用数学方法算基元碰撞检测 (4)

本文介绍了几种常见几何体(如圆柱体、圆锥体、球体等)的点位置判断算法及线段与圆柱体相交检测的方法。通过向量运算与代数方程求解,可以精确判断点是否位于特定几何体内或判断线段是否与圆柱体相交。

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Point In Cylinder

Point  :   P

Cylinder:  |(P – O) - ((P – O) • N) * N | <= R

  0 <= (P – O)• N <= L

 

Structure: { V3d   O;

            float R;

            V3d  N;

            FloatL;  }

                  

           V = P – O;

           dp = V • N;

           if ( dp < 0 || dp > L )     return Outside;

 

           T = V –dp * N;

 

           if ( T^2 > R^2 )            return Outside;

 

           return Inside;

 

Point In Cone

Point  :   P

Cone   :   |(P – O) – ((P – O) • N) * N| <= ((P – O) • N) * R / L

  0 <= (P – O)• N <= L

 

   The Data Structure of Cone is same as Cylinder.

                        

           V = P – O;

           dp = V • N;

           if ( dp < 0 || dp > L )     return Outside;

 

           T = V –dp * N;

 

           r = dp * R / L

          

           if ( T^2 > r^2 )            return Outside;

 

           return Inside;

 

 

Sphere & Cylinder

Sphere :   | P – C | <= r

Cylinder:  |(P – O) - ((P – O) • N) * N | <= R

  0 <= (P – O)• N <= L

 

  OC = C – O;

           dp = OC • N

 

           if ( (dp > L + r) || (dp < -r) )      return No Intersection;

 

           T = OC - dp * N;

 if ( dp > L )

 {

f = sqrt( r^2 – (dp - L)^2 );

if ( T^2 > (R + f)^2 )             return No Intersection;

 

   return Intersectant;

 }

 else if ( dp >= 0 )

 {

if ( T^2 > (R + r)^2 )             return No Intersection;

 

   return Intersectant;

 }

 else

 {

f = sqrt( r^2 – dp^2 );

if ( T^2 > (R + f)^2 )             return No Intersection;

 

   return Intersectant;

 }

 

 

 

Line Segment & Cylinder

Line Seg:  P = P0 + t * V      t ∈ [0, 1]

Cylinder:  |(P – O) - ((P – O) • N) * N | <= R

  0 <= (P – O)• N <= L

 

 OP = P – O = P0 + t * V – O = (P0 – O) + t * V;

           dp = OP • N

           

           dp0 = (P0 – O)• N         t = 0

           if ( dp0 > L )     return No Intersection;

 

           dp1 = (P0 – O + V)• N     t = 1

           if ( dp1 < 0 )     return No Intersection;

 

|(P0 – O) + t * V – (((P0 – O) + t * V) • N) * N | <= R

|(P0 – O) + t * V – ((P0 – O) • N) * N – ((t * V) • N) * N | <= R

|(P0 – O) – ((P0 – O) • N) * N + t * V - t * (V • N) * N | <= R

|((P0 – O) – ((P0 – O) • N) * N) + t * (V - (V • N) * N) | <= R

 

F = (P0 – O) – ((P0 – O) • N) * N;

G = V - (V • N) * N;

 

G^2 * t^2 + 2 * (F • G) * t + F^2 – R^2 = 0;

A = G^2;

B = 2 * (F • G);

C = F^2 – R^2;

 

if ( A > 0 )   //V is not parallel to N

{

          Δ= B^2 – 4AC;

            if ( Δ < 0 )               return No Intersection;

 

          t = (-B ± sqrt(B^2 – 4AC)) / 2A;  

 

          t1 <= t2;

 

          if ( t2 < 0 || t1 > 1 )    return No Intersection;

 

          return Intersectant;

       }

 

if ( C <= 0 )                 return Intersectant;

 

return No Intersection;

