计算机图形学需要用到那些数学(经典)
线性代数理论在计算机图形学中的应用
线性代数理论在计算机图形学中的应用随着计算机技术的不断进步，计算机图形学以其独特的视觉效果成为了众多计算机领域中最具有趣味和挑战性的研究领域之一。
在计算机图形学中，线性代数是一个非常重要的数学工具和基础理论，不仅在三维图形的建模、渲染和动画中都有广泛的应用，还在计算机视觉、机器学习和模式识别等领域起着重要的作用。
一、矩阵和向量在计算机图形学中，矩阵和向量是最基本的数学概念之一。
矩阵和向量可以用来表示物体、光源、场景等重要的信息。
在3D图像建模中，矩阵和向量被用来描述三维坐标，来表示物体的方向、位置和方向向量。
在计算机图形学中，一个对象通常是由许多点所组成的，而每一个点都是一个三维向量。
我们可以用矩阵和向量表示这些点，通过矩阵变换来改变它们的位置和方向。
常见的变换包括：平移、旋转、缩放和剪裁。
二、线性变换在计算机图形学中，线性变换是一种重要的变换方式，它能够对一个物体进行平移、旋转和缩放等操作。
线性变换的本质是一种矩阵变换，即通过乘以矩阵来改变向量的位置和方向。
其中最常见的线性变换包括：旋转变换、平移变换和缩放变换。
线性变换在计算机图形学中的应用非常广泛。
例如，在多边形绘制中，我们可以通过对多边形进行线性变换来使其旋转、平移和缩放。
在图像处理中，像素点的位置可以使用线性变换进行改变。
此外，线性变换还可以用于计算光照和阴影，以及在3D电影和动画中建立动态场景。
三、计算矩阵计算机图形学中，矩阵是一个非常重要的工具，用于描述物体的位置、方向和形状等信息。
计算矩阵可以通过数学运算来实现，例如矩阵乘法和矩阵求逆。
计算矩阵可以帮助我们快速地进行变换，并且可以在图形渲染过程中提高性能和减少计算量。
计算矩阵在计算机图形学中有许多常见的应用。
例如，在3D模型中，我们可以使用计算矩阵来执行物体的旋转、平移和缩放等操作。
在图像处理中，我们可以使用计算矩阵来对图像进行扭曲、映射和变换等操作。
此外，计算矩阵还可以用于计算光照模型和阴影效果，以及计算物体的动态效果。
数学应用到信息技术的例子
数学应用到信息技术的例子
数学在信息技术中有着广泛的应用，以下是几个具体的例子：
1. 加密技术：加密技术是保障信息安全的核心手段，它利用数学原理将原始信息转化为无法识别的格式，只有通过特定的解密算法才能还原。
例如，RSA是一种常用的公钥加密算法，其原理基于大数因数分解的难度。
2. 数据压缩：在处理大量数据时，如音频、视频或图像文件，我们经常需要使用数据压缩技术来减小文件大小，提高存储和传输效率。
数据压缩通常涉及数学中的统计和概率论，以找出数据中的冗余部分并有效编码。
3. 机器学习和人工智能：机器学习和人工智能的核心在于通过数学模型对数据进行处理和分析，从而做出预测或决策。
例如，线性回归、逻辑回归、神经网络等都是基于数学的模型。
4. 计算机图形学：计算机图形学是研究计算机生成和操作图形的科学，它涉及到几何学（特别是线性代数和微积分）的应用，以实现真实感图形渲染和动画效果。
5. 网络流量控制和路由选择：在互联网中，如何有效地控制网络流量并选择最佳路由是一个关键问题。
这涉及到图论（一种数学分支）的应用，如最短路径算法等。
6. 图像处理和计算机视觉：图像处理和计算机视觉是研究如何让计算机“看懂”图像的科学。
这涉及到数学中的矩阵运算、傅里叶变换（在频域处理图像）等。
总的来说，数学为信息技术提供了基础理论和工具，使得信息技术得以快速发展并在各个领域得到广泛应用。
线性代数在计算机图形学中的应用
线性代数在计算机图形学中的应用随着计算机科学和技术的发展，计算机图形学在不断地向前发展，在不断地突破自身的局限性，进一步地拓展了人类的视野。
在计算机图形学中，线性代数是非常重要的数学基础。
线性代数的理论和方法可以对计算机图形学中的一些难题进行解决，使得计算机图形学的应用更加广泛和深入。
本文就线性代数在计算机图形学中的应用进行一些探析。
一、坐标系和向量运算计算机图形学中的各种图形都是在坐标系中进行描述的。
图形的实体和形状都是用向量来表示的。
因此，在计算机图形学中，处理向量运算是非常重要的。
向量和矩阵的乘法，向量的叉积和点积等，都是基础的数学运算，用于描述图形的变化和位移。
在计算机图形学中，常用的坐标系有三种，分别是笛卡尔坐标系、极坐标系和球坐标系。
这些坐标系之间的变换需要用到线性代数中的矩阵变换。
例如，笛卡尔坐标系中的图形，可以通过矩阵的旋转、平移和缩放等变换，变换到其他的坐标系中。
