计算机图形学Lecture02-SVD

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Math for Computer Graphics
-Singular Value Decomposition
Advanced Computer Graphics
CS/Beihang University
第二讲 图形学的数学基础
我们希望读者能同意我们如
下见解:即如果除了微积分
微分方程之外,还有什么
数学领域是数学科学的基础
的话,那就是数值线性代数
----Lioyd N. Trefethen, David Bau
III《数字线性代数前言
三门重要数学
笛卡尔( 1596 -1650
Ax = b
任何问题数学问题
数学问题代数问题
代数问题方程求解
估算法矢
网格参数化
网格光顺
……
笛卡尔之梦
莱布尼茨之梦
实际问题
符号表达式
答案
机械的符号演算
通用语言
莱布尼茨
(G.W. Leibniz
16461716)
布尔(1815-1864) 弗雷格( 18481925
莱布尼茨手摇乘法器
Gilbert Strang 教授
麻省理工公开课:线性代数
http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html
Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert Strang.
这本书是MIT的线性代数课使用的教材,也是被很
多其它大学选用的经典教材。它的难度适中,讲解
清晰,重要的是对许多核心的概念讨论得比较透彻
我个人觉得学习线性代数,最重要的不是去熟
练矩阵运算和解方程的方法——这些在实际工作中
MATLAB劳,键的深入理解几个基础而
又重要的概念:子空间(Subspace) 正交
(Orthogonality), 特 征 值 和 特 征 向 量
(Eigenvalues and eigenvectors) ,和线性变换
(Linear transform)从我的角度看来,一本线代
教科书的质量就在于它能否给这些根本概念以足
够的重视,能否把它们的联系讲清楚。Strang的这
本书在这方面是做得很好的。
-----林达华
Introduction
The Singular Value Decomposition (SVD) is a
topic rarely reached in undergraduate linear
algebra courses and often skipped over in
graduate courses.
Consequently relatively few mathematicians
are familiar with what M.I.T. Professor Gilbert
Strang calls "absolutely a high point of linear
algebra."
Matrix Action-Two different ways to
compute a matrix times a point
Row Way(主行)
Column Way(主列)
Perpframes,
Aligner/Hangers/Stretchers
Perpframes(正交标架)
2D: In 2D you need to perpendicular unit vectors
to form a perpframe,
3D: 3D perpframe consists of three mutually
perpendicular unit vectors. Coming up with a 3D
perpframe is a little trickier.
Lots of folks call perpframes by the name
orthonormal basis(单位正交基).
12
cos sin
sin cos
v and v


 
==
 
 
摘要:

MathforComputerGraphics-SingularValueDecompositionAdvancedComputerGraphicsCS/BeihangUniversity第二讲图形学的数学基础我们希望读者能同意我们如下见解:即如果除了微积分和微分方程之外,还有什么数学领域是数学科学的基础的话,那就是数值线性代数。----LioydN.Trefethen,DavidBauIII《数字线性代数》前言三门重要数学笛卡尔(1596-1650)Ax=b任何问题→数学问题数学问题→代数问题代数问题→方程求解估算法矢网格参数化网格光顺……笛卡尔之梦莱布尼茨之梦实际问题符号表达式解答案机械的...

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