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glm中的重用矩阵?

在glm中,重用矩阵是指可以通过复制、赋值或者使用构造函数来创建新的矩阵对象,以便在计算中重复使用的矩阵。重用矩阵的主要目的是提高代码的可读性和性能。

重用矩阵的分类:

  1. 模型矩阵(Model Matrix):用于将模型从局部空间转换到世界空间或者其他坐标空间。
  2. 视图矩阵(View Matrix):用于将场景从世界空间转换到观察者的视角空间。
  3. 投影矩阵(Projection Matrix):用于将场景从视角空间转换到裁剪空间,以进行透视投影或正交投影。
  4. 视口矩阵(Viewport Matrix):用于将裁剪空间中的坐标转换到屏幕空间中的像素坐标。

重用矩阵的优势:

  1. 提高代码的可读性:通过重用矩阵对象,可以更清晰地表达代码的意图,使代码更易于理解和维护。
  2. 提高性能:由于矩阵的创建和销毁是一项开销较大的操作,通过重用矩阵对象可以减少内存分配和释放的次数,从而提高性能。

重用矩阵的应用场景:

  1. 3D图形渲染:在3D图形渲染中,模型矩阵、视图矩阵和投影矩阵是常用的重用矩阵,用于实现模型的变换和投影效果。
  2. 游戏开发:在游戏开发中,重用矩阵可以用于实现角色的移动、旋转和缩放等操作。
  3. 计算机图形学:在计算机图形学中,重用矩阵可以用于实现各种图形变换和投影效果。

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【转载】理解矩阵(二)

上一篇里说“矩阵是运动的描述”,到现在为止,好像大家都还没什么意见。但是我相信早晚会有数学系出身的网友来拍板转。因为运动这个概念,在数学和物理里是跟微积分联系在一起的。我们学习微积分的时候,总会有人照本宣科地告诉你,初等数学是研究常量的数学,是研究静态的数学,高等数学是变量的数学,是研究运动的数学。大家口口相传,差不多人人都知道这句话。但是真知道这句话说的是什么意思的人,好像也不多。简而言之,在我们人类的经验里,运动是一个连续过程,从A点到B点,就算走得最快的光,也是需要一个时间来逐点地经过AB之间的路径,这就带来了连续性的概念。而连续这个事情,如果不定义极限的概念,根本就解释不了。古希腊人的数学非常强,但就是缺乏极限观念,所以解释不了运动,被芝诺的那些著名悖论(飞箭不动、飞毛腿阿喀琉斯跑不过乌龟等四个悖论)搞得死去活来。因为这篇文章不是讲微积分的,所以我就不多说了。有兴趣的读者可以去看看齐民友教授写的《重温微积分》。我就是读了这本书开头的部分,才明白“高等数学是研究运动的数学”这句话的道理。

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