二、矩阵和变换在计算机图形学中，可以通过矩阵变换来实现图形的变形、旋转和缩放等操作。
线性代数中的矩阵乘法和逆矩阵运算，也是计算机图形学中非常重要的运算方式。
例如，通过不同的矩阵变换，可以将一个平面图形变换成为三维图形。
在矩阵运算中，矩阵的逆矩阵是非常重要的。
通过矩阵的逆矩阵，可以计算出与原图形相反的图形。
例如，在计算贝塞尔曲线时，需要利用逆矩阵来确定控制点的坐标，从而实现曲线的变形。
三、三维图形的投影在计算机图形学中，三维图形的投影问题是非常重要的。
根据图形的形状和位置，可以分为平行投影和透视投影两种方式。
在投影计算中，需要用到线性代数中的矩阵变换和向量运算。
在透视投影中，需要用到线性代数中的矩阵变换和三维坐标矩阵计算。
例如，在计算机游戏和电影特效中，需要对三维模型进行透视投影，从而实现更加真实的视觉效果。
四、曲线和曲面在计算机图形学中，曲线和曲面是非常重要的图形之一。
贝塞尔曲线和贝塞尔曲面是常用的曲线和曲面表示方法。
2024年考研高等数学三计算机图形学中的数学算法历年真题
2024年考研高等数学三计算机图形学中的数学算法历年真题数学算法作为计算机图形学的重要组成部分，其在图像处理、三维建模、动画制作等领域具有广泛应用。
下面回顾历年考研高等数学三计算机图形学中涉及到的数学算法真题，以加深对该领域知识的理解。
一、二维图形的表示和处理1. 2015年真题题目描述：给定一个二维平面上的点集P，设计一个算法，统计该点集中在指定矩形内部的点的数量。
解析：该问题可采用扫描线算法来解决。
将矩形按横坐标分割成多个行，并从上至下依次统计每行内的点数量。
具体算法步骤为：先对点集P按照横坐标排序，然后逐行扫描，记录在每一行内x坐标落在矩形范围内的点的数量。
二、三维图形的表示和处理2. 2018年真题题目描述：给定一个三维空间中的点云数据集P，设计一个算法，确定该数据集中所有点的最大距离。
解析：该问题可使用蛮力法(brute-force)来解决。
遍历所有点对的组合，计算它们之间的距离，并在遍历过程中保存最大距离。
具体算法步骤为：对点云数据集P中的每一对点(A, B)，计算其欧氏距离dist(A,B)，并保留最大的距离值。
三、曲线和曲面的生成及处理3. 2019年真题题目描述：已知一个平面上的曲线关于X轴的转动，设计一个算法，在三维空间内生成该曲线的旋转曲面。
解析：该问题可使用参数方程法来解决。
考虑平面上的曲线由参数方程x=f(t)，y=g(t)给出，其中t为参数。
要生成其旋转曲面，首先选择一个旋转轴，假设为Z轴，然后将x和y分别替换为t的函数，可得旋转曲面的参数方程x=f(t)cosθ，y=f(t)sinθ，z=g(t)，其中θ为旋转的角度。
通过不同的θ取值，可生成曲线的多个旋转曲面。
四、三维变换4. 2020年真题题目描述：给定一个三维对象的初始位置和一个变换矩阵，设计一个算法，计算该对象在变换后的位置。
解析：该问题可使用齐次坐标和矩阵乘法来解决。
将三维对象的初始坐标表示为齐次坐标[x, y, z, 1]，并将变换矩阵表示为4×4的矩阵T。
计算机图形学的理论基础和应用
计算机图形学的理论基础和应用计算机图形学是一门研究计算机如何生成、处理和显示图像的学科。
它是计算机科学与数学、物理学等学科的交叉学科。
图形学包括多种领域，如二维和三维图像处理、计算机辅助设计、计算机游戏等。
本文将会从图形学的理论基础和应用两个方面进行探讨。
一、理论基础1. 数学基础计算机图形学中有很多数学基础，如线性代数、微积分和几何学。
其中，线性代数是计算机图形学中最重要的数学分支之一。
在计算机图形学中，线性代数常常用于描述图像变换。
例如，在做仿射变换时，需要用到矩阵运算、向量空间和变换坐标系等数学知识。
2. 图像处理图像处理是计算机图形学中的重要组成部分。
它主要包括处理二维和三维图像的方法和算法。
常用的图像处理算法有滤波、增强和分割等。
在图像处理过程中，还需要用到各种数学知识，如离散傅里叶变换和小波变换等。
3. 渲染技术渲染技术是计算机图形学中最核心的部分之一。
渲染指的是将三维场景转换成二维图像的过程。
渲染技术可以分为光线追踪和光线照明两种。
其中，光线追踪是一种逼真的渲染技术，它可以对光照、反射、折射等基本物理过程进行模拟。
而光线照明则是一种速度较快的渲染技术，它可以用于实时渲染。
渲染技术需要用到数学中的矢量、矩阵和向量等知识。
二、应用1. 游戏开发游戏开发是计算机图形学的主要应用之一。
随着游戏市场的不断扩大，对于拟真度和互动性的要求也越来越高。
