Если всё так расписывать, то мало кто поверит, что это несложно. А уж тем более поймёт, как это можно применить для ИИ в M&B.
Ну так там реально несложно (ну, по крайней мере, идейно):
1) Составить уравнение Пуассона.
2) Составить область, где будет искаться решение.
3) Написать граничные условия.
4) Подготовиться к задачи: выбрать метод и сделать то, что он хочет (если это, разностные схемы, то их нужно составить, доказать устойчивость и сходимость, если это конечные элементы, то построить слабую версию задачи).
5) Решить задачу.
6) Ну вот и все, в целом... (Пункты 4-5 могут быть сделаны через готовую библиотеку)
7) Осталось теперь применить это: потенциал задает глобальные правила поведения, но будут еще локальные.
Я, конечно, согласен, что тут много уравнений математической физики и численных методов, что может отпугивать.
Формулы всегда можно на Википедии посмотреть, а идея останется в голове.
А вы уверены, что там формулы верные?
