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ブレゼンハム ライン アルゴリズム - コンピュータビジョン向けの効率的なピクセルパーフェクトラインレンダリング - cover

ブレゼンハム ライン アルゴリズム - コンピュータビジョン向けの効率的なピクセルパーフェクトラインレンダリング

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

ブレゼンハム ライン アルゴリズムとは
 
ブレゼンハムのライン アルゴリズムは、近似を形成するために選択する必要がある n 次元ラスターの点を決定する線描画アルゴリズムです。 2 点間の直線への近似。これは、整数の加算、減算、およびビット シフトのみを使用するため、ビットマップ イメージにライン プリミティブを描画するためによく使用されます。これらの操作はすべて、歴史的に一般的なコンピュータ アーキテクチャでは非常に低コストの操作です。これは増分誤差アルゴリズムであり、コンピュータ グラフィックスの分野で開発された最も初期のアルゴリズムの 1 つです。中点円アルゴリズムと呼ばれる元のアルゴリズムの拡張機能は、円の描画に使用できます。
 
メリット
 
(I) 洞察と検証次のトピックについて説明します。
 
第 1 章: ブレゼンハム の線アルゴリズム
 
第 2 章: 線描画アルゴリズム
 
第 3 章: ξオリン・ウー の線アルゴリズム
 
第 4 章: デジタル微分アナライザー (グラフィック アルゴリズム)
 
第 5 章: 中点円アルゴリズム
 
第 6 章: 連鎖ルール
 
第 7 章: 微分
 
第 8 章: 傾き
 
第 9 章: 微分積分学
 
第 10 章: マンデルブロ集合のプロット アルゴリズム
 
(II) 一般への回答ブレゼンハム線アルゴリズムに関するよくある質問。
 
(III) 多くの分野でのブレゼンハム線アルゴリズムの使用例の実例。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のブレゼンハム線アルゴリズムに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
Verfügbar seit: 05.05.2024.
Drucklänge: 149 Seiten.

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    章の概要:
     
    1: 分子マシン: 分子マシンの基本概念。高度な dna ナノテクノロジーの基盤となります。
     
    2: ナノモーター: ナノスケールでの分子モーターの最初の実用的応用の紹介。
     
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  • コンピューター代数 - 基礎と応用 - cover

    コンピューター代数 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    コンピュータ代数とは
     
    コンピュータ代数は、記号計算または代数計算としても知られ、アルゴリズムの研究と開発に関連するコンピュータ科学および数学のサブ分野です。 および数式やその他の数学的オブジェクトを操作する目的のソフトウェア。 コンピューター代数の別名には、代数計算や記号計算などがあります。 科学計算は通常、近似浮動小数点数を使用した数値計算に基づいていますが、シンボリック計算では、値が与えられずシンボルとして操作される変数を含む式による正確な計算に重点が置かれます。 コンピューター代数は科学計算の下位分野とみなされる可能性があるという事実にもかかわらず、一般に 2 つは別個の分野とみなされます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    ( i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: コンピューター代数
     
    第 2 章: 記号人工知能
     
    第 3 章: 代数幾何学
     
    第 4 章: 自動定理証明
     
    第 5 章: コンピュータ代数システム
     
    第 6 章: コンピュータ支援証明
     
    第 7 章: モデル検査
     
    第 8 章: 証明アシスタント
     
    第 9 章: 記号数値計算
     
    第 10 章: 記号シミュレーション
     
    (ii) 質問への回答 コンピューター代数に関する一般公開のトップ質問。
     
    (iii) 多くの分野でのコンピューター代数の使用例の実例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類のコンピューター代数に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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