因此，游戏开发者需要运用各种渲染技术和图像处理算法来提高游戏的拟真度和互动性。
2. 电影制作电影制作也是计算机图形学的一个重要应用领域。
电影中常用的特效，如爆炸、火焰、水流等都需要通过计算机图形学中的技术来实现。
例如，烟雾和火焰的特效通常是通过对流体动力学的仿真来实现的。
而电影中的三维动画则需要用到渲染技术、纹理映射以及透视投影等技术。
3. 计算机辅助设计计算机辅助设计是另一个重要的计算机图形学应用领域。
在工程、建筑和制造等领域，计算机辅助设计已成为不可缺少的技术。
计算数学在计算机图形学与图像处理中应用
计算数学在计算机图形学与图像处理中应用计算数学是将数学应用于计算机科学领域的一门学科，它在计算机图形学与图像处理方面发挥着重要的作用。
计算机图形学与图像处理是一门研究如何使用计算机生成、处理、显示和理解图像的学科。
本文将重点讨论计算数学在计算机图形学与图像处理中的应用。
一、三维几何建模在三维图形学中，我们需要将物体的几何形状表示为计算机可识别的形式。
计算数学中的向量、矩阵和坐标变换等概念为三维几何建模提供了数学基础。
通过使用这些数学工具，我们可以对物体进行旋转、缩放、平移等变换操作，实现三维场景的建立和模拟。
二、曲线和曲面绘制在计算机图形学中，我们常常需要绘制各种各样的曲线和曲面，如贝塞尔曲线、B样条曲线等。
这些曲线和曲面的生成依赖于计算数学中的插值、样条和逼近等数学方法。
通过应用这些方法，我们可以根据给定的控制点生成需要的曲线和曲面，并进行进一步的编辑和调整。
三、光照和渲染在计算机图形学中，光照和渲染是模拟真实光照场景并生成逼真图像的关键步骤。
计算数学中的光线跟踪算法、阴影算法和反射模型等方法被广泛应用于光照和渲染的过程中。
这些方法可以精确计算出光线在物体表面的反射和折射等物理现象，使得渲染结果更加逼真。
四、图像处理与分析图像处理与分析是对图像进行增强、恢复和分析的过程，计算数学在其中扮演着重要角色。
通过应用傅里叶变换、小波变换和图像滤波等计算数学方法，我们可以对图像进行降噪、增强、分割和特征提取。
这些方法可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并为后续的图像识别和模式识别等任务提供支持。
五、虚拟现实与增强现实虚拟现实和增强现实是一种将计算机生成的虚拟对象与真实世界相结合的技术。
在虚拟现实与增强现实中，计算数学的计算几何和仿真等方法被广泛应用。
通过使用这些方法，我们可以模拟真实场景中的物体行为和交互，实现虚拟现实和增强现实应用的目标。
总结：计算数学在计算机图形学与图像处理中扮演着不可或缺的角色。
通过运用计算数学中的向量、线性代数、概率统计和数值计算等方法，我们可以实现三维几何建模、曲线曲面的绘制、光照渲染、图像处理与分析以及虚拟现实与增强现实等众多功能。
计算机图形学的基础和应用
计算机图形学的基础和应用计算机图形学是指利用计算机来处理和生成图像的学科。
它是计算机科学的一个重要分支领域，也是多个行业的重要应用之一。
计算机图形学的基础点主要包括: 算法、数据结构、线性代数和几何基础、图形学渲染、计算机视觉等。
而计算机图形学的应用范围却非常广泛，主要包括电影、游戏、建筑、逆向工程、医学等领域。
一、计算机图形学的基础1. 算法计算机图形学的算法主要分为两个方面：在计算机内部绘制图像的算法以及从外部数据得到模型的算法。
前者有数据结构、扫描线算法、射线追踪、阴影、光照、纹理映射等，后者包括骨骼动画、目标追踪和形状重建等算法。
这些算法的基本原理来源于大量的数学和物理学知识，同时需要基于计算机技术进行优化实现。
2. 数据结构计算机图形学中的数据结构主要包括树、网格结构和点云三种。
其中网格结构和点云通常是三维多边形模型的数据承载方式，树则主要用于建立场景图等数据结构。
每种数据结构都具有自己的优势和局限性，这需要根据具体应用场景进行选择。
3. 线性代数和几何基础计算机图形学中，线性代数和几何基础是非常重要的理论基础。
在图形学的应用中，通常需要进行向量和矩阵的计算，并利用几何理论去解决许多问题。
例如，在渲染过程中需要对于光线和交点进行计算，采用线性代数方法可以快速实现。
4. 图形学渲染图形学渲染是计算机图形学的重要子领域，常被用在电影和游戏制作中。
计算机图形学的渲染方式分为四类：光线追踪、栅格化绘制、体绘制和可编程渲染管线。
光线追踪渲染可以模拟光线的传播过程，且能够计算真实的光照效果。
实际上，这种渲染方式是一种“暴力”的方式，需要在计算机上运行庞大的计算量。
