球諧函數(shù)的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論

球諧函數(shù)在圖形學(xué)光照計(jì)算等領(lǐng)域有著重要應(yīng)用溜腐,因?yàn)槟壳霸趯?shí)際工作中接觸較少窄刘,所以對(duì)其的理解僅僅停留在表面,本著越是基礎(chǔ)的東西恨统,其重要性越高的想法,特此開篇文章對(duì)其背后的數(shù)學(xué)理論進(jìn)行拆解三妈,拆解過程參考了大量其他同學(xué)的工作畜埋,相應(yīng)鏈接在文末的參考文獻(xiàn)中有列出,引用過程中如有表述不清晰的內(nèi)容畴蒲,可以通過原文輔助閱讀悠鞍。

1. 調(diào)和函數(shù)(harmonic function)

調(diào)和函數(shù)指的是一種特殊的二階連續(xù)可導(dǎo)函數(shù)(簡稱C2,在某個(gè)定義域存在二階導(dǎo)數(shù)模燥,且二階導(dǎo)數(shù)連續(xù))咖祭,數(shù)學(xué)符號(hào)用f:U\rightarrow R表達(dá)掩宜,其中UR^n(表示n維實(shí)數(shù)域)的一個(gè)開子集(相當(dāng)于一維數(shù)據(jù)空間中的開區(qū)間),其特殊在于需要滿足拉普拉斯方程(下面有介紹)么翰,用(笛卡爾坐標(biāo)系下)數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述的話牺汤,就是對(duì)于任意(x_1, x_2, ..., x_n) \in U,需要滿足如下的二階偏微分方程:
\frac{\partial^2f}{\partial x_1^2} + \frac{\partial^2f}{\partial x_2^2} + ... + \frac{\partial^2f}{\partial x_n^2} = 0

這里來回顧一下微分方程的相關(guān)知識(shí)浩嫌,單個(gè)變量下慧瘤,也就是一元變量情況下,函數(shù)與函數(shù)各階導(dǎo)數(shù)組成的微分方程叫做常微分方程:
F(x, y, y^{'}, y^{''}, ... ,y^{(n)}) = 0

多元函數(shù)而言固该,函數(shù)以及函數(shù)對(duì)各個(gè)自變量的各階偏導(dǎo)數(shù)組成的微分方程叫做偏微分方程:
F(x, y, u_x^{'}, u_y^{'}, u_x^{''}, u_y^{''}, u_{xy}^{''}, ... ) = 0

這個(gè)公式也經(jīng)常以如下的形式出現(xiàn)(\Delta稱為拉普拉斯算子锅减,\nabla稱為向量微分算子,也就是nabla算子):
\Delta f = \nabla^2f =div \cdot grad ~ u = 0

其中\Delta叫做拉普拉斯算子伐坏,光看定義太抽象怔匣,我們來舉個(gè)例子吧,下面兩個(gè)函數(shù)都是二元的調(diào)和函數(shù):
f(x,y) = ln(x^2+y^2), ~ f(x, y) = e^xsin(y)

2. 拉普拉斯方程(Laplace's equation)

拉普拉斯方程也被稱為調(diào)和方程桦沉、位勢方程每瞒,這是一種偏微分方程,因?yàn)槠淇梢杂脛莺瘮?shù)的形式來描述電磁場纯露、引力場剿骨、流場(統(tǒng)稱為保守場或者有勢場)的性質(zhì)而被廣泛應(yīng)用。

笛卡爾坐標(biāo)系下的表述形式前面已經(jīng)寫過了埠褪,下面給出球面坐標(biāo)系下的拉普拉斯方程表述形式:
\Delta f = \frac{1}{r^2}\frac{\partial (r^2\frac{\partial f}{\partial r})}{\partial r}+\frac{1}{r^2 sin\theta}\frac{\partial (sin\theta\frac{\partial f}{\partial \theta})}{\partial \theta}+\frac{1}{r^2 sin^2\theta}\frac{\partial ^2f}{\partial\phi^2} = 0
這個(gè)方程也常用如下的簡化形式來代替:
\triangledown^2 \phi = 0
或者
div ~ grad ~ \phi = 0
其中div指的是向量場(指的是空間中的每一點(diǎn)都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的帶長度的向量)的散度(divergence),grad表示的是標(biāo)量場的梯度(gradient)贷掖。

