Metropolis蒙特卡罗方法、动力学蒙特卡罗方法、分子动力学方法这三种模拟方法有什么特点与差异
分子动力学是一个确定性方法，对于整个动力学过程给出模拟；Monte Carlo是一个基于随机数的统计学方法；Metropolis Method是马氏链蒙特卡洛方法(MCMC)。。做模拟的目的一般来讲，一个是理解、观察过程的微观机理，再一个是从微观状态统计某些过程的宏观量。首先说分子动力学（MD）模拟，他的基本框架就是经典力学的运动方程积分的确定论的方法，但体系本身的演化是一个自然的马尔可夫链（多体过程就不要想着有确定的解析解了）。MD在恒温恒压控制的算法方面也会引入大量随机过程。常见的是Langevin dynamics （恒温）和Langevin piston（恒压），做MD模拟的看到这两个名词简直再熟悉不过。做MD的模拟的目的是什么？首先是在微观层面上观察到分子运动，进而可以理解某些过程的机理，这一点是MD的巨大优势。其次，但也是最重要的，MD需要实现各态遍历性（Ergodicity）从而能够给出一些宏观统计量的值。每一个宏观统计量，像自由能，熵，焓，扩散系数，结合常数等等，都对应着某些微观量的系综统计平均。要得到一个准确的系综统计平均，就要实现各态遍历性。如何保证一个MD模拟可以实现各态遍历？这个问题直到二十世纪末才直到得到回答。一个MD方法应该具有辛性（Symplecticity，不要问我这个词什么意思，它就是音译）才能遍历各态，到这一步，对MD的基础理论的研究已经属于数学上的辛几何了，有志青年可以研究研究，个人感觉经典力学发展到这一步，一点都不比量子力学简单，数学形式上可以还要更加艰深。解决了各态遍历的可实现性，现在的问题就是如何实现各态遍历性，或一定条件下的（伪）各态遍历。于是现在就有了多种加速采样方法。包括像Umbrella Sampling, Metadynamics, Adaptive Biasing Force之类的方法。个人已被ABF玩死。这些算法的确是“加速”了，但是想要得到一个好的统计结果，需要下花很多工夫，操作起来比直接的MD模拟麻烦多了。MD是很好，结果准确（相对蒙卡而言），过程直观。缺点就是，计算资源消耗极大，做计算一定要找个土豪钱多的组，多买或者多租计算节点，要不然就会像我这样被坑惨了。再说蒙卡方法，这是一类基于概率论的方法。我没有真正做过蒙卡的模拟，就凭我的了解说一点。讲错了轻拍。大家都熟悉的一个蒙卡方法的例子是这样的：一张正方形白纸上画了一个圆，现在要求计算这个圆的面积。正方形的面积是容易计算的，很好办。圆就难多了。采用蒙卡的思想的话，可以往纸上随机地扔图钉。当图钉数量很多时，可以统计在圆内和圆外的图钉的比例，从而大致估计圆的面积占据整张正方形白纸面积的比例，于是就能估算得圆的面积了。这里，圆的面积就是我们要求得的统计量，而扔图钉则是我们产生的随机过程。大伙还可以用类似的方法写个程序计算圆周率的值。蒙卡方法应用于分子模拟中，则是这样的：随机产生体系的状态，在每个状态（即每一次采样）中计算统计量的值。当采样数足够多的时候，计算这些统计量的Boltzmann系统平均，然后就得到了相应的宏观物理量的估计值。因此可以看到，蒙卡方法应用于分子模拟中，是直接从各态遍历性下手的。产生一堆状态，并不太管体系在这些状态里演化的每一步的细节。因此，蒙卡很难给出一个直观的体系在状态间演化的过程，而是需要你根据蒙卡的统计结果间接推测演化的路径和机理。由于蒙卡是随机方法，所以每次估计出来的值都不会一样。但对于一个已经敛的采样过程，再增加大量的采样数目，最后的数值也只会在一个较小的合理区间内波动。一般的蒙卡方法应用于简单的分子体系是很好办的。比如一个纯水的盒子这样的。随机产生水分子的分布就可以了。但是这种简单的蒙卡方法的局限性也是非常明显的，即它会产生大量的不合理的体系状态，这些状态在统计上的贡献极低，从而浪费了大量的计算资源。我们知道，一个物理量F的系统平均是这样计算的：综上，MD和MC都可看作是为计算系综平均的采样方法。采用Metropolis算法的MC不局限于在正则系综里的采样，可以应用于其他系综，比如NPT和巨正则系综。至于微正则系综，理论上也可以使用Metropolis算法，只是由于各个态之间能量相等，概率也相等，这时使用Metropolis算法不能起到加速采样的作用，等于白用。