栅格化绘制则是采用直接面绘制，常被用于二维和三维场景的渲染。
可编程管线渲染则是当前最流行的渲染方式，其开发程度非常高。
而体绘制则尚处于发展初期，其主要应用于医学成像领域。
5. 计算机视觉计算机视觉是计算机图形学的重要子领域之一，主要研究计算机能够通过图像或视频获取和识别包括物体、人物、场景在内的视觉信息。
计算机视觉数学知识
计算机视觉数学知识
计算机视觉是一门涉及数学、计算机科学和工程学的交叉学科，数学在其中起着至关重要的作用。
以下是一些涉及计算机视觉的数
学知识：
1. 线性代数，在计算机视觉中，线性代数被广泛运用于图像处
理和模式识别领域。
矩阵运算、特征值分解和奇异值分解等概念在
图像处理中扮演着重要角色。
2. 概率论与统计学，概率论和统计学是计算机视觉中不可或缺
的数学工具。
在图像识别、目标检测和图像分割等领域，概率模型
和统计方法被广泛应用，用于建模图像数据的分布和对不确定性进
行建模。
3. 微积分，微积分在图像处理中也扮演着重要角色，特别是在
边缘检测、图像分割和特征提取等方面。
微积分的概念和技术被用
于图像的平滑处理和特征的提取。
4. 凸优化，在计算机视觉中，凸优化被广泛应用于图像重建、
模式识别和机器学习等领域。
凸优化理论为图像处理和分析提供了
重要的数学工具。
5. 信号处理，信号处理是计算机视觉中的另一个重要数学基础。
图像的获取、压缩、滤波和增强等都涉及到信号处理的理论和方法。
综上所述，数学在计算机视觉中扮演着重要的角色，涉及到线
性代数、概率论与统计学、微积分、凸优化和信号处理等多个领域
的知识。
这些数学知识为计算机视觉的算法和技术提供了坚实的理
论基础，也推动了计算机视觉领域的不断发展和创新。
计算机图形学中的数学
计算机图形学是研究计算机生成和处理图像的一门学科，它深深依赖于数学的理论和方法。
数学在计算机图形学中扮演着重要的角色，为计算机图形学的发展和实践提供了基本的工具和思维方式。
本文将从三个方面介绍计算机图形学中的数学相关内容：几何学、线性代数和可视化。
几何学是计算机图形学中基础而又重要的一部分。
它研究物体的形状、大小和位置，并通过数学模型来描述和计算这些属性。
在计算机图形学中，几何学经常用来表示和操作二维和三维的图形。
例如，我们可以通过点、线、多边形等几何元素来描述和构建图像，而对这些几何元素的操作又依赖于数学的运算和推导。
几何学在计算机图形学中的应用包括计算物体之间的距离、求解交点和碰撞等，它为计算机图形学提供了丰富的几何表达和分析工具。
线性代数是计算机图形学中不可或缺的一部分，它研究向量、矩阵和线性变换等内容。
在计算机图形学中，我们经常使用矩阵和向量来表示和变换物体的位置、旋转和缩放等。
通过矩阵的乘法和向量的线性组合，我们可以在计算机中非常高效地实现对图像的变换和渲染。
此外，线性代数还有助于模拟光线在三维空间中的传播和反射等现象，它为计算机图形学中的光线追踪和光栅化等技术提供了数学基础。
可视化是计算机图形学的一个重要应用领域，它利用计算机生成和呈现图像来帮助人们理解和分析数据。
可视化需要将抽象的数据转化为可视化的图像，而这个过程也离不开数学的支持。
在可视化中，数学常被用于数据的预处理、特征提取和呈现过程中。
例如，在三维可视化中，人们可以使用数学建模技术将高维的数据映射到三维空间，从而减少维度的复杂性。
另外，数学统计方法也可以帮助分析数据的分布和相关性等特征。
因此，数学在可视化中的应用使得人们可以通过图像更轻松地理解和利用数据。
综上所述，数学在计算机图形学中扮演着不可或缺的角色。
几何学和线性代数为计算机图形学提供了建模和变换的基础，可视化中的数学方法帮助我们更好地理解和分析数据。
数学的发展和应用不断推动了计算机图形学的进步，使得我们能够在计算机上创造出更加生动、真实和有意义的图像和动画。
线性代数在计算机图形学中的应用
线性代数在计算机图形学中的应用一、引言计算机图形学是应用计算机技术生成、处理、显示图形的学科。
它广泛应用于游戏、动画、虚拟现实、科学可视化和工业设计等领域。
而线性代数作为计算机图形学的数学基础，为计算机图形学提供了重要的支持。
本文将介绍线性代数在计算机图形学中的应用。
二、坐标系的表示及转换在计算机图形学中，我们需要用数字对物体进行描述。
这个描述称为坐标系。
坐标系有很多种类型，其中最常见的是笛卡尔坐标系和极坐标系。
笛卡尔坐标系由三个轴组成：x轴、y轴和z轴，用来表示物体在三维空间中的位置。
而极坐标系则由一个半径r和一个角度θ组成，用来描述物体的极坐标位置。
