Skip to main content

შემთხვევითი წერტილი წრეწირში

Random point in circle
შერჩევა პოლარული კოორდინატთა სისტემის დახმარებით.
მარცხენა: r-ის თანაბარი შერჩევა. მარჯვენა: r-ის გასწორებული შერჩევა  
        იმისათვის რომ მივიღოთ თანაბრად განაწილებული შემთხვევითი წერტილები წრეწირში არსებობს რამოდენიმე მეთოდი. პირველი ყველაზე მარტივი მეთოდი არის დაწუნებით შერჩევის გამოყენებით, რაც გულისხმობს, რომ შერჩევა გავაკეთოთ უფრო დიდ არეზე მარტივი ფორმით და მათში ამოვარჩიოთ მხოლოდ ის ელემენტები რომლებიც ექცევიან სასურველ არეში(წრეწირში).
        იმისთვის რომ თავიდან ავიცილოთ გამოუყენებელი შერჩევები ყველაზე მარტივი მეთოდი არის შერჩევა პოლარულ კოორდინატთა სისტემაში შესაბამისად 2 პარამეტრით: Θ-ს და r-ის გამოყენებით. თუ ჩვენ Θ და r-ს შევარჩევთ შემთხვევითად, ამ მეთოდით მიღებული წერტილები ცენტრთან იქნებიან კონცენტრირებული და შერჩევა თანაბარი არ იქნება. ცხარია რომ არათანაბარ შერჩევას იწვევს r და უნდა მოვახდინოთ r-ის სწორი შერჩევა, რათა წრეწირში მიღებული წერტილების განაწილება გახდეს თანაბარი.
void randomPointWithinCircle( double& x, double& y ) {
        double r = sqrt( random01() );
        double theta = random01();
        x = r*cos(theta);
        y = r*sin(theta);
}
        მართალია შერჩევის ეს მეთოდი თავიდან იცილებს გამოუყენებელ გამოთვლებს(cos, sin, sqrt), თუმცა ის შეიცავს ბევრად მძიმე ოპერაციებს ვიდრე შერჩევა დაწუნებით.

Comments

Popular posts from this blog

ფერების RGB მოდელი

RGB Color Model         ფერების RGB მოდელი წარმოადგენს ისეთ მოდელს რომელშიც სამი ძრირითადი ფერის წითელი, მწვანე და ლურჯის საშუალებით მიიღება ფერების ფართო სპექტრი. მისი დასახელებაც მოდის სწორედ ძირითადი ფერების ინგლისური სახელწოდების ინიციალებიდან(Red, Green, Blue).         ფერთა სპექტრის ამდაგვარი წარმოდგენა დაკავშირებულია იმასთან, რომ გამოსახულების გამოტანის მოწყობილობებში რომელიც გააჩნიათ კომპიუტერებს, ტელევიზორებს ფერის მიღება ფიზიკურად ხდება სწორედ ამ სამი ძირითადი ფერის შეზავებით. დღესდღეობით ყველაზე გავრცელებული არის 24 ბიტიანი RGB მოდელი, სადაც თითოეულ კომპონენტს ეთმობა ერთი ბაიტი და შესაბამისად შეუძლია მიიღოს ნებისმიერი მნიშვნელობა [0, 255] დიაპაზონში, რაც საბოლოოდ გვაძლევს 16777216 განსხვავებულ ფერს.

სინათლის ხილული სპექტრი და სხივის თვისებები

Visible Spectrum სურათზე ნაჩვენებია პრიზმაში გამავალი თეთრი სხივის სპექტრულად გაშლის პროცესი.         სინათლე წარმოადგენს ელექტრომაგნიტურ ტალღას, რომელსაც როგორც ყველა ელექტრომაგნიტურ ტალღას გააჩნია რამოდენიმე მნიშვნელოვანი მახასიათებელი. ერთერთი მნიშვნელოვანი მახასიათებელი არის ტალღის სიგრძე, რომელიც განსაზღვრავს სხივის სპექტრულ ფერს. ელექტრომაგნიტური ტალღები ბუნებაში და თანამედროვე სამყაროში მრავლად გვხვდები. სხვადასხვა ტალთის სიგრძის(სიხშირის) ტალღებს იყენებენ როგორც საყოფაცხოვრებო(რადიო, მობილური ტელეფონი) დანიშნულების, ასევე სამედიცინო(რენდგენის სხივები) და სამხედრო(რადარები) მოწყობილობებში. ადამიანის თვალისთვის ხილული სინათლის ელექტრომაგნიტური ტალღების ტალღის სიგრძე იწყება დაახლოებით 400 ნანომეტრიდან და მთავრდება 700 ნანომეტრზე. ამ დიაპაზონს ქვემოთ ექცევა ულტრაიისფერი ტალღები და დიაპაზონს ზემოთ ექცევა ინფრაწითელი, რომელსაც ადამიანის თვალი ვერ აღიქვამს(იხილეთ ქვემოთ მოცემული სურათი). სინათლის თეთრი სხივი შედგება სხვადასხვა სიხშირის ტალღების ერთობლიობისგან.        

CPU GPU და ჰიბრიდული რენდერერები

წყარო         დღემდე აქტუალურია თემა CPU რენდერერი ჯობია თუ GPU . იმისათვის რომ ამ კითხვას მეტნაკლებად ამომწურავი პასუხი გავცეთ განვიხილოთ რენდერერის სტრუქტურა და მოცემულ პლათფორმებზე იპმლემენტაციასთან დაკავშირებული პრობლემები. რენდერერი შედგება რამოდენიმე დიდი კომპონენტისგან როგორიცაა ხილვადობის ამოცანა შეფერადება ინტეგრატორები ფუნქციონალი ხილვადობის ამოცანა         ხილვადობის ამოცანა ერთერთი ყველაზე რთულია გამოთვლითი რესურსის კუთხით. გარდა იმისა, რომ სხივის გეომეტრიასთან თანაკვეთის დათვლას საკმაოდ დიდი დრო ჭირდება, ასევე საჭიროა ამაჩქარებელ სტრუქტურების განახლება კადრიდან კადრზე დინამიური სცენებისათვის. კარგი ისაა, რომ რენდერერის ეს ნაწილი საკმაოდ ადვილად ენკაპსულირებადია და შესაბამისად გვხვდება ბიბლიოთეკები მაგალითად embree(intel), fireRays(AMD), OptiX prime(nvidia), ... რომლებიც ამ ამოცანას საკმაოდ ეფექტურად ხსნიან და რენდერერებშიც მეტნაკლებად ადვილად ინტეგრირდებიან.  სხივების მიდევნების პროცესში ძალიან მნიშვნელოვანია მსგავსი გამოთვლების ლოკალიზება და არსებული SIMD