<think>我们被要求解释一个数学表达式,该表达式来自Pollard-Rho法中用于离散对数的部分。表达式如下: \[ x_{i+1} = \begin{cases} g \cdot x_i & \text{if } x_i \in S_0 \\ x_i^2 & \text{if } x_i \in S_1 \\ h \cdot x_i & \text{if } x_i \in S_2 \end{cases} \] 这是一个分段函数,用于定义序列中下一个元素的值,取决于当前元素属于哪个子集。 ### 详细解释 1. **上下文**:在Pollard-Rho法中,这个函数用于生成一个伪随机序列,目的是在循环群中寻找离散对数的解。群被划分为三个互不相交的子集 \( S_0, S_1, S_2 \),且它们的并集是整个群。 2. **变量含义**: - \( g \):群的生成元(或基元)。 - \( h \):群中的另一个元素,即我们需要求解离散对数的元素(例如 \( h = g^a \) 中的 \( h \))。 - \( x_i \):序列中第 \( i \) 个元素,它是群中的一个元素。 - \( S_0, S_1, S_2 \):将群分为三个大小相近的子集(通常随机划分或按某种规则划分)。 3. **函数行为**: - 如果当前元素 \( x_i \) 属于子集 \( S_0 \),则下一个元素 \( x_{i+1} \) 被设置为 \( g \cdot x_i \)(即用生成元 \( g \) 乘以当前元素)。 - 如果 \( x_i \) 属于子集 \( S_1 \),则下一个元素是当前元素的平方 \( x_i^2 \)。 - 如果 \( x_i \) 属于子集 \( S_2 \),则下一个元素是 \( h \cdot x_i \)(即用元素 \( h \) 乘以当前元素)。 4. **目的**:通过这种迭代,序列会进入一个循环(rho形的序列),然后通过碰撞检测(如Floyd环检测法)来找到两个不同的索引 \( i \) 和 \( j \) 使得 \( x_i = x_j \)。利用这个碰撞,我们可以建立一个关于离散对数的方程,从而求解。 5. **数学基础**:每个元素 \( x_i \) 都可以表示为 \( g^{a_i} h^{b_i} \) 的形式,其中 \( a_i \) 和 \( b_i \) 是整数。迭代规则会相应地更新这些指数: - 若 \( x_i \in S_0 \),则 \( x_{i+1} = g \cdot x_i = g^{a_i+1} h^{b_i} \)。 - 若 \( x_i \in S_1 \),则 \( x_{i+1} = x_i^2 = g^{2a_i} h^{2b_i} \)。 - 若 \( x_i \in S_2 \),则 \( x_{i+1} = h \cdot x_i = g^{a_i} h^{b_i+1} \)。 当发生碰撞 \( x_i = x_j \) 时,我们有 \( g^{a_i} h^{b_i} = g^{a_j} h^{b_j} \),即 \( g^{a_i - a_j} = h^{b_j - b_i} \)。由于 \( h = g^k \)(k为离散对数),所以 \( a_i - a_j \equiv k (b_j - b_i) \pmod{\text{群的阶}} \)。如果 \( b_j - b_i \) 与群的阶互质,则可以解出 \( k \)。 ### 注意事项 - 该法是概率性的,可能需要多次尝试。 - 子集的划分应尽可能均匀,以保证序列的随机性。 - 在实现中,我们同时追踪指数(即 \( a_i, b_i \))的更新,以便在碰撞时建立方程。 ### 示例 假设在模 \( p \) 的乘法群中,\( g \) 是生成元,\( h = g^k \mod p \)。我们随机划分群元素为三个子集。从一个随机点 \( x_0 = g^{a_0} h^{b_0} \) 开始,然后按照上述规则迭代,直到找到碰撞。 --- §§相关问题§§ 1. 在离散对数的Pollard-Rho法中,如何选择子集 \( S_0, S_1, S_2 \) 的划分方式? 2. 为什么在发生碰撞 \( x_i = x_j \) 时,我们能够建立关于离散对数的方程? 3. 如何通过追踪指数 \( (a_i, b_i) \) 来避免在每次迭代时重新计整个序列的指数? 4. Pollard-Rho法求解离散对数时,如何处理当 \( b_j - b_i \) 与群的阶不互质的情况? 5. 与传统的Baby-Step Giant-Step法相比,Pollard-Rho法在空间复杂度上有何优势?</think>### 数学表达式解析:Pollard-Rho法的离散对数迭代函数 给定表达式为离散对数求解中的核心迭代函数: \[ x_{i+1} = \begin{cases} g \cdot x_i & \text{if } x_i \in S_0 \\ x_i^2 & \text{if } x_i \in S_1 \\ h \cdot x_i & \text{if } x_i \in S_2 \end{cases} \] #### 数学含义详解 1. **变量定义**: - \(x_i\):第 \(i\) 步的当前状态(群元素) - \(g\):循环群的生成元(固定元素) - \(h\):目标元素(需解 \(g^k = h\) 中的 \(h\)) - \(S_0, S_1, S_2\):群的三等分互斥子集(满足 \(S_0 \cup S_1 \cup S_2 = G\)) 2. **操作逻辑**: - **乘法分支**(\(g \cdot x_i\)):当 \(x_i \in S_0\) 时,用生成元 \(g\) 更新状态 - **平方分支**(\(x_i^2\)):当 \(x_i \in S_1\) 时,对当前元素做平方运 - **目标分支**(\(h \cdot x_i\)):当 \(x_i \in S_2\) 时,用目标元素 \(h\) 更新状态 3. **指数追踪原理**: 每个 \(x_i\) 可表示为 \(x_i = g^{a_i} h^{b_i}\),迭代过程同步更新指数: - 若选 \(g \cdot x_i\):则 \(a_{i+1} = a_i + 1,\ b_{i+1} = b_i\) - 若选 \(x_i^2\):则 \(a_{i+1} = 2a_i,\ b_{i+1} = 2b_i\) - 若选 \(h \cdot x_i\):则 \(a_{i+1} = a_i,\ b_{i+1} = b_i + 1\) #### 法工作流程 ```python def pollard_rho_dlog(g, h, p, group_order): # 初始化随机起点和指数 x0 = pow(g, random_int(), p) # x0 = g^a0 a0, b0 = random_int(), 0 x = x0; a = a0; b = b0 # 定义子集划分函数(示例:按元素值模3划分) def get_subset(x): if x % 3 == 0: return 0 elif x % 3 == 1: return 1 else: return 2 # 迭代直到碰撞 for i in range(group_order): subset = get_subset(x) if subset == 0: x = (g * x) % p # x_{i+1} = g·x_i a = (a + 1) % group_order elif subset == 1: x = (x * x) % p # x_{i+1} = x_i^2 a = (2 * a) % group_order b = (2 * b) % group_order else: x = (h * x) % p # x_{i+1} = h·x_i b = (b + 1) % group_order # 碰撞检测(略) ``` #### 数学特性分析 | 操作类型 | 代数结构变化 | 群作用效果 | |----------------|--------------------|--------------------| | \(g \cdot x_i\) | 线性增长(+1) | 沿群生成方向移动 | | \(x_i^2\) | 指数增长(×2) | 加速遍历群元素 | | \(h \cdot x_i\) | 引入目标关联 | 绑定目标元素关系 | **碰撞方程**:当检测到 \(x_i = x_j\) 时,由 \(g^{a_i}h^{b_i} \equiv g^{a_j}h^{b_j}\) 导出: \[ k \equiv \frac{a_i - a_j}{b_j - b_i} \pmod{\text{群阶}} \] (需 \(b_j \neq b_i \pmod{\text{群阶}}\)) ---
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