线性代数在计算机图形学中的应用之一就是坐标系的表示和转换。
通过线性代数中矩阵的乘法，我们可以将一个坐标系转换为另一个坐标系。
坐标系转换在计算机图形学中非常重要，因为它能够实现三维物体的旋转、缩放和平移等操作。
这就是我们在三维建模软件中经常使用的操作，例如旋转一个物体，就是将它在一个坐标系中的位置转换到另一个坐标系中。
三、向量的表示及运算在计算机图形学中，向量是一种非常重要的概念。
向量可以用来表示物体的方向，或者是一种力的大小和方向。
线性代数中的向量和计算机图形学中的向量有很多相似之处。
向量可以用一组数来表示，这组数称为向量的坐标。
向量的坐标具有很多性质，例如可以用于计算向量之间的距离或者角度。
在计算机图形学中，我们需要使用向量进行加、减、点乘和叉乘等运算。
这些运算可以通过矩阵乘法来实现。
例如向量的点乘可以通过将两个向量的坐标分别相乘，然后将结果相加来计算。
而向量的叉乘可以通过矩阵乘法来实现，具体方法可以参考线性代数的基础知识。
四、矩阵的表示及变换在线性代数中，矩阵是一个非常重要的概念。
矩阵可以用来表示一组数据，例如表示向量、坐标系或者是关系矩阵等。
在计算机图形学中，矩阵也是一个非常重要的概念，因为矩阵可以用来表示三维物体的变换，例如旋转、缩放和平移等。
计算机图形学的数学基础
计算机图形学的数学基础计算机图形学的数学基础计算机图形学是研究计算机图像的生成、处理和显示的学科。
它在电影、游戏、虚拟现实等领域起着重要的作用。
而要理解计算机图形学，必须掌握其数学基础。
计算机图形学的数学基础主要包括几何学、线性代数、微积分和概率论等。
几何学是计算机图形学不可或缺的基础。
它研究的是空间中的点、线、面以及它们之间的关系和性质。
在计算机图形学中，我们需要了解基本的几何概念，如点、向量、坐标系等，以及几何变换，如平移、旋转和缩放等。
几何学为计算机图形学提供了建立模型和描述物体形状的工具。
线性代数是计算机图形学中的另一个重要数学基础。
它研究向量空间和线性变换的性质。
在计算机图形学中，我们经常需要进行矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵求逆等。
线性代数还能帮助我们理解和处理三维空间中的旋转、投影和变换等操作。
线性代数提供了描述和处理图形变换和投影的工具。
微积分在计算机图形学中也扮演着重要的角色。
它研究函数的极限、导数和积分等。
在计算机图形学中，我们需要通过微积分来处理曲线和曲面的描述和生成。
微积分还可用于光线追踪、三角形剖分和曲线插值等算法的实现。
微积分为计算机图形学提供了处理连续性和光滑性的工具。
概率论在计算机图形学中的应用也非常广泛。
它研究随机事件和概率分布等。
在计算机图形学中，我们经常需要模拟随机现象，如粒子系统、纹理生成和光线追踪中的采样等。
概率论为计算机图形学提供了处理随机性和噪声的工具。
总之，计算机图形学的数学基础是几何学、线性代数、微积分和概率论等。
掌握这些数学基础，可以帮助我们理解和实现计算机图形学中的各种算法和技术。
无论是生成逼真的图像，还是实现虚拟现实体验，数学基础都是不可或缺的。
因此，学习和掌握计算机图形学的数学基础对于从事相关领域的人来说是非常重要的。
计算机图形学基础知识重点整理
计算机图形学基础知识重点整理1.计算机图形学是研究和开发用于创建、处理和显示图像的计算机技术领域。
它涵盖了图像生成、图像处理、图像显示等方面的知识。
本文将重点整理计算机图形学的基础知识，包括基本概念、图形编程、图像处理等内容。
2. 基本概念2.1 图形学基本概念•点：图形学中最基本的元素，用于构建图形对象。
•线段：由两个点连接而成，是构建更复杂图形的基础。
•多边形：由多个线段连接而成，可以构建更为复杂的图形。
•直线方程与曲线方程：描述线段和曲线的数学表达式。
•三角形：最简单的多边形，广泛应用于计算机图形学中。
•二维坐标系：用于描述图形位置的平面坐标系。
•三维坐标系：用于描述图形位置的立体坐标系。
2.2 图形学算法与技术•光栅化：将连续曲线或曲面转化为离散像素的过程。
•扫描线算法：用于处理复杂图形填充的算法。
•边缘检测：用于检测图像中的边缘信息。
•图像变换：包括平移、旋转、缩放等操作，用于对图形进行变换和处理。
•隐式曲线：用一种隐含的方式表达的曲线或曲面。
•着色模型：用于给图形上色的模型，如灰度模型、RGB模型等。
3. 图形编程3.1 图形编程环境•OpenGL：跨平台的图形编程接口，支持高性能图形渲染。
