Методы расчета глобальной освещенности, Жданов Д.Д., Потемин И.С., Жданов А.Д., 2023

Методы расчета глобальной освещенности, Жданов Д.Д., Потемин И.С., Жданов А.Д., 2023.

   Учебно-методическое пособие посвящено решению задач расчета глобального освещения трехмерных сцен. Представлены четыре основных раздела, касающиеся определения основных радиометрических величин и соотношении между ними, детерминистических методов решения проблемы глобального освещения, методов Монте-Карло и способов формирования псевдослучайных величин с заданной плотностью распределения вероятности, и стохастических методов решения проблемы глобального освещения. Пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки магистрантов 09.04.04 "Системное и прикладное программное обеспечение".




Метод Монте-Карло.
В этом разделе будут представлены основные принципы методов Монте-Карло, которые потребуются для решения проблемы глобального освещения. Более подробную историю развития методов Монте-Карло можно найти в книгах [7, 21-25]. Методы Монте-Карло имеют долгую историю, однако практическую значимость они приобрели только с появлением компьютерной техники в 50-60-е годы. Позже методы Монте-Карло подверглись большой критике из-за их повального применения ко всем математическим задачам.

Методы Монте-Карло вычисляют результаты на основе набора случайных чисел. Исторически эти методы часто применялись к задачам вероятностного характера. В этом случае методы Монте-Карло могут быть простым моделированием реальных случайных процессов. Например, в ядерной физике поведение нейтронов случайно, а макроскопические потоки нейтронов и другие величины затем могут быть вычислены с помощью так называемого аналогового моделирования. Отдельные частицы испускаются, отражаются, рассеиваются и поглощаются стохастически, что соответствует реальности. По аналогии с действительностью, вычисленные параметры распределения частиц также подвержены некоторой вероятностной неопределенности. Неопределенность вычислений может быть уменьшена, например, путем выполнения большого числа симуляций.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
1. Введение.
1.1 Физически корректный рендеринг.
1.2 Проблема глобального освещения.
2. Радиометрия.
2.1 Основные радиометрические величины.
2.1.1 Яркость.
2.1.2 Световой поток.
2.1.3 Двунаправленная функция отражения (ДФО или BRDF).
2.2 Уравнение рендеринга.
2.3 Уравнение потенциала.
2.4 Глобальная функция отражения.
2.4.1 Выражение светового потока в терминах GRDF.
2.4.2 Выражения, определяющие GRDF.
2.5 Каустика.
2.6 Заключение.
2.7 Вопросы для самоконтроля усвоенных знаний.
3. Детерминистические методы решения уравнения рендеринга.
3.1 Интегральное уравнение рендеринга.
3.2 Решение уравнения рендеринга для диффузного освещения.
3.3 Расчет глобального освещения для фотометрического шара.
3.3.1 Обмен излучения внутри фотометрического шара.
3.3.2 Яркость на внутренней поверхности фотометрического шара.
3.3.3 Применение фотометрического шара для измерения оптических характеристик.
3.4 Заключение.
3.5 Вопросы для самоконтроля усвоенных знаний.
4. Метод Монте-Карло.
4.1 Интегрирование методом Монте-Карло.
4.2 Стратифицированная выборка.
4.3 Выборка по значимости.
4.4 Многократная выборка по значимости.
4.5 Метод выделения главной части.
4.6 Решение интегральных уравнений методом Монте-Карло.
4.6.1 Русская рулетка.
4.6.2 Комбинация русской рулетки с методами выборки по значимости и методом выделения главной части.
4.6.3 Применение русской рулетки для решения интегральных уравнений.
4.6.4 Оценка следующего события.
4.7 Формирование случайных величин с заданным PDF.
4.7.1 Равномерное распределение случайной координаты на плоских фигурах.
4.7.2 Равномерное распределение точек на поверхности сферы.
4.7.3 Распределение точек с заданной плотностью вероятности на плоскости.
4.7.4 Распределение лучей с заданной плотностью вероятности.
4.8 Заключение.
4.9 Вопросы для самоконтроля усвоенных знаний.
5. Применение методов Монте-Карло для решения уравнения рендеринга – трассировка путей.
5.1 Базовый алгоритм.
5.2 Стратифицированная выборка.
5.3 Выборка по значимости.
5.4 Оценка следующего события.
5.5 Многократная выборка по значимости.
5.6 Выделение главной части.
5.7 Улучшение выборки по значимости и выделению главной части.
5.8 Заключение.
5.9 Вопросы для самоконтроля усвоенных знаний.
6. Применение методов Монте-Карло к уравнению потенциала – трассировка лучей.
6.1 Базовый алгоритм.
6.2 Выборка по значимости.
6.3 Оценка следующего события.
6.4 Заключение.
6.5 Вопросы для самоконтроля усвоенных знаний.
7. Литература.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Методы расчета глобальной освещенности, Жданов Д.Д., Потемин И.С., Жданов А.Д., 2023 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Хештеги: #учебник по информатике :: #информатика :: #компьютеры :: #Жданов :: #Потемин :: #Жданов