散度是向量分析中常用的向量算子渴语,用于實(shí)現(xiàn)向量場到標(biāo)量場的轉(zhuǎn)換映射苹威,也就是說,經(jīng)過散度算子處理后驾凶,得到的是一個(gè)標(biāo)量場(每一點(diǎn)有一個(gè)不帶方向的數(shù)值)。以靜電場為例调违,空間中的電場強(qiáng)度是一個(gè)向量場,電場線正出負(fù)歸翰萨,在正電荷附近脏答,對(duì)應(yīng)的散度為正值,且電荷帶電量越大亩鬼,散度越大,負(fù)電荷附近則反之雳锋,其散度為負(fù)值,且電荷帶電量越大玷过,散度絕對(duì)值越大。更為通用的概括是粤蝎,散度可以看成是向量場在某一點(diǎn)的通量密度袋马,當(dāng)散度大于0的時(shí)候初澎,就表示該點(diǎn)有流量留出虑凛,此時(shí)這一點(diǎn)可以被稱為源點(diǎn),當(dāng)散度小于0的時(shí)候桑谍,表示此點(diǎn)有流量流入,此時(shí)此點(diǎn)被稱為匯點(diǎn)贞间,散度為0,表示該點(diǎn)無流入也無流出榜跌,如果整個(gè)向量場的散度都是0盅粪,那么這個(gè)向量場可以稱為無源場。

對(duì)于某個(gè)向量場F = P(x,y,z) \cdot i + Q(x,y,z) \cdot j + R(x,y,z) \cdot k而言票顾,其散度可以通過如下公式求得:
div ~ F = \frac{\partial P}{\partial x} + \frac{\partial Q}{\partial y} + \frac{\partial R}{\partial z}

梯度是對(duì)多元函數(shù)的導(dǎo)數(shù)的一種描述,單元函數(shù)(只有一個(gè)自變量)的導(dǎo)數(shù)是標(biāo)量值函數(shù)豆同,而多元(多個(gè)自變量)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)則是一個(gè)向量值函數(shù),這里多元函數(shù)的導(dǎo)數(shù)影锈,我們也稱為多元函數(shù)的梯度,多元函數(shù)f在點(diǎn)P處的梯度指的是以f在P處的偏微分作為分量的向量鸭廷,如一個(gè)三維空間函數(shù)f(x,y,z),其梯度函數(shù)可以用如下的形式來表述:
\triangledown f = (\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}, \frac{\partial f}{\partial z})

單元函數(shù)的導(dǎo)數(shù)對(duì)應(yīng)的是函數(shù)在某一點(diǎn)切線的斜率佳晶,對(duì)應(yīng)到梯度上讼载,如果多元函數(shù)在某點(diǎn)P的梯度不為0的話轿秧,那么計(jì)算出來的梯度方向指的是這個(gè)函數(shù)在P點(diǎn)處增長最快的方向(超平面的切線)咨堤,而梯度的長度則是函數(shù)在此點(diǎn)處的增長率(超平面的斜率)。

舉個(gè)例子驱还,如果某個(gè)房間內(nèi)的溫度用一個(gè)函數(shù)來表示,那么這個(gè)函數(shù)在三維空間中的梯度就對(duì)應(yīng)于房間中某點(diǎn)處溫度上升最快的方向铝侵,而其長度則對(duì)應(yīng)于溫度增長率触徐。

可以看到咪鲜,一個(gè)多元函數(shù)的標(biāo)量場撞鹉,經(jīng)過梯度轉(zhuǎn)化后,得到的是一個(gè)向量場享郊。

3. 球諧函數(shù)(Spherical Harmonics Function)

從調(diào)和函數(shù)的定義我們可以看到孝鹊,所謂的調(diào)和函數(shù)炊琉,實(shí)際上就是拉普拉斯方程的解又活,而我們?nèi)粘Kf的球諧函數(shù)(Spherical Harmonics Function)實(shí)際上就是拉普拉斯方程在球坐標(biāo)系空間下的解。

拉普拉斯方程是一個(gè)偏微分方程柳骄,而解偏微分方程常用的策略是分離變量法,即將偏微分方程分解成幾個(gè)常微分方程進(jìn)行求解舔清,下面我們通過將半徑跟角度進(jìn)行分離來進(jìn)行求解。

