在之前的两篇文章中，我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理。SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到，该约束算法具有速度快、可并行、精度高的优点。本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节，问题是这样定义的，给定坐标系XYZ下的两个已知三角形 和三角形 ，以三角形 构造一个平面 ，将 平移到三角形 的质心位置，作为新坐标系的 平面，再使得Y'Z'平面过 点，以此来构造一个新的坐标系X'Y'Z'，求两个坐标系之间的变换。
大家不要愁，数值算法很快就会写完，之后会写一些有趣的算法。前面的文章里面写了一些常见的数值算法，但是却没有写LU分解，哎呦不得了哦！主要的应用是：用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
我们引入一个一般意义上的初等变换矩阵，它把许多常用的线性变换统一在一个框架里面，在数值线性代数中起着重要的意义
最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。建立向量的时候可以利用冒号表达式，冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是： e1:e2:e3，其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量，其调用格式为：linspace(a,b,n) ，其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素，n是元素总数。
在一次课题组师兄汇报的时候，我第一听说了Mantel Test，当时第一眼就被这个漂亮的图形所吸引，所以就想着以后也能用到自己的文章里，便自己花时间了解了下。
之前说接下来要写下机器学习的总结，但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要，往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。
图（Graph）是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点（Vertex）和边（Edge）组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。图可以用于建模各种实际问题，如社交网络、交通网络、电力网络等。
前言 在上一章中，我们使用OpenGL ES绘制了一个平平无奇的三角形。那么如何绘制3D模型呢？其实，在计算机的世界中，所有的3D模型都是由无数的三角平面拼接而成。 通常我们使用.stl格式来记录
线型、标记和颜色，指定为包含符号的字符向量或字符串。符号可以按任意顺序显示。您不需要同时指定所有三个特征（线型、标记和颜色）。例如，如果忽略线型，只指定标记，则绘图只显示标记，不显示线条。
作者：张丹(Conan) 来源：http://blog.fens.me/r-matrix/
matlab的图形绘制是非常重要的一种功能，所有关于数据分析挖掘方面一定会用到此项功能。
数组它是线性表的推广，其每个元素由一个值和一 组下标组成，其中下标个数称为数组的维数。
在介绍这节之前，首先给定一个情景方便理解，就是因为某种原因我们需要从扑克牌中选出方块的牌。
本文中，我们将讨论立体视觉，这是一种使用两个或多个摄像机来生成全视场三维测量的机器视觉技术。
向量空间的一组元素中，若没有向量可用有限个其他向量的线性组合所表示，则称为 线性无关 或 线性独立，反之称为 线性相关(linearly dependent)。
前言 最近稍有空闲，整理下之前学习光照的笔记，以及在配置OpenGL4环境过程中遇到的问题。 光照 1、模拟灯光 模拟灯光：通过GPU来计算场景中的几何图形投射和散发出来的光线。 本质是GPU对每个三角形的顶点单独计算灯光，然后把结果再顶点之间的片元中进行插值。 故而当要求一个更真实、更光滑的灯光时，需要增加大量的三角形，从而加大计算量。 在上述这种情况，可以把灯光效果预处理并烘焙到纹理中。（就是形成一个纹理） 2、光照计算 光源=环境光 + 漫反射光 + 镜面反射光。 在计算光照的过程中，需
初学OpenGL,对它的矩阵变换不甚了解，尤其是glTranslatef和glRotatef联合使用，立即迷得不知道东西南北。在代码中改变数据多次，终于得到了相关变换概念。
来源：数学中国本文约5400字，建议阅读10+分钟向量模型是整个线性代数的核心，向量的概念、性质、关系、变换是掌握和运用线性代数的重点。 先来了解线性代数是什么东东？ 在大学数学学科中，线性代数是最为抽象的一门课，从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。很多人学过以后一直停留在知其然不知其所以然的阶段，若干年之后接触图形编程或机器学习等领域才发现线性代数的应用无处不在，但又苦于不能很好地理解和掌握。的确，多数人很容易理解初等数学的各种概念，函数、方程、数列一切都那么的自然，但是一进入线性代
比方说在二维平面中，这里有三组二维向量，每组都有两个向量，那么每组向量的面积就可以表示它们的不同。当然这里说面积是针对二维平面来说的，在三维空间中，就是体积；在更高维度中，可能就是一个体，但这个体比较抽象
