간단요약 선형함수란 다음 세 가지를 기억하자. 1. 선형 변환과 벡터 공간이라는 것이 있다는 것. 2. 선형 변환은 행렬로 표현 가능하다는 것. 3. 선형 변환을 통해 하나의 벡터를 다른 벡터로 변환시킬 수 있다는 것. 흔히 3D 게임 프로그래밍에 관한 수학 이야기를 할때 선형 대수와 밀접한 관련이 있다고 한다. 그럼에도 불구하고 선형 대수가 무엇인지도 잘 모르는 채로 지나치는 경우들이 종종 있다. 선형 대수는 연립 1차 방정식, 행렬, 선형 변환, 벡터, 벡터 공간 등의 다양한 주제들이 아주 오랜시간 동안 각기 따로, 때로는 서로 섞이면서 연구되어 자연스럽게 선형 대수라는 이름 아래 모여 수학의 중요한 분야가 되었다. 이번 장에서 우선 선형 대수에 대해 포괄적으로 짚어보고 이어지는 장들에서 벡터, 행렬..

https://icechou.tistory.com/327 유니티 커스텀에디터 사용하기(인스펙터 컴포넌트 수정) 우선 아래와같은 Enemy라는 스크립트가 있다고 한다면 아래처럼 인스펙터에서 보일것이다.1234567891011121314public class Enemy : MonoBehaviour { public MonsterType monsterType; public int hp; public float damage; public string icechou.tistory.com https://kupaprogramming.tistory.com/30 (유니티3D)커스텀 에디터(인스펙터 창 변경) 글 작성에 앞서 저도 다른 분들의 글을 참고하며 배웠습니다 그렇기에 코드에 그 분들의 흔적이 다소 남아있으며 이 글..

// p1,p2를 d1:d2로 분할하는 p를 리턴한다. (단, d1+d2=1) float lerp(float p1, float p2, float d1) { return (1-d1)*p1 + d1*p2; }

3차원 그래픽은 3차원 세계의 물체들을 기하학적으로 묘사한다. 좀 더 구체적으로 말하면, 물체의 외부 표면을 근사(approximation)하는 일단의 삼각형들로 물체를 표현한다. 그런데 그런 물체들이 전혀 움직이지 않는다면 그리 흥미로운 장면이 아닐 것이다. 따라서 물체를 나타내는 기하구조(geometry)를 어떤 형태로든 변환(transformation)할 필요가 있다. 3차원 그래픽에 쓰이는 주된 기하학적 변환은 이동변환과 회전변환, 비례변환이다. 이번 장에서는 3차원 공간의 점과 벡터를 변환하는 데 사용할 수 있는 행렬 방정식들을 살펴본다. 목적 선형변환(일차 변환)과 아핀변환을 행렬로 표현하는 방법을 이해한다. 기하구조의 회전, 비례, 이동을 위한 좌표 변환을 배운다. 행렬 대 행렬 곱셈을 이용..

내적(dot product) > 내적활용 예시 정보1 - CosA CosB등 , Cosx는 그 각과 인접한 각의 cos를 뜻한다. [들어가기전 알아야할 정보] - 코사인법칙 : https://mathbang.net/537 코사인법칙, 제1코사인법칙 증명 사인법칙에 이어 코사인법칙이에요. 코사인법칙은 두 개가 있는데 이 글에서는 제1 코사인법칙에 대해서 알아볼 거예요. 제1 코사인법칙은 그리 많이 사용하는 법칙은 아니에요. 그렇다고 전혀 mathbang.net 벡터 u와 벡터 v 사이의 각도 구하기 벡터의 길이(ex)magnitude 벡터의 길이는 스칼라값이다. 벡터의 정규화(normalization) 벡터의 직교투영(정사영)(proj) n이 단위벡터일 경우 n이 단위벡터가 아닐경우 벡터의 수직(perp)

기하학적으로 한 벡터의 크기는 해당 지향 선분의 길이이다. 벡터의 크기(길이)는 이중 수직선으로 표기한다. 예를 들어 u의 크기 ||u||이다. 벡터 u = (x,y,z)가 주어졌을 때, 그 크기를 대수적으로 구해보자. [그림1.8]에서 보듯이, 3차원 벡터의 크기는 피타고라스의 정리 를 두 번 적용해서 계산할 수 있다. 우선 xz 평면에 있는, 직각을 낀 두 변의 길이가 x와 z이고 빗변의 길이가 a인 삼각형을 보자. 피타고라스의 정리에 따르면 이다. 이제 두 변의 길이가 a와 y이고 빗변의 길이가 ||u||인 삼각형을 보자. 또다시 피타고라스의 정리를 적용하면, 다음과 같은 벡터 크기 공식이 나온다. 즉 ‖u‖ = sqrt(x^2 + y^2 + z^2) 참고링크 : https://kukuta.tist..