02向量与线性代数(图形学中用到的线性代数)
- 1.A Swift and Brutal Introduction to Linear Algebra!简单粗暴入门线性代数
- 1.Graphics’ Dependencies 图形学依赖的一些知识
- 2.Vectors 向量
- 1.Dot product向量的点乘
- 2.向量的叉乘Cross product
- 3.矩阵Matrix
- 4.向量的点乘和叉乘都可以写成矩阵的形式
1.A Swift and Brutal Introduction to Linear Algebra!简单粗暴入门线性代数
1.Graphics’ Dependencies 图形学依赖的一些知识
- 基础数学:Linear algebra, calculus, statistics 线代,微积分,统计学
- 基础物理:Optics, Mechanics 光学,力学
- 其他:Signal processing,Numerical analysis,a bit of aesthetics
2.Vectors 向量

单位向量:长度为1,用来表示方向,只表示一个方向。=原始向量/向量的长度

向量相加:
-
几何中:

-
数学中/代数中:直接把两者的坐标加起来
1.Dot product向量的点乘
点乘最大的作用:找到两个向量之间的夹角
向量的点乘在维度坐标中的计算:
点乘的第二个作用:投影,计算b投影到a的长度,通过b的长度*cos@

Decompose a vector 分解向量:

Determine forward /backward 确定方向:

2.向量的叉乘Cross product
1.作用1:建立三维坐标中的直角坐标系

a与b的叉乘可以得到c,c既垂直于a,b也垂直于ab所在的平面。
向量叉乘的矩阵表示:

2.作用2:判定左和右,判定内和外

当p点都在三条边左边时可以判定点p在三角形内部

当把三条边换为顺时针摆放时,会发现p点都在三条边右边,不管是顺时针还是逆时针排放,只要p点都在三条边右边/都在左边,即在三角形内部。
3.矩阵Matrix
1.两个矩阵相乘

2.矩阵没有交换律,有结合律

3.矩阵*向量:始终把向量看为列向量

4.矩阵的转置:乘积的转置需要先交换一下位置

5.单位矩阵和矩阵的逆

4.向量的点乘和叉乘都可以写成矩阵的形式
1.点乘

2.叉乘——A*是一个矩阵,由向量转化成的矩阵
















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