3、射线追踪基础与DirectX射线追踪入门

射线追踪基础与DirectX射线追踪入门

1. 符号表示

为了方便后续的学习和交流,我们先对一些常用的符号进行说明:
| 符号 | 表示内容 |
| ---- | ---- |
| P | 点 |
| v | 向量 |
| $\hat{v}$ | 归一化向量 |
| M | 矩阵 |
| ω | 球面上的方向向量 |
| Ω | (半)球面上的所有方向集合 |
| a × b | 两个向量的叉积 |
| a · b | 两个向量的点积 |

向量通常用小写粗体字母表示,例如 $\mathbf{v}$ ;矩阵用大写粗体字母表示,例如 $\mathbf{M}$ ;标量用小写斜体字母表示,例如 $a$ 和 $v$ ;点用大写字母表示,例如 $P$ 。向量的分量可以通过以下方式访问:

(
)
0
1
2
x
y
x
y
z
z
v
v
v
v
v
v
v
,
v
v
æ
ö
æ
ö
ç
÷
ç
÷
=
=
=
ç
÷
ç
÷
ç
÷
ç
÷
è
ø
è
ø
T
v

其中,后者展示了向量的转置,即将列向量转换为行向量。为了简化文本,我们有时也使用 $\mathbf{v} = (v_x, v_y, v_z)$ ,即标量用逗号分隔,表示这是一个转置后的列向量。默认情况下,我们使用列向量,这意味着矩阵 - 向量乘法表示为 $\mathbf{Mv}$ 。矩阵的分量可以通过以下方式访问:

(
)
00
01
02
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值