GAMES101 lec2-数学基础1(线性代数)
一些依赖的内容
- 基本数学:
- 线性代数,微积分,统计学
- 基本物理:
- 光学,力学
- 其他
- 信号处理
- 数值分析
线性代数
一个旋转的例子
vector 向量
- AB⃗=B−A\\vec{AB} = B - AAB=B−A
- 两个核心属性:方向+长度
模长 / 单位向量
- ∣∣a⃗∣∣||\\vec{a}||∣∣a∣∣
- 单位向量 a^=a⃗/∣∣a⃗∣∣\\hat a = \\vec a / ||\\vec a||a^=a/∣∣a∣∣
向量求和
- 平行四边形法则/三角形法则
坐标系下的向量代数表示
- 默认的向量是列向量
向量的点乘
- 定义:a⃗∗b⃗=∣∣a⃗∣∣ ∣∣b⃗∣∣cosθ\\vec a * \\vec b = ||\\vec a|| \\, ||\\vec b|| \\cos \\thetaa∗b=∣∣a∣∣∣∣b∣∣cosθ
- 点乘与方向:点乘 与 cosθ\\cos \\thetacosθ 之间互相计算的方法
- 计算方法:a⃗∗b⃗=xaxb+yayb\\vec a * \\vec b = x_a x_b + y_a y_ba∗b=xaxb+yayb
- 用于计算一个向量投影到另一个向量: ∣∣b⃗⊥∣∣=∣∣b⃗∣∣∗cosθ||\\vec b_{\\perp}|| = ||\\vec b|| * \\cos \\theta∣∣b⊥∣∣=∣∣b∣∣∗cosθ
- 向量点乘告诉前与后的信息:(相同方向/相反方向)
>0, <0, 是不是垂直,是不是接近
向量的叉乘
-
∣∣a⃗×b⃗∣∣=∣∣a⃗∣∣ ∣∣b⃗∣∣ sinθ||\\vec a \\times \\vec b|| = ||\\vec a|| \\, ||\\vec b|| \\, \\sin \\theta∣∣a×b∣∣=∣∣a∣∣∣∣b∣∣sinθ
-
右手螺旋法则(求出方向)
-
不满足交换律:(加上负号)a×b=−b×aa \\times b = - b \\times aa×b=−b×a
-
三维坐标系,叉乘的应用
-
叉乘性质
- 自身 a⃗×a⃗=0⃗\\vec a \\times \\vec a = \\vec 0a×a=0
- 反交换律
- 结合律 + 分配律
-
代数计算方法(表示成矩阵形式 重要)
-
应用:判定向量的左右/内外 -> 判断点是否在三角形内部
-
-
sign(AB⃗×AP⃗)==sign(BC⃗×BP⃗)==sign(CA⃗×CP⃗)sign(\\vec{AB} \\times \\vec{AP}) == sign(\\vec{BC} \\times \\vec{BP}) == sign(\\vec{CA} \\times \\vec{CP})sign(AB×AP)==sign(BC×BP)==sign(CA×CP),如果这个等式成立,那么就表示点在三角形内部
-
AB - BC - CA,是一种轮换对称性,可以理解为 ABCABC 的循环选取
-
坐标系
- u v w 三维直角坐标系
- 方便分解,方便计算
Matrix 矩阵
- 在图形学里,常常用矩阵来做基本变换
矩阵的乘积 (m∗n)∗(n∗p)(m*n) * (n*p)(m∗n)∗(n∗p)
-
矩阵乘积不存在交换律
-
结合律 (AB)C=A(BC)(AB)C=A(BC)(AB)C=A(BC)
-
矩阵(x∗m)(x*m)(x∗m) 左乘 向量(m∗1)(m*1)(m∗1)
-
乘积的转置(AB)T=BTAT(A B)^T = B^TA^T(AB)T=BTAT
-
单位矩阵
-
逆矩阵
-
点乘叉乘 - 矩阵乘法