設(shè)f(r, \theta, \phi) = R(r)Y(\theta, \phi)体谒,將之代入前面的拉普拉斯方程,可以得到:
\frac{Y}{r^2} \fraclww3std{\text8dc7n22r}(r^2 \frac{\textbmqqqd2R}{\textpxmhwrxr}) + \frac{R}{r^2 sin \theta}\frac{\partial}{\partial \theta}(sin \theta \frac{\partial Y}{\partial \theta})+\frac{R}{r^2 sin^2 \theta}\frac{\partial ^2 Y}{\partial ^2 \phi} = 0

上面公式乘上\frac{r^2}{YR}之后可以得到:
\frac{1}{R} \fractt87vmd{\textjodrgphr}(r^2 \frac{\textxxxqbojR}{\textwxwllrxr}) = - \frac{1}{Y sin \theta}\frac{\partial}{\partial \theta}(sin \theta \frac{\partial Y}{\partial \theta}) - \frac{1}{Y sin^2 \theta}\frac{\partial ^2 Y}{\partial ^2 \phi} = \lambda

對(duì)于上面公式中后面的等式械媒,我們繼續(xù)使用分離變量法评汰,令(這里是假設(shè)Y具有可以分離的形式痢虹,當(dāng)然這個(gè)假設(shè)不是必然成立的,只是為了簡化計(jì)算而給出的奖唯,只有一些特殊的函數(shù)才具有這種假設(shè)的可分離的形式)Y(\theta, \phi) = \Theta(\theta) \cdot \Phi(\phi),代入前面公式可以得到:
-\frac{\Theta}{\Phi \Theta}\frac{\partial ^2 \Phi}{\partial ^2 \phi} = \lambda \cdot sin^2 \theta + \frac{sin \theta \cdot \Phi}{\Phi \Theta}\frac{\partial}{\partial \theta}(sin \theta \frac{\partial \Theta}{\partial \theta})

簡化后坯墨,令左右兩邊均等于m^2,可以得到:
\frac{1}{\Phi}\frac{\partial ^2 \Phi}{\partial ^2 \phi} = -m^2
\lambda \cdot sin^2 \theta + \frac{sin \theta}{\Theta}\frac{\partial}{\partial \theta}(sin \theta \frac{\partial \Theta}{\partial \theta}) = m^2

一個(gè)先驗(yàn)知識(shí)是m是一個(gè)復(fù)數(shù)常量(怎么得到的捣染?)停巷,且由于\Phi是一個(gè)周期函數(shù),其周期可以整除2\pi畔勤,因此m就會(huì)是一個(gè)整數(shù),而\Phi則是復(fù)數(shù)指數(shù)e^{\pm im \phi}的線性組合式曲,Y的常規(guī)解出現(xiàn)在極點(diǎn),也就是\theta = 0, \pi的時(shí)候吝羞,而在上面的第二個(gè)方程中求解\Theta時(shí)的常規(guī)狀態(tài)出現(xiàn)在Sturm-Liouville problem的邊界點(diǎn)上仔掸,在這個(gè)邊界點(diǎn)中會(huì)將\lambda = l(l+1),其中l(wèi)是非負(fù)整數(shù)起暮,且l \geq |m|会烙,此外筒捺,將上面公式中的cos \theta用t來替代,就能夠得到勒讓德公式(Legendre equation)系吭,而勒讓德公式的解就是伴隨勒讓德多項(xiàng)式P_l^m(cos \theta )的倍數(shù)。

對(duì)于滿足前面假設(shè)的Y肯尺,對(duì)于給定的l,我們總共有2l+1個(gè)獨(dú)立解槐臀,這些角度上的解可以表示為三角函數(shù)的乘積,這里可以用復(fù)數(shù)指數(shù)與伴隨勒讓德多項(xiàng)式來表示:
Y_l^m(\theta, \phi) = N e^{im \phi}P_l^m(cos \theta)
其中這個(gè)解需要滿足:
r^2 \nabla^2Y_l^m(\theta, \phi) = -l(l+1)Y_l^m(\theta, \phi)
上述公式中的Y_l^m就被稱為一個(gè)m階(order)l度(degree)的球諧函數(shù)水慨,P_l^m就是一個(gè)伴隨勒讓德多項(xiàng)式敬扛,N是一個(gè)歸一化的常量,\theta, \phi則代表著球上的經(jīng)緯度

