心算可以算出羽毛球的落點嗎？
非黑，看到這張圖片想到的，只通過心算能算出羽毛球隊的落點嗎？如果能算出一個大概位置，誤差能有多大？高中生學到的物理學知識能適用於羽毛球這樣比較複雜的模型嗎？
我經常藉助合成高分子纖維材料摺疊式高機動臀部負載模塊平台來支撐自己在低重心姿態下進行對富含纖維素的低熱量高葉綠素含量營養補充植物進行表面的枯萎組織及無營養泥土附著物的粗處理去除工作。——就是特么坐馬紮上擇芹菜而已
這倆一個道理……這貨得虧沒打乒乓球，不然得死機。
電視里一本正經胡說八道的鏡頭top5作為一個醫學生，我認真地查看了視頻，根據目測此男性的體脂率以及其揮拍時的姿勢，用運動醫學，正常人體解剖學，生物化學……的知識，心算過後覺得：這人略胖，靈活性不高，這反手太挫，容易拉傷肌肉，這步法根本不能叫步法，全是跳著跳著的……這站姿……如圖：
http://weixin.qq.com/r/XzoZAUHE3ByjrQVi929N (二維碼自動識別)
問題是精度多少？
你要說羽毛球一定落在方圓一百米內，我閉眼都能算出來。不過，作為一個長期羽毛球愛好者，如果正常球館內，風力影響不大的情況下，自問預判線路和落點誤差在10cm以內還是做得到的。
專業球員肯定可以更精確，但是你要說具體能精確到多少就沒數據了。不過這事說到心算就比較充大頭了，就好比電子錶調個時間，就非得說成「對soc系統運行參數調整優化並確保7*24小時穩定工作」一樣：裝X。一般羽毛球愛好者把這個歸為「球感」的一部分，打得多，熟能生巧而已。把風速、風向、動力學等東西作為輸入，落點作為輸出，訓練一個神經網路。完成之後就可以在一定程度上預測輸入里沒有的輸入組合了。不管是上帝造的神經網路還是人造的神經網路，都是這樣的。
非得把這個隱藏函數的求值過程說成「計算」，那隻能說是在裝逼了。想起robotics里的一個小故事。
做機器人的教授特別羨慕小狗的撿球能力，就想做一個能撿球的機器人，覺得不和人比，和狗比還是有信心的。
於是開發了各種拋物線模型，牛逼空氣動力，研究拋球的姿勢，最後。。。。。還是撿不過小狗。小狗撿球完全不用這些高大上的數學，只要保持45度仰望球，球就會自然而然的進入嘴裡。度數小於45度了，就跑遠一些，度數大了，就跑近一些。
而大腦里打球的經驗就是更複雜的模版，縮小了軌跡搜索的範圍。
有了更小的軌跡搜索範圍，各方面的接球反應都會提高。在室外打羽毛球還這麼裝X，也是厲害
用得著算么，人腦本身就一直在進行三維計算，甚至人腦有2D畫面轉3D的能力
而即便是是羽毛球愛好者，在有一定量的基礎上，基本上做出接球姿勢那一下就可以判斷出落點了，這是經過長期訓練後的本能反應銳化的結果注意觀察的話球員真正擊球那一刻，眼睛有時候是閉著的如果按他這個說法所謂的算，試想，對面是陳文宏/鄭在成/傅海峰這種重炮全力殺球，接球的那一方腦袋不得瞬間燒掉啊！當時看到這圖的第一反應就是這年頭能把裝B能裝的這麼清新脫俗也是蠻拼的感覺這麼幾年球都白打了orz 要想算出大致落點 得測風阻 得測風向變化 得測球初速度 能通過體感就能測出這一切數據 我就呵呵了…………
什麼算啊！！！！！準確判斷落點並做出相對應動作那都是長期打球積累的預判經驗和肌肉記憶啊！！！！ 。。。。。呵呵……
不匿以上算你妹，會打球的人別個的球一離拍就知道它會落在哪裡。
地轉偏向力還沒有算進去呢？這能算準？畢竟太年輕！
作為一個哲社中搞媒體和計算機的同時愛好音樂的會打羽毛球的人只能表示這個學弟弱爆了。我們明明是要根據結構理論和衝突理論做社會心理剖析，衡量對手種族，民族，性別，家庭，生活環境，教育環境等變數後，藉由大數據遍歷對手可能動作後用3d建模，做可視化分析，然後決定走位的你問我和音樂有什麼關係？我要跟著節奏摩擦呀，摩擦摩擦，站在光滑的地板上摩擦
難道看人臉的時候還要運行圖像識別演算法嗎？
看完這張圖我忽然湧起一股尿意。走到小便器前面，低頭略一沉思，心算解了一下粘性不可壓無滑移邊界條件考慮表面張力的流體力學N-S方程組，再調整好了距離和膀胱發力的大小，終於穩穩地尿進了小便器。
難道你們不是這麼打羽毛球的嗎？？？
大家都有過中二年代都懂的...這種Re&>10^5的流動能心算最多也就拿Cd估個大概
我除了心算落點，還心算以下內容:1.羽毛球的初始速度、加速度，羽毛球到達落點所需要的時間。2.羽毛球的拋物曲線，確定最佳的擊球點。3.評估身體的狀態，地板摩擦力，步伐大小，跑動速度，球拍重量，臂力和腕力，保證在正確的時間能夠到達落點並找到羽毛球的擊球點。4.對手的當前位置，移動速度，確定擊球時的用力大小和方向。想想，感覺心好累，不會再愛了。
裝逼裝成這樣也是醉了
《超推腦KEI 》第一話節錄
人家也沒說錯嗎，的確是「心算」啊。我覺得樓上有些人冷嘲熱諷過頭了
像羽毛球這樣飛行過程中湍流效應比較強的物體，你做CFD模擬的關鍵就是兩個：模型和計算資源。從這個角度看，這個少年的模型和計算資源的理念都遠遠領先於現代CFD理論和超算。
以下是分析：
他在心算過程中，使用了打球多年積累的經驗模型，該模型所進行實驗的次數遠遠超過現在任何一種湍流模型（隨便打一次球就能獲得幾百次三維的速度數據），對於羽毛球這一物體有著逆天的精確度，還能節約大量的計算資源，因為不用解析渦的結構就能得到高精度解
計算資源角度分析，他的電腦，不，大腦自帶神經網路，極其適合自適應演算法，另外自帶小腦這個強勁的GPU進行並行計算，小腦和大腦之間的溝通協議的效率也是逆天的，比起現存的超算，其概念和成熟度上不知道高到哪裡去了
問題的關鍵是，怎麼把他計算用的模型和硬體完好無損地取出，研究，並仿製？可以用刀么(°_°)——————————————————————————————————————————真的煩請題主把空氣動力學的標籤去掉。這個話題下好答案本來就不多，真的別搞這麼多烏煙瘴氣的新聞了推薦閱讀：
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