实或者观察开始，得到某些普遍的综合组织法则。一种减少设计工作量的方法。。。但很明显的缺点是不清楚归纳数据是否充分。容易想当然。
将设计视为检索。
将涉及视为一种生成现象。定义算法，生成结构。
不应该是我不知道任何编程知识，但我想要怎样，应该对这种新工具产生兴趣。
建筑师想要成为系统设计者，他们就需要用算法的方式思考，通过提出一种算法，观察其运行产生的结果形成自己的思维。
尝试用算法语言去定义一种算法。
写完了，我这里想吐点槽。这本书其实挺鸡肋的，因为定位是具备一定程序深度和广度的，具备了概念却难以进行具体深入的操纵。不过大体上给读者提供了一种参数化设计的方向。基本涵盖了当下参数化的理论方向。其实我们在平时建筑设计的学习中，运用到了很多他学科的诸如拓扑，运筹，但是我们自己并没有形成一个系统的思维，常常是凭着感觉在走。建筑学本身就要求一个非常大的广度，让自己的能力系统化。我觉得参数化的学习更多的是让我明白学科间的交融，建筑与自然的关系以及用一种逻辑的方式来思考，与感性并重。
说实话这篇很快赶完的笔记写完就不想再看了，太鸡肋了，因为本人水平所限肯定有偏颇不准确的地方，还望指正。（估计要能看完这篇日志也得有相当耐心了。建议诸位自己买本看看）
这算是本人的一份新年大礼吧，给各位拜个年，祝新年快乐。
本命年事情很多，应该不会在这上面写日志了，等忙完了再说。
