现代计算机图形学入门(一) 线性代数基础

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#线性代数

        结合计算机图形学，总结一些常用的线性代数基础和实践用法。

        Dot Product 点乘

        

        

        

        用法

        找到两个向量之间的夹角

        找到一个向量在另一个向量上的投影

        计算两个向量是否接近 

        计算两个向量的方向

Cross Product 叉乘

用法

判定左右/判定内和外

Matrices 矩阵

 

DaggerL2
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计算机图形学入门-线性代数复习
qq_40765480的博客
11-18 669
计算机图形学中更依赖线性代数，主要使用到：向量的点乘，叉乘，向量 x 矩阵描述变换：如向量的平移和旋转操作可以用向量乘矩阵来表示；
计算机图形学入门（一）-线性代数部分知识1
weixin_45314475的博客
12-05 1908
本部分主要介绍了向量的点乘与叉乘在图形学中的基本应用，介绍了图形学中常用的2D矩阵变换，例如缩放、对称、切变换、旋转、平移、逆变换、组合变换和分解变换。还有在图形学中为了简化操作而采取的添加维度的方法。
现代计算机图形学入门（一）——线性代数基础
Fyantu的博客
04-30 2565
现代计算机图形学入门（一）——线性代数基础 本系列文章为学习GAMES101课程的学习笔记，欢迎交流分享 文章目录现代计算机图形学入门（一）——线性代数基础一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、pandas是什么？ 标题 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warning
【计算机图形学基础】线性代数基础1
lyzirving的博客
07-17 619
最近在重温计算机图形学的基础知识，期望能做到温故知新，加深对其的理解，以便能从容应对工作中各种情况。
【计算机图形学】GAMES101: 现代计算机图形学入门（闫令琪）
椰子的职场成长记录
10-25 614
现代计算机图形学的四大组成部分： （1）光栅化成像 （2）几何表示 （3）光的传播理论 （4）动画与模拟
GAMES101-现代计算机图形学入门——Day01-线性代数基础
北天的博客
08-19 969
GAMES101-现代计算机图形学入门
Games101-现代计算机图形学入门学习笔记
qq_31175907的博客
01-09 1107
Lecture1 计算机图形概述 一、图形学的内容 1、矩阵，曲线表面 2、物理、灯光、着色 3、操作几何形体 4、模拟、动画、解算 二、课程内容 1、光栅化 把三维空间的几何形体显示再屏幕上（实时30+fps） 2、曲线和曲面的操作 表示曲线和曲面 3、光线追踪 渲染真实的画面，牺牲速度、offline 4、模拟、动画、解算 三、图形学和计算机视觉 需要猜测的操作都可以认为是计算机视觉 二者目前越来越没有明显的界限 ±------------ Lecture2 向量与线性代数 一、学习图形学所需的知识 1
GAMES101-现代计算机图形学入门
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07-04 1110
GAMES101
Game101现代计算机图形学入门学习笔记（一）
Genius_J的博客
06-13 1014
-计算机图形学概述 什么是计算机图形学？ 使用计算机去合成和操作视觉信息。 为什么学习计算机图形学? 应用：动画、设计、数码插画、GUI设计、文字设计等等
GAMES101现代计算机图形学入门 作业.zip
06-16
《GAMES101现代计算机图形学入门》是一门深入探讨计算机图形学基本概念和技术的课程，这门课程的作业部分包含了一系列与图形学相关的实践练习。这些练习旨在帮助学生理解并掌握图形学中的核心原理，包括但不限于几何...
GAMES101:现代计算机图形学入门-笔记-01
lastXuanGod的博客
10-06 1006
我们的目标是将相机从其在世界坐标系中的位置移动到原点，并且调整它的朝向，使得正z轴指向观察的方向，负z轴指向被观察的场景，相机向上的方向移到正y轴，而这两个方向的方向向量叉乘得到的第三个向量移到正x轴。很难用一个矩阵将上述所有的过程表达出来，于是拆成旋转和平移两个步骤：平移的表示相对简单，将相机移动到原点只需要减去他本身的坐标即可。而旋转则麻烦得多，不过可以通过逆变换的思路得到。第一次作业内容非常的基础，主要是让大家去搭建好自己的虚拟机以及学习使用cmake，我用的是wsl，下面贴一下代码即可。