同样地，MD的采样也不局限于微正则系综，当把一个孤立体系和一个恒温器(thermostat)或者恒压器(barostat)耦合起来，就可以进行正则系综或者NPT系综里的模拟。当然，如果耦合的恒温器或者恒压器是以extended Lagrangian形式实现的话（比如Nose-Hoover Thermostat), 广义上来讲MD模拟还是可看作在一个大的微正则系综中进行。MD和MC的比较算法的难易程度。一般说来，MD的算法比MC要复杂一些。这是因为，对于MC而言，每产生一帧新的构型只要计算能量然后根据acceptance ratio移动粒子就足够了。但对于MD，每产生一帧新的构型所需要的不只是能量，还需要每个粒子的速度和受力来对牛顿运动方程进行数值积分，这就加大了计算量。如果还要考虑为了提高计算效率的Verlet neighbor list等设置，MD的算法会更复杂一些。所能计算性质的多少。很明显，MD能比MC计算更多的性质，MC只能计算一些与动力学无关的平衡态性质，比如能量、比热容等等，MD既可以计算与动力学无关的性质，也可以计算与动力学相关的性质，比如扩散系数、热导率、黏度、态与态之间的跃迁速率，光谱等等。这是因为，使用Metropolis算法的MC，为了快速得到平衡态的分布，把整个系统简化为一条马尔可夫链，第N个构型只和第N－1个构型有关联，与第N－2或者更早的构型没有什么关联。在实际情况中不是这样的，系统是有记忆的，在时刻处于相空间中点的系统与在时刻处于的系统是有关联的，它们之间的关联可以用条件概率来描述。很多动力学性质都和这样的条件概率有关系，而MD产生的数据是可以计算这些概率分布的。所以世界上没有免费的午餐，MC虽然算法简单，但大体上只能计算静态性质，如果要计算动力学性质还是要上MD。可使用的软件。可使用的MD的软件远多于MC的软件。我个人觉得很大程度上是由于MD能够计算的性质远比MC多，并且数据可视化后给人更多直观的感受。比如说，你可以把MD模拟蛋白质折叠的轨迹文件用软件可视化之后做成动画，动画就比较直观地演示了蛋白质结构随时间的变化。可是如果你用MC做同样一个体系的模拟，你把轨迹可视化之后看到的可能就是一堆原子像无头苍蝇一样乱动，最后稳定在某个构型附近。一般来讲，MD软件的开发也不难，一旦把积分牛顿方程的engine写好，往里面添加新的相互作用势并不难，这样每添加一点新的功能，MD软件就可以适用于更多的体系。相比起MD软件的百花齐放，分子模拟中学术界通用的MC软件并不多，很多课题组都是自己写MC代码，但适用范围仅限于自己研究的体系。增强抽样(enhanced sampling)。这个问题 @JimKarrey 在他的回答中已经提到了。 这是分子模拟中的一个大坑，不管MD还是MC都会面临在系综中采样不足的问题。这方面知道上讨论已经很多，可以参考下面的链接，在此不做详细描述。计算化学领域中有哪些技术可以被称为是当前的黑科技？ - 知道用户的回答兔子走遍世界——物理学视角下的采样方法 - 生命的设计原则 - 知道专栏最后说一下KMC，我在这方面不是很懂，期盼有高人来解答。Kinetic Monte Carlo(KMC)和主要模拟平衡态性质的MD和Metropolis MC相差就比较远了，它主要模拟系统随时间的演化而非平衡态性质。KMC的基本思想是把整个系统划分成若干个态(state)，并获得态与态之间单位时间的跃迁几率（这个可以通过分子模拟或者过渡态理论来计算），然后通过具体的算法决定每一步往哪一个态跃迁，就可以模拟系统在各个态之间随时间演化。我没有做过KMC的研究，并不太了解KMC的算法，仅仅粗略看过一两篇用KMC模拟扩散的文章。以下的例子是我粗浅的理解，可能不太准确。 我们想用KMC模拟粒子在二维晶格上的扩散，并求出扩散系数。假定在单位时间步长内，粒子只能跳到它最相邻的格点。，粒子某时刻处于A格点，那么粒子下一时刻只有可能跳到B,C,D,E格点，单位时间内粒子从A跳到这些格点的跃迁几率分别为。结合这些跃迁几率，KMC的算法就可以通过生成随机数来决定粒子下一步所在的格点。在模拟足够长时间后我们可以算出粒子的均方位移(mean square displacement, MSD)， 均方位移和扩散系数成正比关系，因而可以求出扩散系数。