Radiance vs Irradiance 辐射/亮度 vs 辐照度 Irradiance 辐照度: 单位面积上接收到的辐射功率 Radiance 辐射/亮度: 在dωd\omegadω立体角方向上，单位面积上接收到的辐射功率 沿着某个方向ω\omegaω入射到点ppp上的辐射亮度为Li(p,ω)L_i(p, \omega)Li​(p,ω)，则该点在该方向ω\omegaω上单位面积上接收到的辐照度为dE(p)d E(p)dE(p)。 dE(p,ω)=Li(p,ω)⋅cos⁡θ⋅dωd E(p, \omega) = L_i(p, \omega) \cdot \cos \theta \cdot d\omega \\ dE(p,ω)=Li​(p,ω)⋅cosθ⋅dω 则在所有方向上入射到点ppp上的辐照度为： E(p)=∫H2Li(p,ω)⋅cos⁡θ⋅dωE(p) = \int_{H^2} L_i(p, \omega) \cdot \cos \theta \cdot d\omega E(p)=∫H2​Li​(p,ω)⋅cosθ⋅dω BRDF 双向反射分布函数(Bidirect ...

单质点模拟 首先，提出先聚焦于单个粒子的运动，之后再将研究推广到大量粒子的情况。 为开展研究，假设粒子的运动由速度矢量场决定。该速度矢量场是位置xxx和时间ttt的函数，记为v(x,t)v(x,t)v(x,t)。 右侧的图示直观呈现了速度矢量场（由箭头表示）以及粒子在该速度场中运动的轨迹。 常微分方程 Ordinary Differential Equation (ODE) 计算速度场内粒子的位置需要计算一阶常微分方程 dxdt=x˙=v(x,t)\frac{dx}{dt} = \dot{x} = v(x, t) dtdx​=x˙=v(x,t) 欧拉方法 Euler’s Method 欧拉方法，又称为前向欧拉，显式欧拉，是数值积分中最简单的方法之一。 使用很简单的迭代的方式 很常见 很不准 结果通常不稳定 始终使用前一段的量估计下一帧的量。 xt+Δt=xt+Δt⋅x˙tx˙t+Δt=x˙t+Δt⋅x¨tx^{t+\Delta t} = x^t + \Delta t \cdot \dot{x}^t \\ \dot{x}^{t+\Delta t} = \dot{x}^t + ...

动画是一种信息传递的工具 美学经常比技术重要 是模型的延伸 → 连续性 将场景模型表示为时间的函数 输出一系列图像，当顺序查看时提供运动的感觉 帧率 电影：24FPS 视频：30FPS、29.994FPS VR：90FPS （不晕的基础要求） 关键帧动画 动画师创建关键帧 助手（人工或程序）创建中间帧 其中的关键技术即为插值技术 线性插值: 通常可能不太满足动画需求 样条插值: 更平滑的插值方式 Catmull-Rom 样条 B 样条 Bezier 曲线 物理仿真动画 模拟、仿真：推导、实现公式，模拟出物体应该怎么变化 例子：布料模拟、流体模拟 质点弹簧系统 Mass-Spring System 一个弹簧左右连接两个质点，位置是a,b\mathbf a, \mathbf ba,b，弹簧劲度系数为kSk_SkS​。 当弹簧拉伸时候，弹簧会对两个质点施加一个拉力： 质点a\mathbf aa受到的往b\mathbf bb方向的拉力为： fa→b=kS(b−a)\mathbf f_{a \rightarrow b} = k_S ( \mathbf ...

背景 Radiometry（辐射度量学）是研究光的物理量的学科，主要关注光的能量和强度等方面。它与光线追踪密切相关，因为光线追踪需要模拟光的传播和交互。 它定义了光在空间中的各种物理量，根据这些物理量用正确的物理方式来计算光照。 Radiant energy 辐射能 Radiant energy 是电磁辐射的能力，单位是焦耳（J）。通常使用符号 $ Q [J = Joule]$ 来表示。 Radiant flux/power 辐射通量 Radiant flux 是单位时间内能量发射，反射，传播，接收的能量量。单位是瓦特（W）。通常使用符号 $ \Phi = \frac{dQ}{dt}[W = Watt = J/s]$ 来表示。对于光而言，通常使用 lumen（流明）来表示。 Angle & Solid Angles 角与立体角 Angle 角 角度：弧长和半径的比值。 θ=lr\theta = \frac{l}{r}θ=rl​ 整个圆的角度是2π2\pi2π。 Solid Angle 立体角 立体角：是角度在三维空间中的推广。它是一个球面上某个区域的面积与球半 ...

表达几何的方式有很多种，基本可以分为两大类： 隐式表示 Algebraic Surface 代数曲面 Level Set 水平集 Distance Function 距离函数 Signed Distance Function(SDF): 有符号距离函数 Unsigned Distance Function(UDF): 无符号距离函数 … 显式表示 Point Cloud 点云 Polygon Mesh 多边形网格 subdivision, NURBS … 几何的表示方式 几何的隐式表示 隐式不会告诉具体的点在哪，只描述点满足什么约束关系，如对于一个球的隐式表示如下： x2+y2+z2=r2x^2 + y^2 + z^2 = r^2 x2+y2+z2=r2 更通用的表述方式为满足f(x,y,z)=0f(x, y, z) = 0f(x,y,z)=0的点集，就可以描述一个隐式的几何表示。 隐式表示的缺点是不直观并不知道有哪些点，优点是很轻易可以判断一个点是否在几何上，几何内还是几何外。 基于代数方法的隐式表示 使用代数方程来描述几何体 CSG(Const ...