【GAMES101】现代计算机图形学入门 资料整理
ysh的博客
09-18 2489
课程网址 课程主页 包括ppt 课程PPT和视频 一篇搞定！GAMES101现代计算机图形学入门（全） 作业链接地址 作业论坛 GAMES101课程环境搭建(Win10+VSCode) 计算机图形学笔记 虎书pdf 提取：n2rx 【必须】：高等数学（微积分、线性代数）、算法、数据结构 【非必须】：信号处理、数值分析、大学物理（光学） 在线公式编辑器 一定要做作业，如果个人要配置环境的话应该是配置opencv，eigen这两个核心库就行了，目前觉得最核心的一个作业是作业3，实现着色器和渲染管线，做完一遍
线性代数 第五章 矩阵的相似化简
oscar999的专栏
12-02 981
本文介绍了线性代数中特征值与特征向量、相似矩阵及矩阵对角化的核心内容。首先定义特征值与特征向量，给出计算方法和性质（如特征值之和为迹、之积为行列式）。然后介绍相似矩阵的概念和性质，指出相似矩阵具有相同的特征值。最后详细讲解矩阵对角化的充要条件和步骤，特别针对实对称矩阵的正交对角化过程，包括特征向量的正交化与单位化方法。通过具体例题演示了如何求解特征值、特征向量及实现矩阵对角化。这些内容是矩阵理论的重要基础，在工程和科学计算中有广泛应用。
《NumPy 权威指南》第8章 线性代数 (Linear Algebra)：矩阵运算的动力源
撸码猿的博客
12-01 239
本章我们将抛弃晦涩的定理证明，专注于怎么用。我们将学会如何用一行代码解开多元方程组，如何用特征值分解来提取数据的“主成分”，以及最重要的一点：彻底搞清楚 *、np.dot 和 @ 到底有什么区别。
线性代数-3Blue1Brown《线性代数的本质》矩阵与线性变换-三维空间（6）
木梓油
12-05 138
摘要：三维空间的线性变换完全由基向量$\hat{i}$、$\hat{j}$、$\hat{k}$的变换结果决定。将变换后的基向量坐标作为列向量排列，即可构造变换矩阵。任意向量$\begin{bmatrix}a\b\c\end{bmatrix}$经变换后的新坐标，可通过矩阵乘法计算为各基向量变换结果的线性组合。这种表示方法与二维情形类似，体现了线性变换的矩阵表示原理。
线性代数第三章 向量
oscar999的专栏
12-01 1350
本文系统介绍了向量组及其线性相关性的基本概念与核心理论。主要内容包括：1）n维向量定义及其线性组合、线性表示的条件判断；2）向量组线性相关性的判定方法及秩的计算；3）向量空间的基本概念、基与坐标变换；4）欧几里得空间的内积性质。重点阐述了秩在判断线性表示、等价性中的关键作用，以及通过矩阵变换求解向量组秩和极大无关组的方法。文中通过典型例题展示了相关定理的应用，为线性代数中向量理论的学习提供了系统指导。
线性代数及其应用习题答案(中文版)第一章 线性代数中的线性方程组 1.5 线性方程组的解集(1)
simon_skywalker的博客
12-03 415
线性方程组的解集
线性代数第一章第一课： 二阶三阶行列式
qq_43085588的博客
12-01 245
这样的符号把他称作行列式(此处为二阶行列式)依据x和y的值引出一个新的计算符号，行列式。， 消掉x，则y为 y=通过消元法，消掉y，x为 x=， x的结果为对角线相乘。一个等式左右两边同时乘以9。第二个等式两边同时乘以4。
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模，构建出整个微电网的集中状态空间模型，并在此基础上实施线性化处理，便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤，包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导，最终通过Matlab代码实现模型仿真验证，展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法；②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用；③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计；④通过Matlab代码复现和扩展模型，服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程，重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导，同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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