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  • Keyle的3D数学-学习手札

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    数学复习笔记 不断更新中

    1.向量

    在3D数学中 向量的基本运算有 归一化 ,加法与减法 ,点乘 与叉乘 。

    点乘公式如下   image 所指为 a向量与b向量的夹角 ,image = 反余弦(ab点乘 / a与b的模相乘)

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    叉乘公式如下

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    具体用法在这里 ttp://www.cnblogs.com/Keyle/p/4506699.html

    2.矩阵

    一般来说矩阵式这样的

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    矩阵的加法,减法也是一样

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    性质

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    矩阵的乘法 向量乘以一个3*3的矩阵

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    例题 重点看例3  在矩阵中AB!=BA

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    矩阵的线性变换

    (1)利用矩阵做向量的旋转

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    旋转公式如下

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    (2)利用矩阵缩放

    基本概念

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    矩阵缩放公式

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    (3)投影矩阵

    首先分为两种透视投影与正交投影,正交投影其实是一个降维的过程(三维变二维) 公式如下

    image  image

    通用投影矩阵

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    (4)镜像矩阵

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    任意镜像矩阵公式,我们用n来指定一个平面

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    (5)矩阵的切变

    2D切变公式如下

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    3D切变如下

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    (6)矩阵的行列式

    公式如下

    注意只有方阵才有行列式计算,他的计算结果是一个标量,对角交叉相乘最后相加

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    3D矩阵计算公式如下

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    (7)矩阵的逆

    性质

     image 

    计算公式 image 

    其中adjM为标准伴随矩阵

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    其中的 C{11} 叫做代数余子式矩阵

    计算方式为

    image   ===>    image

    一个完整的计算方式如下 代数余子矩阵计算比较复杂

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    实际运用

    V是一个向量 我们通过M旋转矩阵进行了旋转,现在要回到原来的位置,那么我们再乘以M矩阵的逆,也就是等于v*单位矩阵 = v

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    (8)正交矩阵

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    正交矩阵比较爽,计算逆矩阵只需要将其转置,减少很多计算量,我们可以使用image来判断一个矩阵是否是正交矩阵

    矩阵正交化公式

    施密特正交化公式

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    常用的正交化公式 需要计算多次

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    (9)齐次矩阵

    比3*3矩阵多一行一列,最下面一列代表空间平移

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    关于齐次矩阵更详细的在这里 ttp://www.cnblogs.com/Keyle/p/4506699.html

     

    3.旋转

    需求 绕Y轴绕30°

    参考上文矩阵的线性变换 给出旋转示例

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    使用欧拉角旋转

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    使用四元素旋转

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    三种旋转的类比

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    (1)欧拉角

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    绕Y轴被称为Heading

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    绕Z轴被称为Bank

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    绕X轴被称为Pitch

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    欧拉角万向锁现象:pitch角为±90°的时候,就被限制只能绕垂直轴转 Yaw

    视频链接 http://v.youku.com/v_show/id_XNzkyOTIyMTI=.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Keyle/p/4548905.html
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