图形学中 Sharding 的概念值对一个物体应用不同的材质的过程。 光照 Lighting Blinn-Phong 反射模型(BPR) Blinn-Phong 反射模型是对光线与物体表面交互的一个经验模型。 它将光线与物体表面的交互分为三个部分： 环境光：物体表面在没有直接光照的情况下的颜色 漫反射：物体表面在直接光照下的颜色，取决于光源的颜色和物体表面的颜色 高光反射：物体表面在直接光照下的高光部分，取决于光源的颜色、物体表面的颜色和观察者的视角 计算光线从一个着色点反射到相机中中的颜色： 输入变量定义如下： vvv: 观察者的视角的单位向量 lll: 表示光源的方向的单位向量 nnn: 物体表面着色点的单位法向量 表面材质（颜色，反光程度，…） 漫反射 一根光线从光源发出，照射到着色点后，会沿四周反射，即为漫反射。 Lambert’s Cosine Law 描述了漫反射的强度与光线入射角的关系。 当光线垂直入射时，物体表面几乎可以接收到全部的光线能量。 当光线倾斜入射时，物体表面接收到的光线能量会减少。 当光线平行于物体表面时，物体表面几乎无法接收到光线能 ...

光栅化是把标准化立方体渲染到屏幕上的过程 屏幕的定义： 一段像素数组 像素的数组长度就是分辨率的尺寸 屏幕是一个典型的光栅成像设备 像素的定义： Pixel 是 Picture Element 的缩写 一个简单的假设是每个像素认为是一个拥有单一颜色的小正方形（当然还有更复杂的假设放在后面讨论） 每个像素的颜色可以用 RGB 三个分量来表示 屏幕空间的定义（这里和虎书中的定义有所差别）： 屏幕空间是一个二维坐标系，原点在左下角，x 轴向右，y 轴向上 每个像素的索引由(x, y)唯一表示，x, y 均为整数 像素索引的范围是 [0,width−1]×[0,height−1][0, width-1] \times [0, height-1][0,width−1]×[0,height−1] 像素的中心点坐标为 (x+0.5,y+0.5)(x + 0.5, y + 0.5)(x+0.5,y+0.5) 屏幕空间的坐标范围是 [0,width]×[0,height][0, width] \times [0, height][0,width]×[0,height] Viewport ...

前言 在云原生、Serverless 与机密计算快速发展的今天，传统 C 语言实现的虚拟化栈（如 QEMU）面临内存安全漏洞频发、代码体积庞大、攻击面过宽等问题。2019 年由 Intel、Google、AWS、阿里云等多家厂商联合发起的 rust-vmm 项目应运而生 —— 它不是一款完整的虚拟机监视器（VMM），而是一套高度解耦、可按需组装的 Rust 虚拟化基础组件库，为整个行业提供了构建轻量、安全、高性能 VMM 的标准化「积木」。 rust-vmm 遵循「一个组件一个 crate」的设计原则，所有 crate 独立发布、按需依赖，从最底层的系统调用封装到上层的设备模拟，覆盖了虚拟化技术栈的全部核心环节。本文将按功能分层，系统梳理 rust-vmm 生态下的全部核心 crate 及其定位、能力、核心 API 与最小调用示例。 核实声明：本文所有事实（仓库归属、架构支持、trait 名称、crate 是否存在、API 签名）均经过对 rust-vmm 组织 GitHub 仓库与 crates.io 的实际比对，更新于 2026-06；示例 API 以 docs.rs late ...

参考资料 本文是针对视频 https://www.bilibili.com/video/BV1ZF411f7Xv 整理的笔记 推导 椭圆的参数方程： {x=acos⁡θy=bsin⁡θ\begin{cases} x = a \cos \theta \\ y = b \sin \theta \end{cases} {x=acosθy=bsinθ​ 对参数方程求微分： {dx=−asin⁡θdθdy=bcos⁡θdθ\begin{cases} dx = -a \sin \theta d\theta \\ dy = b \cos \theta d\theta \end{cases} {dx=−asinθdθdy=bcosθdθ​ 则周长可以表示为： C=∫02πdx2+dy2=∫02π(−asin⁡θ)2+(bcos⁡θ)2dθ=∫02πa2(1−cos2θ)+b2cos2θdθ=∫02πa2−(a2−b2)cos2θdθ=a∫02π1−a2−b2a2cos2θdθ=4a∫0π21−a2−b2a2cos2θdθ\begin{aligned} C &= \int_0^{2\pi} ...

题目 给你一个下标从 0 开始且长度为 n 的整数数组 differences ，它表示一个长度为 n + 1 的 隐藏 数组 相邻 元素之间的 差值 。更正式的表述为：我们将隐藏数组记作 hidden ，那么 differences[i] = hidden[i + 1] - hidden[i] 。 同时给你两个整数 lower 和 upper ，它们表示隐藏数组中所有数字的值都在 闭 区间 [lower, upper] 之间。 比方说，differences = [1, -3, 4] ，lower = 1 ，upper = 6 ，那么隐藏数组是一个长度为 4 且所有值都在 1 和 6 （包含两者）之间的数组。 [3, 4, 1, 5] 和 [4, 5, 2, 6] 都是符合要求的隐藏数组。 [5, 6, 3, 7] 不符合要求，因为它包含大于 6 的元素。 [1, 2, 3, 4] 不符合要求，因为相邻元素的差值不符合给定数据。 请你返回 符合 要求的隐藏数组的数目。如果没有符合要求的隐藏数组，请返回 0 。 分析 由于满足要求的数组长度为n+1，故可以设满足要求的数组为 a ...