当粒子只能在一维情况下运动（即只能从A到B或者从A到D), 并且， 这种情况下KMC其实就是在模拟一维随机游走(random walk)。KMC的具体应用应该还很多，比如晶体生长什么的。刘书乐先抛砖引玉下。MD（分子动力学） 和 MC（蒙特卡洛） 是两类分子模拟方法。MD 模拟方法在 1950s 被 Berni Alder 和 Thomas Everett Wainwright，在 1960s 被 Aneesur Rahman 独立发明。MD 方法考虑每个分子（或原子）的运动和它们之间的相互作用。我们通常会对分子间的相互作用建立数学模型（例如硬球势、L-J 势、乃至多体势），进而通过求解牛顿运动方程来模拟分子的运动（一般会用到数值积分方法，如 Verlet 积分法和 Runge-Kutta 积分法）。有了分子的具体运动过程，我们就可以方便地计算出想知道的系统的宏观性质，比如压强、比热容、平均自由程。历史上，在 MD 出现之前，一般用 MC 来进行分子模拟。MC 和 MD 在很多方面有本质的不同。MC 方法不会像 MD 一样模拟分子具体的运动轨迹，而是会在系统的状态空间进行采样（sampling）。在平衡态（equilibrium）时，要模拟的系统可能处于多种状态（state），而某个状态出现的概率不随时间变化，并可以用统计力学中的定律算出。比如，正则系综（canonical ensemble）服从 Boltzmann 分布，；而巨正则系综（grand canonical ensemble）的服从的分布则是。通常在分子模拟中会使用所谓的 MCMC，即 Markov 链 Monte Carlo。计算机不断根据系统当前的状态按照特定的方法（比如 Metropolis–Hastings 算法）生成一个新的状态，从而保证不同状态的采样频率近似于预期的。最后，系统的宏观性质（比如能量、压强、熵、粒子个数、化学势）可以通过计算采样到的大量微观状态的相应性质的算术平均得到。以下是 MD 和 MC 的简单比较（根据 [1]）：MC 的算法通常比 MD 容易实现（存疑）；MD 能告诉我们系统的”动态性质“，比如时间相关函数（time correlation function）、扩散系数（diffusion coefficient）。而 MC 通常只能用于研究系统的平衡态性质（存疑）；References[1] M. Allen, D. Frenkel and J. Talbot, "Molecular dynamics simulation using hard particles", Computer Physics Reports, vol. 9, no. 6, pp. 301-353, 1989.NS Zhang分子动力学就是牛顿运动方程的方法，取的时间步骤越短，越精确。蒙特卡洛是另一种方法，先产生大量大量的样本。metropolis是一种从样本中选择结果的方法动力学蒙卡是另一种选择结果的方法。（你说得动力学蒙卡是指基于格林函数的蒙卡吗？）取得样本越大，越精确。匿名只用过密度泛函方法_(:з」∠)_宋子健本科毕设就是编程实现蒙特卡洛模拟稀薄流体。分子动力学与蒙特卡洛模拟放大的区别就是100％与95%的差别。后来又了解到飞行力学中的蒙特卡洛方法计算飞行器轨迹，不禁觉得概率的思想很重要，保证覆盖性的同时大大降低了计算量，加快了计算时间。ps知道上各种高人太多了，这么偏的问题都有人回答...泥盆
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本帖最后由 FHC红石 于
19:21 编辑
玩过服务器的人都知道，服务器总会有一种娱乐的“武器”右键就能发射但是，如果左右键配合呢？虽说有探测右键的教程，但没有探测左键的但是，命令方块可以“探测”左键虽然，说出来很多人可能不信但是，我就是做到了23333
& & & & & & & & & & & & & & & &
没错你没有听错，可以“探测”左键不信看图：
