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蒙特卡洛路径追踪(Monte Carlo Path Tracing)

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简介:
蒙特卡洛路径追踪是一种基于物理的渲染技术,通过模拟光线在场景中的随机路径来计算像素颜色,广泛应用于计算机图形学和影视特效中。 Monte Carlo Path Tracing(蒙特卡洛光线追踪)依赖库包括freeglut 3.0、Eigen 3.3.4、Lua 5.3、Sol 2.19以及stb中的stb_image_write.h,以下是各平台的运行指南。 **Windows** - 使用Visual Studio 2015 x64编译。依赖库已经配置好,可以直接编译。 - 可以通过双击脚本run_xxx.bat来运行可执行程序。 - 运行参数可通过工程->属性->配置属性->调试,在右侧命令参数“处设置;第一个参数即为lua脚本段落件。 **Linux** - 使用Ubuntu 16.04和GCC (>= 5)。需要安装的额外依赖可以通过以下命令进行: ``` sudo apt install libreadline-dev freeglut3-dev ``` 运行步骤(以scene01为例): ```bash cd path/to/this/project mkdir build && cd build cmake .. make -j4 # 使用多线程编译加速构建过程,根据实际情况调整-j参数值。 ./bin/exe_name arg1 arg2 ... # 运行可执行文件,并传递相应的命令行参数(如lua脚本路径等)。 ```

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客服
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  • Monte Carlo Path Tracing
    优质
    蒙特卡洛路径追踪是一种基于物理的渲染技术,通过模拟光线在场景中的随机路径来计算像素颜色,广泛应用于计算机图形学和影视特效中。 Monte Carlo Path Tracing(蒙特卡洛光线追踪)依赖库包括freeglut 3.0、Eigen 3.3.4、Lua 5.3、Sol 2.19以及stb中的stb_image_write.h,以下是各平台的运行指南。 **Windows** - 使用Visual Studio 2015 x64编译。依赖库已经配置好,可以直接编译。 - 可以通过双击脚本run_xxx.bat来运行可执行程序。 - 运行参数可通过工程->属性->配置属性->调试,在右侧命令参数“处设置;第一个参数即为lua脚本段落件。 **Linux** - 使用Ubuntu 16.04和GCC (>= 5)。需要安装的额外依赖可以通过以下命令进行: ``` sudo apt install libreadline-dev freeglut3-dev ``` 运行步骤(以scene01为例): ```bash cd path/to/this/project mkdir build && cd build cmake .. make -j4 # 使用多线程编译加速构建过程,根据实际情况调整-j参数值。 ./bin/exe_name arg1 arg2 ... # 运行可执行文件,并传递相应的命令行参数(如lua脚本路径等)。 ```
  • mcmc.rar_Monte Carlo模拟_matlab_法_matlab_方法
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    本资源包提供了使用MATLAB进行Monte Carlo(蒙特卡洛)模拟的工具和代码,涵盖多种统计分析与随机建模的应用实例。适合学习和研究蒙特卡洛方法。 蒙特卡洛方法的MATLAB m文件是否有用?请检查一下。
  • Rough Surfaces Monte Carlo Simulation: 粗糙表面的模拟
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    本研究通过实施蒙特卡洛方法来分析粗糙表面上的物理现象,探讨了该技术在计算复杂系统中的应用与优势。 用于生成和分析一维及二维随机粗糙表面的图形用户界面(GUI)以及相关的函数库,包括一维和二维表面的生成与分析功能,并附有详细的使用说明文档。
  • 模拟示例代码——基于MATLAB的Monte Carlo演示
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    本项目提供了一系列使用MATLAB编写的蒙特卡洛模拟示例代码,旨在展示如何通过随机抽样进行数值计算和概率分析。 蒙特卡洛方法又称为统计模拟法或统计试验法,是一种以概率现象为研究对象的数值模拟技术。这种方法通过随机抽样来解决各种复杂问题,并能够提供解决问题的概率性近似解。它在许多领域中都有广泛应用,如金融、物理和工程等,尤其适用于那些难以用传统数学方法求解的问题。
  • Matlab中的罗(Monte Carlo)方法源代码
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    本段内容提供了一组用于在MATLAB环境中实施蒙特卡罗模拟的源代码。这些资源旨在帮助用户理解和应用随机抽样技术来解决复杂问题,适用于学术研究和工程实践。 这段内容包括了用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码、讲解该方法的PPT以及使用蒙特卡罗方法的实际示例(demo)。
  • Matlab中的罗(Monte Carlo)方法源代码
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下实现蒙特卡罗模拟的源代码。通过随机抽样技术解决各种数学问题和建模挑战,适用于科学计算、金融分析及工程设计等领域。 这段文字描述的内容包括了用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码、讲解蒙特卡罗方法的PPT以及使用该方法的实际示例(demo)。
  • Matlab中的罗(Monte Carlo)方法源代码
    优质
    本段落提供了一个在MATLAB环境中实现蒙特卡罗模拟的方法及源代码。该工具适用于需要进行随机抽样或概率建模的研究者和工程师。 这段文字描述的内容包括用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码、讲解该方法的PPT以及使用蒙特卡罗方法的实际示例(demo)。
  • mengtekaluo_光子反射_光子_光_光子_反射
    优质
    本项目探讨了利用蒙特卡洛方法模拟光子在不同介质中的传播与反射过程,深入研究光子反射特性及其应用。 蒙特卡洛光子模拟程序能够设定介质的层数、折射率和厚度,并能输出漫反射光、漫透射光以及准直透射光的强度。
  • 基于模拟的欧洲式看涨期权基本定价模型:Monte Carlo 方法
    优质
    本文采用蒙特卡洛模拟方法构建了欧洲式看涨期权的基本定价模型,通过随机抽样和统计分析来估算期权价值。 这是一个基本的蒙特卡洛欧洲期权定价模型,使用C#语言编写,并配备了Windows窗体界面(WinForms)。该应用程序主要由三部分组成:模拟器、查看以及演示者。 1. 模拟器是为整个应用设计的核心模型,在后续内容中会详细描述。 2. 查看指的是应用的用户图形接口。这是基于Form类派生的一种形式,负责管理基本输入验证,并展示图表给使用者。 3. 演示者作为模拟器和视图之间的桥梁,主要功能包括将视图中的事件绑定到Simulator的方法上以及在模拟完成后生成两个图表的数据序列。 Simulator类位于MonteCarlo.Model命名空间中。该类的主要任务是创建所需数量的SimulatedPrice路径实例,并采用并行方式运行以生成现货价格曲线。SimulatedPrice类包含多个静态变量,这些变量反映了模型初始状态的各项参数——如现货价格和行使价、mu和sigma值以及用于离散化方案类型的类型选择等。