所有的球諧函數(shù)組成了一組正交基啥箭,所謂的正交基指的是,兩兩基函數(shù)相乘的積分只有當(dāng)兩個(gè)基函數(shù)是同一個(gè)基函數(shù)的情況下結(jié)果為1捉蚤,否則為0。

上圖給出了不同的SH基函數(shù)的幾何形狀展示布持,這個(gè)圖是通過以方向?yàn)樽宰兞可滦角蛐牡木嚯x作為因變量繪制的栅干。

而其他函數(shù)都可以通過使用不同系數(shù)來對(duì)SH基函數(shù)進(jìn)行線性組合來實(shí)現(xiàn)近似模擬灸异,這個(gè)過程有點(diǎn)像是周期函數(shù)的傅里葉展開绍昂。


未完待續(xù)……

參考文獻(xiàn)

[1] Rendering-球諧光照推導(dǎo)及應(yīng)用
[2] 調(diào)和函數(shù)
[3] 拉普拉斯方程
[4] 散度
[5] 梯度
[6] Spherical harmonics
[7]. Laplace's equation

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末拼岳,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市枝誊,隨后出現(xiàn)的幾起案子惜纸,更是在濱河造成了極大的恐慌绝骚,老刑警劉巖祠够,帶你破解...
    沈念sama閱讀 218,451評(píng)論 6 506
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異古瓤,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)落君,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,172評(píng)論 3 394
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門叽奥,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來扔水,“玉大人朝氓,你說我怎么就攤上這事主届。” “怎么了君丁?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 164,782評(píng)論 0 354
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長绘闷。 經(jīng)常有香客問我,道長扒最,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,709評(píng)論 1 294
  • 正文 為了忘掉前任吧趣,我火速辦了婚禮耙厚,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘薛躬。我一直安慰自己,他們只是感情好型宝,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,733評(píng)論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布侦鹏。 她就那樣靜靜地躺著臀叙,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪劝萤。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 51,578評(píng)論 1 305
  • 那天跨释,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼鳖谈。 笑死阔涉,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛缆娃,可吹牛的內(nèi)容都是我干的瑰排。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,320評(píng)論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼崇渗,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了宅广?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 39,241評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤跟狱,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎金拒,沒想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體绪抛,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,686評(píng)論 1 314
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,878評(píng)論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年笤休,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了症副。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片店雅。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,992評(píng)論 1 348
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖沮明,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情荐健,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 35,715評(píng)論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布江场,位于F島的核電站窖逗,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏碎紊。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,336評(píng)論 3 330
  • 文/蒙蒙 一矮慕、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧痴鳄,春花似錦缸夹、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,912評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽顾画。三九已至,卻和暖如春研侣,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背庶诡。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,040評(píng)論 1 270
  • 我被黑心中介騙來泰國打工咆课, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留末誓,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 48,173評(píng)論 3 370
  • 正文 我出身青樓迅栅,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親库继。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子窜醉,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,947評(píng)論 2 355

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • 一、圖的拉普拉斯矩陣 拉普拉斯算子 拉普拉斯算子(Laplace Operator)是為歐幾里德空間中的一個(gè)二階微...
    酷酷的群閱讀 3,408評(píng)論 0 16
  • 1 為什么要對(duì)特征做歸一化 特征歸一化是將所有特征都統(tǒng)一到一個(gè)大致相同的數(shù)值區(qū)間內(nèi)拜英,通常為[0,1]。常用的特征歸...
    顧子豪閱讀 6,355評(píng)論 2 22
  • 1 為什么要對(duì)特征做歸一化 特征歸一化是將所有特征都統(tǒng)一到一個(gè)大致相同的數(shù)值區(qū)間內(nèi)居凶,通常為[0,1]藤抡。常用的特征歸...
    顧子豪閱讀 1,344評(píng)論 0 1
  • 1、數(shù)據(jù)量比較大的時(shí)候缠黍,svm和lr哪個(gè)更快? svm適用于相對(duì)稀疏的數(shù)據(jù),所以xgb的效果比svm要好瓷式。面試官也...
    DaiMorph閱讀 2,286評(píng)論 0 0
  • 曲線 曲線是二維空間上可微分的一維流形。曲線可以用參數(shù)方程表示為如下形式: 其中x和y分別是關(guān)于u的可微函數(shù)贸典,那么...
    BlauHimmel閱讀 6,978評(píng)論 2 10