& & & & & & & & & & & & & & & & 我点一下就会发射一个东西那么如何探测呢好的，让我们进入教程首先，这个效果是怎么做到的呢基本原理讲解：其实就是探测玩家手上有没有拿着指定物品有的话就tp一个隐形的生物到玩家所在的地方，并且这个生物只有一滴血所以玩家左键点一下就相当于打死了这个生物，然后探测生物死亡最后触发特效的命令方块（发射雪球、药水、触发机关什么的）如何制作呢1、 你需要一个1.8+的MC2、 你需要看这个教程贴3、 做好后评分好了不开玩笑了，先讲解思路首先我们要探测玩家手上有没有拿着指定物品很多人可能会说：这个我会，我看过的教程：和的教程然而现在已经有点过时了我们现在有了新的NBT：SelectedItem（感谢chyx提供）即探测玩家选中物品栏内（手拿着）的物品所以我们现在就不用9个命令方块（物品栏有9格）来探测了格式是：/testfor @a {SelectedItem:{id:minecraft:物品名称,Damage:数据值/损伤值,Count:数量}}复制代码注意：物品名称前面必须有minecraft:，否则无法探测Damage和Count可有可无，没有则默认探测所有数据值/损伤值，任何数量关于探测特殊物品，如，，，等其实就和你用give指令得到那个物品是一样的，加个tag，然后剩下的复制进来/testfor @a {SelectedItem:{id:minecraft:物品名称,Damage:数据值/损伤值,Count:数量,tag:{其它的NBT}}}复制代码接着，探测到玩家拿着物品后要怎样对，把生物tp过来那么这个生物究竟是什么呢？它就是3只叠在一起的狼（叠叠乐2333）为什么要用狼而且是3个叠在一起呢？这里面有很大的讲究：最开始的时候，我是打算把雪人加上NoAI然后tp到玩家那里但是如果下雨雪人就死了啊……这可不行后来我又想到装备架但是生存要点两下装备架才会变成物品形式……还是不能满足我的要求最后我想，不如把友好生物叠在一起吧一开始我用打算用猪、牛、羊之类的生物但是发现当玩家站在墙角的时候由于那些动物的碰撞箱比较大所以，他们就窒息而亡了……后来我就用豹猫，他的碰撞箱比较小不会窒息而死但是爬行者（苦力怕）怕猫所以如果我们拿在物品苦力怕就不敢接近了这虽然很不错，但是不太妥于是我换成了狼本来是担心羊可能会怕狼，但是我发现羊貌似知道狼动不了（加了NoAI）所以没有任何逃窜现象于是我就定下来用狼为什么用3只呢？因为3只狼叠起来的高度和玩家的高度是差不多的这样玩家的光标才能不论在何处都能点到（打死）狼很多人问我为什么不用怪物，很多怪物都和玩家差不多高但是怪物又只能在非和平下出现所以使用范围不是很广当然如果你觉得用狼比较麻烦而你的地图又是非和平的那么你可以考虑用僵尸等怪物这个，就是生成狼的指令：/summon Wolf x y z {HealF:1,NoAI:1,CustomName:a,ActiveEffects:[{Id:14,Duration:9999999,ShowParticles:0b}],Riding:{id:Wolf,NoAI:1,HealF:1,CustomName:b,ActiveEffects:[{Id:14,Duration:9999999,ShowParticles:0b}],Riding:{id:Wolf,NoAI:1,CustomName:c,ActiveEffects:[{Id:14,Duration:9999999,ShowParticles:0b}]}}}复制代码指令所生成的是：3只叠在一起的不会动的隐身的狼，上面两只是1滴血，下面1只是正常血量的狼，并且最上面的狼叫a，中间那只叫b，下面那只叫c关于上面的xyz坐标，后面会提到该怎么填为什么要两只1滴血的狼呢？因为玩家点击的时候有可能也会点到下面的那只狼所以要两只1滴血的狼用于探测然后是把狼tp到玩家的位置tp @e[type=Wolf,name=c] @p复制代码你可能会问，为什么只tp名字叫c的狼？因为c是最底下的狼，只有他有主动权光tp上面的狼是不会动的只有tp有主动权的狼才能试这3只叠在一起的狼一起动现在我们把狼tp到自己身上了，要干嘛呢？点（打）啊这样狼就死了对不对那么怎么探测狼死了呢？