•DirectX：微软开发的多媒体编程接口，专注于游戏图形渲染。
•WebGL：基于Web标准的图形编程接口，用于在浏览器中渲染图形。
3.2 图形渲染流程•顶点处理：对图形中的顶点进行变换和处理。
•图元装配：将顶点组装成基本图元，如线段、三角形等。
•光栅化：将基本图元转化为像素点。
•片元处理：对每个像素点进行颜色计算。
3.3 图形效果实现•光照模型：用于模拟光照效果的算法。
•材质：描述图形的表面特性，如光滑、粗糙等。
•纹理映射：将二维纹理贴到三维图形表面的过程。
•反射与折射：模拟物体表面的反射和折射效果。
4. 图像处理4.1 基本图像处理操作•图像读取与保存：从文件中读取图像数据并保存处理结果。
•图像分辨率调整：改变图像的大小和分辨率。
计算机图形学基础
计算机图形学基础计算机图形学是研究计算机如何表示、处理和生成图像的学科。
它涵盖了从数学基础知识到图像处理算法的各个方面。
在当今数字化时代，计算机图形学在各个领域中发挥着重要的作用，例如电影制作、游戏开发、数字艺术、虚拟现实等。
一、图像的表示和处理首先，我们需要对图像进行表示和处理。
图像可以看作是由像素组成的矩阵，每个像素代表图像中的一个点。
在计算机中，图像可以以不同的形式进行表示，如位图、矢量图等。
位图是通过每个像素的颜色和位置来表示图像，而矢量图则是通过数学方程来描述图像中的线条和曲线。
图像处理是对图像进行操作以改变其外观或特征的过程。
图像处理算法可以用于图像的增强、去噪、分割等。
其中，常用的图像处理技术包括滤波、边缘检测、图像重建等。
滤波是通过对图像进行卷积操作来达到平滑或增强的目的，而边缘检测是用于检测图像中的边缘或轮廓，图像重建则是将低分辨率图像恢复到高分辨率的过程。
二、图形的生成和渲染图形的生成和渲染是计算机图形学中的重要研究方向之一。
生成图形通常是指通过算法生成图像，而渲染图形则是将生成的图形转化为最终的图像。
在生成图形过程中，我们可以使用几何建模和光照模型来描述图形的形状和外观。
几何建模是一种描述图形形状的数学技术，它可以用于创建三维模型。
光照模型则是用于描述光线在物体表面的反射和折射过程，从而获得逼真的光影效果。
图形渲染是将生成的图形转化为最终图像的过程。
在图形渲染过程中，我们需要考虑光照、阴影、纹理等因素，以使图像更加逼真。
其中，光照模型可以用来计算光线的反射和折射效果，而纹理映射可以用来将图像贴在三维模型上，从而使其具有更多细节和真实感。
三、三维图形学和虚拟现实三维图形学是计算机图形学的一个重要分支，它研究的是如何表示、处理和生成三维图形。
在三维图形学中，我们需要考虑深度、透视、投影等因素，以实现逼真的三维效果。
例如，为了实现立体感，我们可以使用透视投影来模拟人眼观察物体时的视角。
线性代数理论及其在计算机图形学中的应用
线性代数理论及其在计算机图形学中的应用一、线性代数理论基础线性代数是解决向量、矩阵和线性方程组等问题的数学学科。
在计算机图形学中，线性代数被广泛用于建模、动画、计算机视觉和图像处理等领域。
线性代数中的一些基本概念如下：1. 向量：向量是一个具有大小和方向的量。
它可以用一个有序数组表示，例如[x, y, z]。
向量可以进行加法、减法和数乘操作，并且可以计算向量的模长、点积、叉积等。
2. 矩阵：矩阵是一个由数或符号排成的矩阵，其中每个数称为元素。
矩阵可以用于表示线性变换，例如旋转、缩放和平移。
矩阵可以进行加法、减法和数乘操作，并且可以使用行列式、逆矩阵等计算方法。
3. 线性方程组：线性方程组是一组由线性方程构成的方程组，其中未知数的次数均为1。
线性方程组可以使用矩阵和向量表示，并使用高斯消元法、LU分解等方法求解。
二、计算机图形学中的应用线性代数被广泛应用于计算机图形学中，以下是一些常见的应用：1. 坐标系统：计算机图形学中的坐标系统通常使用三维笛卡尔坐标系。
向量和矩阵可以用于描述点、方向和位移之间的关系。
例如，一个点在坐标系中的位置可以表示为一个三维向量。
2. 变换：变换是计算机图形学中的常见操作，例如旋转、缩放和平移。
变换可以使用矩阵表示，并进行矩阵乘法计算。
例如，将一个点绕某个轴旋转可以使用旋转矩阵计算。
3. 投影：投影是将三维场景映射到二维屏幕上的过程。
投影矩阵可以使用矩阵表示，并使用透视投影或正交投影方法实现。
4. 图像处理：图像可以看作是由像素值组成的矩阵。
线性代数可以用于图像的平滑、增强、缩放、旋转等操作。
例如，使用卷积核对图像进行滤波操作可以看作是使用矩阵乘法进行计算。
三、结论线性代数是计算机图形学和计算机视觉领域中的重要学科。
