geant4颜色默认设置

原创 已于 2023-04-12 17:53:47 修改 · 379 阅读 · 0 ·
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#geant4

于 2023-04-12 17:25:35 首次发布
文章探讨了基本粒子的电荷状态，蓝光代表正电，如质子；红光表示负电，如电子；绿光则标识中性粒子，如中子。还提到了其他如伽马射线、π介子等高能粒子的相关信息。

Blue positively charged

Red negatively charged

Green neutral

[e-/red; e+/blue; proton/cyan; gamma/green; neutron/yellow; pi+,pi-,pi0/magenta; other/grey]

Geant4 DetectorConstruction定义颜色
whitepu的博客
12-19 1046
#include "G4VisAttributes.hh" #include "G4Colour.hh" //VisAttributes G4VisAttributes* VisAtt0 = new G4VisAttributes ( G4Colour(225/255., 255/255.,0/255.) );//白 G4VisAttributes* VisAtt00 = new G4VisAttributes ( G4Colour(192/255., 192/255.,192/255.) );/
Geant4 Tips: Visualization
m0_51809467的博客
04-01 919
根据以上内容，我们可以写一个比较容易解读的vis.mac如果有需要，我们还可以调整trajectory处理的时机以优化渲染过程，略去一些不重要的volume或者在一些关键的部位作切片观察。除了这些UI command, 我们还能够在代码中进行设置，自定义Hit类，调用Hit的Draw方法来实现Hits的可视化。
Geant4 颜色设置
dxf317550678的专栏
05-28 4099
用vis可以进行对象可视化 1 修改背景颜色 在交互式环境下 Idle> /vis/viewer/set/background white 2 修改logic volume的颜色 G4VisAttributes* DetectorVisAtt= new G4VisAttributes(G4Colour(1.0,1.0,.0)); logicMyDetector->SetVisAttri
Geant4 学校学习速记
weixin_40073518的博客
03-25 789
Geant4的图形界面中，蓝色是正电荷，红色是负电径迹，绿色的是中性粒子的轨迹 geant4 是一个工具包（toolkit）和TMVA一样，并不能独立的运行，而是需要编译成可执行文件或者用其他的软件调用才能使用 在Task3.c中，所设置的cut的长度指的是什么的长度？ 标记下有空分析课件吧 ...
geant4 射线源定义_Geant4系列讲座二.ppt
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02-23 581
提 纲 一、Geant4运行模式 “purely hard-coded” batch mode Batch mode，macro commands Interactive mode，command lines 二、材料定义 简单物质 分子定义 混合物 同位素 Geant4自定义 三、Geant4中使用物理量的单位 基本单位 输入 输出 四、几何结构定义 简单结构定义 复杂结构定义 颜色显示 五...
Geant4 vis.mac琐记
whitepu的博客
12-05 844
Geant4 vis.mac琐记 粒子径迹相关 某确定粒子径迹 #需写在最前面 # Many other options are available with /vis/modeling and /vis/filtering. # For example, to select colour by particle ID: /vis/modeling/trajectories/create/drawByParticleID # 根据情况添加 # 标出粒子与几何边缘交点并设置该点可视化时的大小 /vis/mo
Geant4/G4/蒙特卡罗模拟笔记【持续更新】
weixin_44611621的博客
04-24 4726
记录一下自己学G4的过程，供初学的伙伴参考。可能里面有些问题，可留言讨论。 系统：ubuntu 16.04 LTS G4版本：4.9.5；4.10.4；4.10.6 2 Geant4学习笔记 2.1 安装 1.按照<g4安装步骤.txt>文档进行操作就行， 保持系统更新 sudo apt-get update` #安装gcc等编译程序 sudo apt-get install build-essential` #安装cmake 强烈建议使用别的方案安装新版本cmake sudo apt-
Day 02 geant4如何构建几何模型以及材料填充-------以B1为实例
LXS_357的博客
09-13 974
G4IsotopeG4Element​ **有两种方法：**1.把定义好的材料直接放在Construct（）方法里面；（每次都自定义新的指针，在材料处写指针名字，每次都得修改，都要重新编译）2.自己写一个DefineMaterial（）方法，然后把所有可能用到的材料都定义在这个方法里面，可以参考TestEm0--------Geant4官方教程文档（官网可以直接下载）自定义：先知道密度并给出；
【Geant4全能攻略】：从安装配置到高效模拟，精通Geant4的17个实用技巧！
![geant4运行例子_Geant4...Geant4（Geometry and Tracking）是一个由CERN领导开发的跨平台C++仿真工具包，广泛应用于粒子物理、医学物理、空间科学、核技术等领域。其设计目的是为用户提供精确的物理模拟能力，包括粒
Geant4粒子物理与事件处理：模拟基础一网打尽
首先概述了Geant4的软件架构、安装与配置，然后深入探讨了其事件处理机制，包括事件循环、用户交互及调试优化。接着，文中通过粒子物理模拟实践，展示了基本粒子的模拟技术、物理过程模型和高级技术应用。此外，本文...
Geant4可视化高级技巧：创建复杂场景的艺术
本文详细介绍了Geant4可视化技术的全面概览，从基础设置到高级技术应用，再到实践应用及未来发展趋势进行了系统的探讨。首先，概述了Geant4可视化的基础框架及其配置，包括视图管理、粒子跟踪、材质和光线追踪等关键...
Geant4程序的一点技巧总结 2
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LynFun的专栏
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Geant4 不完全学习指南９（粒子跟踪和物理过程）
Jack_chf的博客
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　学习总结８简单的学习了物理列表的使用情况，９则是学习其中的一些细节。在实际的模拟过程中，物理过程的选择 和粒子的跟踪有着十分重要的作用，模拟所得到的数据，大多和粒子的跟踪有关。通过前面的学习，我们大概知道了Ｇ４的 一个逻辑，可以简单的描述为Ｒun---Event---Track---Step。 　　当运行一个Ｇ４程序时，也就是开始了一次实验的取数，称为一个Run。Ｒｕn这个名字取自于高能物...
粒子物理蒙特卡罗模拟库Geant4开发之一个实例
MinCong Luo的博客
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项目内容 9 MeV光子束在均匀介质中的能量沉积的模拟;介质是一个圆柱体，半径为5 cm，充满C6F6。粒子列表只包含γ、电子、正电子。物理事件列表包含“标准”电磁过程(光电效应、Compton散射、伽玛转换等等)。 架构逻辑是标准的Geant4程序架构，详见上一篇博客的“最基础的主函数”。源码内涵 ActionInitialization.cc : 设置RunAction、Primary
geant4的可视化、探测器几何设置易错处、OpenGLSXm配置（new 另外，当你把一个物体A放进物体B时）
dxf317550678的专栏
05-28 6878
找到一个很好的教程： http://hep.tsinghua.edu.cn/training/courses/data_analysis.html/Lectures2009/Lectures_yangzw/lecture_6_Geant4_1.pdf  虽然一般来说我是很懒的，但是这次我还是硬着头皮把最后面的exercise给做了，感觉想的和做的完全不是一回事 1 如何使用geant4的图形
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
Geant4教程：BESH设置与Scoring深度解析
"scoring.pdf 是一份关于Geant4中BESH设置的教程，由Tsukasa Aso在2011年的Geant4 Tutorial at Seoul活动中分享。文档概述了如何在Geant4中进行得分（scoring）操作，包括使用基于命令的得分方法、定义和附加得分器...
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