testfor @e[type=Wolf,name=a]复制代码testfor @e[type=Wolf,name=b]复制代码虽然这是一个探测狼在不在这个世界的指令但是我们可以用红石火把进行反向探测本来是狼存在，有输出，加上红石火把后就是狼不在，有输出探测到一只狼死掉后，就会触发机关，关于机关什么的我们后面说探测到玩家左键后，我们要杀死剩下的狼kill @e[type=Wolf,name=a]复制代码kill @e[type=Wolf,name=b]复制代码kill @e[type=Wolf,name=c]复制代码因为我们不知道玩家会点到的是a还是b所以3个都杀掉是最保险的然后召唤并tp一只全新的狼到玩家那里（前提是玩家还拿着指定物品）那么如果玩家没有拿着指定物品呢？狼该何去何从？所以，我们需要为狼建一个“狼窝”当玩家没有拿着物品时，把狼tp回他的小房子里当狼死掉后并召唤另一只狼的时候，也召唤在小屋里然后再tp过去，就是这样循环图解：
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红色：探测玩家左键并触发机关的全过程绿色：重复红色的过程蓝色：探测玩家未使用物品的全过程现在，我们才开始做，上面的一切都是思路
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红色：命令方块冲脉，所有图里红石块下面是个命令方块的一般都是冲脉/summon FallingSand ~ ~0.5 ~ {Tile:152}复制代码绿色：探测玩家是否拿着某物品/testfor @a {SelectedItem:{id:minecraft:blaze_rod,tag:{display:{Name:&探测你的左键&,Lore:[&FHC制造&]}}}}复制代码关于指令的用法前面已经讲解了黄色和蓝色：探测a或b其中一只狼是否在这个世界上testfor @e[type=Wolf,name=a]复制代码testfor @e[type=Wolf,name=b]复制代码
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绿色的比较器连中继器（2挡，点一下）为什么用两档？因为如果玩家快速切换物品只会有很短的信号输出这样会导致活塞来不及拉回方块
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中继器连接活塞，决定是否tp狼到玩家处注意最后一个活塞需要红石火把转换活塞用于遮挡线路
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用中继器脉冲激活命令方块这里要说明一下为什么我不用命令方块高频如果用了就会出现这样的奇葩现象：
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狼的确跟着我走，但是总与我保存一段距离所以没办法我只好用中继器脉冲
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黄色和蓝色的比较器连红石火把进行信号转换
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红石火把上面的命令方块黄色：杀死剩余的狼kill @e[type=Wolf,name=a]复制代码kill @e[type=Wolf,name=b]复制代码kill @e[type=Wolf,name=c]复制代码红色：召唤3只新的狼，在狼的小屋里（那个玻璃屋）（xyz）/summon Wolf x y z {HealF:1,NoAI:1,CustomName:a,ActiveEffects:[{Id:14,Duration:9999999,ShowParticles:0b}],Riding:{id:Wolf,NoAI:1,HealF:1,CustomName:b,ActiveEffects:[{Id:14,Duration:9999999,ShowParticles:0b}],Riding:{id:Wolf,NoAI:1,CustomName:c,ActiveEffects:[{Id:14,Duration:9999999,ShowParticles:0b}]}}}复制代码
& & & & & & & & & & & & & & & &