它被广泛应用于建模、变换、投影和图像处理等方面。
本文介绍了线性代数中的一些基本概念和计算机图形学中的应用。
深入学习线性代数理论可以帮助我们更好地理解和应用计算机图形学中的相关算法和技术。
线性代数在计算机形学中的应用
线性代数在计算机形学中的应用线性代数是数学中的重要分支，广泛应用于各个学科领域中。
在计算机形学中，线性代数起到了至关重要的作用。
本文将探讨线性代数在计算机形学中的应用，并分析其重要性和优势。
1. 线性变换线性代数中最常见的概念之一就是线性变换。
在计算机图形学中，我们经常需要对图像进行旋转、平移、缩放等变换操作。
而线性变换提供了一种非常便捷和高效的处理方法。
通过线性代数的矩阵乘法，我们可以将二维或三维空间中的点进行线性变换，从而实现图像在屏幕上的变化和移动。
2. 三维图形的投影计算机图形学中经常需要对三维模型进行投影，以便在二维屏幕上显示。
其中最常用的就是透视投影和正交投影。
透视投影可以将三维物体在屏幕上呈现出真实的景深和透视效果，而正交投影则保持了物体在各个方向上的大小比例不变。
这些投影技术都依赖于线性代数中的矩阵变换，通过将三维坐标点映射到二维平面上，实现了图形的投影效果。
3. 三维空间中的几何计算在计算机图形学中，我们常常需要进行点、线、面之间的关系计算，如判断点是否在三角形内部，两条线是否相交等。
这些几何计算问题可以用线性代数的工具来简化和解决。
通过向量和矩阵的运算，可以轻松地求解点与线、点与面之间的距离、位置关系等问题。
4. 渲染技术渲染是计算机图形学中重要的技术之一，它包括对三维模型进行光照计算、颜色填充等操作，使其在屏幕上呈现出真实的效果。
在渲染过程中，线性代数的矩阵乘法和向量运算用于计算光线的反射、折射等光学效果，保证了图像的真实性和逼真度。
5. 物理模拟在计算机形学中，物理模拟是模拟真实世界物理现象的一个重要应用领域。
比如模拟布料、液体、刚体等。
物理模拟需要考虑物体的质量、形状、力学特性等因素，而这些都可以用线性代数进行建模和计算。
通过矩阵运算，可以模拟物体的运动、碰撞、弯曲等物理效果，从而实现真实的物理模拟。
综上所述，线性代数在计算机形学中扮演着重要的角色。
它为计算机图形学提供了强有力的数学工具和方法，使得我们能够更高效、更准确地处理和呈现图像。
数学理论在计算机图形学中的应用
数学理论在计算机图形学中的应用引言计算机图形学是一门研究如何使用计算机生成、处理和显示图像的学科。
它在各个领域有着广泛的应用，例如游戏、虚拟现实、动画电影等等。
其中，数学理论在计算机图形学中起着至关重要的作用。
本文将介绍数学理论在计算机图形学中的应用，并探讨其在图像生成和处理过程中的具体应用。
数学基础在深入探讨数学理论在计算机图形学中的应用之前，我们先来了解一些数学基础。
计算机图形学中常用的数学理论包括线性代数、几何学、微积分等。
这些数学理论通过向量、矩阵、曲线和曲面等概念来描述和处理图形图像。
线性代数线性代数是计算机图形学中不可或缺的数学基础。
它提供了描述和操作向量、矩阵的工具和方法。
在计算机图形学中，我们经常需要进行向量的加减乘除、内积外积等运算，线性代数提供了相应的数学理论和计算方法。
例如，我们可以使用线性代数中的矩阵变换来实现图像的平移、旋转、缩放等操作。
几何学几何学是计算机图形学中另一个重要的数学基础。
它研究点、线、面及其在空间中的关系和性质。
在计算机图形学中，几何学用于描述和处理图形的形状、位置和变换等信息。
通过几何学的理论和算法，我们可以计算出图形的边界、表面积、重心等属性，并进行图形的裁剪、投影等操作。
微积分微积分是计算机图形学中的另一项重要数学理论。
它研究变化率和积分，用来描述曲线、曲面的特性和变化过程。
在计算机图形学中，微积分用于求解曲线与曲面的切线、法向量，以及进行曲线的平滑、曲面的细分等操作。
通过微积分的方法，我们可以实现图形的边缘检测、曲线的插值等功能。
数学理论在图像生成中的应用图像生成是计算机图形学中的重要研究方向之一。
通过数学理论的应用，我们可以构建各种各样的图像生成算法和技术。
机器生成的图像机器生成的图像是指由计算机算法生成的图像，而非通过摄影或其他传统方式获取的图像。
数学理论在机器生成的图像中发挥着重要的作用。
例如，通过概率论和统计学的方法，我们可以生成逼真的自然场景图像、人脸图像等。
数学在计算机图形学中的应用
数学在计算机图形学中的应用计算机图形学作为计算机科学中的一个重要分支，从诞生到现在已经有了很长的发展历程。
