Keyle的3D数学-学习手札

时间:2021-06-26 04:09:45
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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   Keyle的3D数学-学习手札 所指为 a向量与b向量的夹角 ,Keyle的3D数学-学习手札 = 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

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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

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计算公式 Keyle的3D数学-学习手札 

 

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

Keyle的3D数学-学习手札   ===>    Keyle的3D数学-学习手札

 

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Keyle的3D数学-学习手札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