GAMES 101 闫令琪 Lecture2-Linear Algebra 笔记。
如图1,
b⃗⊥=b⃗⋅a⃗∥a⃗∥b⃗\vec{b}_{\perp}=\frac{\vec{b}\cdot \vec{a}}{\| \vec{a}\|}\vec{b}b⊥=∥a∥b⋅ab
三角形的高
h⃗=b⃗−b⃗⊥\vec{h}=\vec{b}-\vec{b}_{\perp}h=b−b⊥

如图2,向量点乘可以判断夹角是否大于 90∘90^{\circ}90∘。在某些场景下,夹角小于 90∘90^{\circ}90∘有前向(可以看到的内涵),后向(看不到,被挡到的内涵)。

如图3,叉积可以决定两个向量相对的左右关系,也可以决定一个点在三角形内还是外的关系。

左图可以判断两个向量的左右相对关系
a⃗×b⃗\vec{a} \times \vec{b}a×b
如果叉乘得到的向量的 z 分量为正,则 a⃗\vec{a}a 在 b⃗\vec{b}b 右边
右图可以判断 点 p是否在 三角形内:
依次做
AP⃗×AB⃗\vec{AP}\times\vec{AB}AP×AB
BP⃗×BC⃗\vec{BP}\times\vec{BC}BP×BC
CP⃗×CA⃗\vec{CP}\times\vec{CA}CP×CA
如果三个式子的结果的向量的 z 值正负号相同,即
APBPCPAP \quad BP \quad CPAPBPCP一直在左边,或者一直在右边,就是 P 在 △ABC\triangle ABC△ABC内部。
反之,P 在 三角形 ABC 外部。
corner case:自己决定,就是当点 P 在三角形边上的时候。


这篇博客探讨了线性代数在图形学中的关键应用,包括向量的垂直分解、点乘判断夹角、叉乘确定方向以及坐标化向量的方法。通过实例解释了如何使用这些概念判断向量关系、点在三角形内的位置,并在图形处理中如何利用这些基础知识。
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