POV-Ray中使用declare递归定义Sierpinski结构

本文介绍使用declare递归定义Sierpinski结构的方法。通过不断复制、移动和缩放初始球体对象来生成复杂的分形图案。

原文出处:http://cgpad.com/SPAN/articles_show/293

 

 declare可以定义object,而且有意思的是,declare可以对object进行递归定义。下面是我用此种方法做的Sierpinski结构:


#declare __object = sphere { <0, 0, 0>, 0.2
texture { __texture } 
}

#declare __iter = 0;
#while (__iter <= 6)
 #declare __object = union{  
  object{__object pigment {color rgb <0.0, 0.45, 0.0>}}
  object{__object translate x * 0.6  scale 0.5 pigment {color rgb <0.5, 0.45, 0.0>}}
  object{__object translate y * 0.6  scale 0.5 pigment {color rgb <0.5, 0.65, 0.0>}}
  object{__object translate z * 0.6  scale 0.5 pigment {color rgb <0.8, 0.45, 0.0>}}
 }
 #local __iter = __iter + 1;
#end

object{__object translate <0.3, 0.1, 0> scale 4.8 translate <-1.1, -0.4, 0>}

其中,初始元__object被定义为半径为0.2的球体,在后面的递归重新定义中,被copy了三次,每次移动一个0.6的距离并缩小一半。下图是渲染结果:

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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