红色：机关/特效区域关于狼掉落的经验然后我们还要注意个东西，就是狼无论是被打死还是被kill杀死都会掉落经验于是玩家可以用一次多一些经验，这怎么能行，应该用一次扣一点经验虽然说在有些地图中经验不重要，但是我还是要提一下我们可以在特效区加入一个命令方块，用来扣一级经验为什么不是扣一定数量的呢？因为……命令方块不允许啊……/xp -1L @a复制代码最后就是触发机关了最常见的一种就是往那里点，就朝哪里射一个东西那么我们就要用到我们需要的指令是这样的execute @a[ry=-68,rym=-113,rx=90,rxm=-10] ~ ~ ~ summon Snowball ~1 ~1 ~ {CustomName:d,Motion:[2.0,0.3,0.0]}复制代码指令解释：在水平度数在-68到-113度和垂直高度在90到-10度的玩家的向东并向上延伸1格的地方召唤一个朝东速度为2，朝上速度为0.3的叫d的雪球为什么雪球要有名字呢，这个可有可无如果有名字，我们就可以加特技，DUANG~
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比如，在雪球出执行，会让你的雪球萌萌哒/execute @e[type=Snowball,name=d] ~ ~ ~ particle blockcrack_90 ~ ~ ~ 0 0 0 1 10 force复制代码注意：恶魂火球、烈焰人火球、和凋灵之首不能用Motion，要用direction关于发射方向：有三个数据：0.0,0.0,0.0第一个0.0指朝东还是西射，如果为正数则朝东射（如5.86），负数反之（如-10.0），如果为0就不往东或者西射，数字越大，飞的越快，越远第二个0.0指朝上还是下射，如果为正数则朝上射，负数反之，同上第三个0.0指朝北还是南射，如果为正数则朝南射，负数反正，同上注意，至少要有一位小数！小数点后几位都可以！以下讲解为提供：motion的算法（反正我是看不懂……）\\Motion:（dection）xdeg =math.radians(((x+1)*Degrees)-(Degrees/2))ydeg =math.radians(((y+1)*Degrees)-(Degrees/2))xmov =-speed*(math.sin(xdeg)*math.cos(ydeg))ymov = -speed*math.sin(ydeg) +0.1zmov =speed*(math.cos(xdeg)*math.cos(ydeg))Motion:[&+str(xmov)+&,&+str(ymov)+&,&+str(zmov)+&]\\部分函数和变量:x y z 均为实体所在的坐标&&Degrees为间隔角度math.radians 为运算弧度speed 为实体运动速度math.sin 为求圆正弦&&math.cos 为求圆余弦str 为转换字符函数发射雪球什么的太常见了对不对来才叼关于探测的角度：
& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
& && && && && &↑水平度数& && && && && &&&↑垂直度数如果你要发射的方向比较精确的话，你可以多用几个命令方块最后，附上存档，慢慢享受你的“左键之旅”吧！点击↓即可下载机器总体积展示（8×7×3）
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& & & & & & & & & & & & & & & & BUG提示
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在两格高的地方下面放上中继器、比较器、关上的活版门后人站在那3种不完整方块上时会导致最上面的狼窒息而死，于是……我们就做出了机关枪2333好吧，如果这个BUG你利用的好就不是个BUG，反而可能是更好玩的东西还有一个BUG就是每打死一次狼，就会产生很多死亡的烟雾遮住视线所以建议点一下就往旁边走一点切忌不要边跑边点，因为冲脉跟不上其他探测方法见：
& & & & & & & & & & & & & & & &
别看惹，要1.8的~
所以说没做好我就不评分了
MCBBS有你更精彩~！！！！！！
蛋疼的问一句=-= 之前不是有存档的么，现在.