线性代数告诉我们，“行！按我的语法构造一个矩阵，再按矩阵乘法规则去乘你们的图像，我保证结果就是你们想要的”。
此 MATLAB 函数 创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图。 如果 X 和 Y 都是向量，则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。 如果 X 和 Y 均为矩阵，则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。 如果 X 或 Y 中的一个是向量而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等。如果矩阵的行数等于向量长度，则 plot 函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。如果矩阵的列数等于向量长度，则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵，则该函数绘制每一列对向量的图。 如果 X 或 Y 之一为标量，而另一个为标量或向量，则 plot 函数会绘制离散点。但是，要查看这些点，您必须指定标记符号，例如 plot(X,Y,‘o’)
数组（Array）是一种用于存储多个相同类型的元素的数据结构。它可以被看作是一个容器，其中的元素按照一定的顺序排列，并且可以通过索引访问。数组的长度是固定的，一旦定义后，就不能再改变。
在第2章中，我们已经反复强化了一个观念——矩阵就是映射，如果用矩阵乘以一个向量，比如：
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步
1.np的重要属性2.创建数组3.打印数组4.索引与切片5.数组相关操作6.ufunc运算7.函数库
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
最近写CFD的东西，发现主机造轮子太累，还是用matlab吧，有点忘记了，复习一下啦~
本文介绍一下OpenGL的基本概念。在OpenGL中，只能画三种图元，点、线、三角型。在OpenGLES2.0之后，引用也GLSL(OpenGL Shader Languge)，它类似于C语言的语法。
本节介绍最基本的变换，例如平移、旋转、缩放、剪切、变换级联、刚体变换、法线（normal）变换（不太normal）和逆计算。对于有经验的读者，它可以作为简单变换的参考手册，对于新手，它可以作为对该主题的介绍。这些材料是本章其余部分和本书其他章节的必要背景。我们从最简单的变换开始——平移。
clamp(x, a, b) 限制x的值，如果x小于a返回a，如果x大于b返回b，否则返回x
请教Matlab的griddata的用法以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！
矩阵的正交分解又称为QR分解，是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式。
NO.3 绘制横轴为X，竖轴为Y的多组二维线图，Y值与X值一一对应，所有线条都使用相同的坐标区。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，NumPy 被Python其它科学计算包作为基础包，已成为 Python 数据分析的基础，可以说 NumPy 就是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库最基本的函数功能库。
统计行数，就是统计元素的个数 同时RDD计算具有惰性，只有涉及action操作才会执行，所以当出现count是，textFile 这些tranform操作，才会进行执行
前言 1.本系列借花献佛,结合了很多前人的文章以及书籍,我尽可能去总结并用我的思想进行加工 2.OpenGL一直是我的心结，也是时候去解开了,本系列称不上原创，但每行代码都有着我思考的痕迹 3.本系列所有的图片都是[张风捷特烈]所画，如果有什么错误还请指出,定会最快改正 4.本系列文章允许转载、截取、公众号发布,请保留前言部分,希望广大读者悉心指教 ---- NPC：开场词 传说，在这片代码大陆上，存在一个古老的种族，它们拥有无尽的力量，却罕有人能够驾驭 多媒体王国中存在一个隐蔽的角落
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
矩阵在图形学里常用于表示变换(Transformations),比如 translation,rotation,shear,scale等。
由于研究的需要这几天看了AMIR HERTZ和RANA HANOCKA新鲜出炉的文章，关于如何利用生成对抗网络从一个三维模型上将它的纹理迁移到另一个三维模型上。效果如下面的论文封面图，长颈鹿从黄色的针刺球上学习到了纹理并将针刺生成到了自己身上，效果还是很不错的
有一说一，矩阵的数值算法不是那么简单的写，我这里会推荐一些学习的资源假如你愿意学的话。
plot(x,y)这种格式中，若x,y是向量，则它们必须具有相同的长度。函数将以x为横轴，绘制y。
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