3D计算公式精准100%从坐标系到渲染的数学基础3d计算公式精准100%

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本文目录导读:

  1. 3D坐标系与变换
  2. 3D几何建模
  3. 3D物理模拟
  4. 3D渲染与优化
  5. 3D数据处理与分析

3D坐标系与变换

3D空间中的点可以用笛卡尔坐标系表示,其坐标为(x, y, z),为了实现物体在空间中的移动、旋转和缩放,我们需要使用坐标变换公式。

点的平移变换

点的平移可以表示为: [ P' = P + T ] ( P = (x, y, z) ),( T = (tx, ty, tz) ) 是平移向量,( P' = (x + tx, y + ty, z + tz) ) 是平移后的点。

点的旋转变换

绕x轴旋转θ角的变换矩阵为: [ R_x(\theta) = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \ 0 & \cos\theta & -\sin\theta \ 0 & \sin\theta & \cos\theta \end{pmatrix} ] 类似地,绕y轴和z轴的旋转矩阵分别为: [ R_y(\theta) = \begin{pmatrix} \cos\theta & 0 & \sin\theta \ 0 & 1 & 0 \ -\sin\theta & 0 & \cos\theta \end{pmatrix} ] [ R_z(\theta) = \begin{pmatrix} \cos\theta & -\sin\theta & 0 \ \sin\theta & \cos\theta & 0 \ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} ] 点绕轴旋转后的坐标为: [ P' = R \cdot P ]

点的缩放变换

缩放变换公式为: [ P' = S \cdot P ] 缩放矩阵( S )为对角矩阵: [ S = \begin{pmatrix} s_x & 0 & 0 \ 0 & s_y & 0 \ 0 & 0 & s_z \end{pmatrix} ] ( s_x, s_y, s_z )分别为x、y、z轴的缩放因子。


3D几何建模

3D几何建模是将三维物体抽象为数学模型的过程,常用的方法包括网格建模和曲面建模。

网格建模

网格建模将3D物体表示为由顶点、边和面组成的多面体,顶点坐标满足以下关系: [ V = { (x_i, y_i, z_i) | i = 1, 2, \dots, n } ] n为顶点总数,面通常由三个顶点定义,形成三角形面片。

曲面建模

曲面建模常用隐式函数或显式参数方程表示,球面的隐式方程为: [ x^2 + y^2 + z^2 = r^2 ] 参数方程为: [ x = r \cos\theta \cos\phi \ y = r \cos\theta \sin\phi \ z = r \sin\theta ] ( \theta )为极角,( \phi )为方位角。


3D物理模拟

3D物理模拟涉及物体的运动、碰撞和变形等物理现象,常用公式包括刚体动力学和弹性力学方程。

刚体动力学

刚体运动由平移和旋转组成,其运动方程为: [ m \cdot \ddot{P} = F \ I \cdot \dot{L} = \tau ] ( m )为质量,( P )为质心位置,( F )为外力,( I )为转动惯量矩阵,( L )为角动量,( \tau )为 torque。

弹性力学

弹性体的变形由应变张量描述: [ \epsilon = \begin{pmatrix} \epsilon{xx} & \epsilon{xy} & \epsilon{xz} \ \epsilon{yx} & \epsilon{yy} & \epsilon{yz} \ \epsilon{zx} & \epsilon{zy} & \epsilon_{zz} \end{pmatrix} ] 应变与应力之间的关系由弹性张量( C )描述: [ \sigma = C : \epsilon ] ( \sigma )为应力张量。


3D渲染与优化

3D渲染是将3D模型转换为2D图像的过程,常用投影变换和光照计算公式。

投影变换

将3D点投影到视图平面,使用透视投影公式: [ x = \frac{X \cdot f}{Z} \ y = \frac{Y \cdot f}{Z} ] ( f )为焦距,( Z )为深度。

光照计算

光照计算常用Phong光照模型,其公式为: [ I = I_a + I_d \cdot D \cdot L + I_s \cdot S ] ( I_a )为环境光,( I_d )为镜面反射光,( I_s )为漫反射光,( D )和( S )分别为镜面反射因子和漫反射因子。


3D数据处理与分析

3D数据处理涉及点云处理和特征提取,常用公式包括主成分分析(PCA)和曲率计算。

PCA降维

PCA通过求协方差矩阵的特征值和特征向量进行降维: [ C = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i - \mu)(X_i - \mu)^T ] ( C )为协方差矩阵,( \mu )为均值向量。

曲率计算

曲率计算常用法曲率公式: [ k_n = \frac{II}{I^2 - I_1^2} ] ( II )为第二基本形式,( I )为第一基本形式,( I_1 )为第一基本形式的行列式。

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