今天想到个新脑洞，为什么不用村民.
楼主你太帅了~
很棒的作品！昂航
楼主你太帅了~
你可算更新了
然而小白会怕狼
楼主你太帅了~
很棒的作品！
Mcbbs有你更精彩~
其实右键可以用胡萝卜钓竿
好厉害的脑洞
Mcbbs有你更精彩~
楼主一会儿冲脉一会儿脉冲是故意逗我们笑么.
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沙发！！！！不错的帖子！！！话说跟这个同原理的，在玩家面前弄一个右击不见的东西，然后判断，就行了然而并不行，因为前面的方块会被替换23333
↓并没有编辑啊
可乐的快乐 帖子是编辑过得
↓至于么。至少别人发表了自己的见解.
无意义沙发
计分板是什么，可以吃么
这个教程激起了我学红石电路，命令方块的兴趣，MC就该这么玩。
You will be cry
你会哭的，大触们的东西看看就好了&
你真的会哭的，我还有两个命令方块的巨坑没.
等你学会了你就发现MC不好玩了.
不能探测右键？隐形村民哭了
然而僵尸会攻击村民，你懂得&
不能探测右键？隐形村民哭了
然而僵尸会攻击村民，你懂得
可以加NoAI啊&
然而可以NoAI&
感谢万能的海潮把
居然看懂了……— —
其实很好理解……
然而僵尸会攻击村民，你懂得
然而可以NoAI
所以你的意思是把所有僵尸都NoAI了？&
noai村民也招僵尸的
然而可以NoAI
所以你的意思是把所有僵尸都NoAI了？
然而是村民&
然而僵尸会攻击村民，你懂得
可以加NoAI啊
村民加NoAI僵尸不会打么……&
所以你的意思是把所有僵尸都NoAI了？
然而是村民
僵尸打不死...
是么……僵尸不会打？
本帖最后由 chyx 于
14:08 编辑
为何我在mcbbs的微博看见过？你试试把这段话复制到别的地方
刚才那段话能把所有的干扰码放在帖子的最下面
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可以加NoAI啊
村民加NoAI僵尸不会打么……
对啊，是的&
这脑力开发的真棒！
不得不说一句，这属于RPG类
但我实在想不出来能够应用到这个东西的地图……
[s]至少看起来很高能
难道我会告诉你能用在枪械RPG地图上？/w\.
我的工机巧艺作品里用了一个探测右键的方法......创建一个统计玩家使用萝卜钓杆次数的记分板 ，只要玩家手持萝卜钓杆右键一次，记分板分数就会增加
不过还是支持
毕竟探测左键还是比较新颖的做法
帖子也写的很认真
貌似这是你在某个问答贴里得到的灵感
能朝着准心发射吗 如果不能 那这个顶多当个治疗棒不错吧 加个冷却系统就行了&
但是不是所以物品都可以探测
不……你没发现那个问答贴我是直接丢存档的么
说明我之前就想出来了&
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