它为我们带来了许多精美的画面，渲染了许多优美的动画片和电影，成为人们欣赏美丽世界的一个窗口。
但是，大家有没有想到过，这些优美的图像背后，生动的动画片，都隐藏着数学的影子？是的，数学理论在计算机图形学中发挥了巨大的作用，特别是数学中的几何和线性代数学科。
本篇文章就围绕数学在计算机图形学中的应用展开。
一、在图像处理中利用数学算法进行变换计算机图形学中的变换是指将一个空间中的点、线、面等品质再投影到另一个空间中，以得到新的视觉效果。
这个过程中就会涉及到数学算法。
其中，最基本的变换包括平移、旋转、缩放、镜像等，这些变换在计算机图形学中也经常被用到。
例如，在电影《变形金刚》中，人们可以看到变形金刚们快速变形的情景。
这里的变形就是基于几何变换来实现的。
另外一个例子是在平面设计中，人们常常会用到“拼贴”的手法来完成多角度展示某个产品的设计效果。
这里也是通过利用数学变换将不同角度的图案拼接成一个完整的视角展示。
二、几何形体的建立与变换计算机图形学中最直接的应用便是利用数学方法建立几何形体。
利用几何学理论，可以在计算机中建立点、线、面、立体等各种几何形体，然后对这些图形进行操作、变换，进而实现“建模”操作。
比如，将一种新产品实现模拟样品，首先需要进行三维建模。
建模的过程就是将这个物体的各个部分进行拼接，调整，形成一个三维的物体。
然后，通过程序与算法来实现灯光效果，阴影效果等实现展示效果的操作。
同样是在电影《变形金刚》中，变形金刚们的形体操作，也正是基于这种数学建模而来的。
三、图像渲染在计算机图形学中，图像渲染是指用计算机绘制出真实感觉的图像处理技术。
一般会涉及材质贴图、光照、阴影等多个方面，可以说是计算机图形学中最具挑战性的领域。
渲染技术是计算机图形学中应用最为广泛的一个领域，涉及的数学包括光学知识、物理学、几何学等，还需要涉及到使用数值方法的集成形式。
图形学所需的数学知识
图形学所需的数学知识图形学所需的数学知识“学习计算机图形学需要多少的数学？”这是初学者最经常问的问题。
答案取决于你想在计算机图形学领域钻研多深。
如果仅仅使⽤周围唾⼿可得的图形软件，你不需要知道多少数学知识。
如果想学习计算机图形学的⼊门知识，我建议你读⼀读下⾯所写的前两章（代数，三⾓学和线性代数）。
如果想成为⼀名图形学的研究者，那么对数学的学习将是活到⽼，学到⽼。
如果你并不特别喜欢数学，是否仍有在计算机图形学领域⼯作的机会？是的，计算机图形学的确有⼀些⽅⾯不需要考虑太多的数学问题。
你不应该因为数学成绩不好⽽放弃它。
不过，如果学习了更多的数学知识，似乎你将在研究课题上有更多的选择余地。
对于在计算机图形学中哪些数学才是重要的还没有明确的答案。
这领域⾥不同的⽅⾯要求掌握不同的数学知识，也许兴趣将会决定了你的⽅向。
以下介绍我认为对于计算机图形学有⽤的数学。
别以为想成为⼀名图形学的研究者就必须精通各门数学！为了对⽤于图形学的数学有⼀个全⾯的看法，我特地列出了很多⽅⾯。
但是许多研究者从不需要考虑下⾯提到的数学。
最后，虽然读了这篇⽂章后，你应该会对数学在计算机图形学中的应⽤有所了解，不过这些观点完全是我⾃⼰的。
也许你应该阅读更多的此类⽂章，或者⾄少从其他从事计算机图形学⼯作的⼈那⾥了解不同的学习重点。
现在开始切⼊正题。
代数和三⾓学对于计算机图形学的初学者来说，⾼中的代数和三⾓学可能是最重要的数学。
⽇复⼀⽇，我从简单的⽅程解出⼀个或更多的根。
我时常还要解决类似求⼀些⼏何图形边长的简单三⾓学问题。
代数和三⾓学是计算机图形学的最基础的知识。
那么⾼中的⼏何学怎么样呢？可能让⼈惊讶，不过在多数计算机图形学⾥，⾼中的⼏何学并不经常被⽤到。
原因是许多学校教的⼏何学实际上是如何建⽴数学证明的课程。
虽然证明题对提⾼智⼒显然是有⽤的，但对于计算机图形学来说，那些与⼏何课有关的定理和证明并不常被⽤到。
如果你毕业于数学相关领域（包括计算机图形学），就会发现虽然你在证明定理，不过这对开始学习图形学不是必要的。
多项式在计算机图形学中的应用 案例解析
多项式在计算机图形学中的应用案例解析计算机图形学是一门研究如何利用计算机生成、处理和显示图像的学科。
在现代社会中，计算机图形学已经广泛应用于各个领域，如电影制作、动画、游戏开发等。
多项式作为数学中一个重要的概念和工具，也在计算机图形学中发挥着重要的作用。
本文将通过几个案例解析，详细介绍多项式在计算机图形学中的应用。
一、多项式拟合多项式拟合是计算机图形学中常用的一种技术，通过使用多项式来逼近给定的数据，从而找到一个与数据最为匹配的曲线或曲面。
以二维空间中曲线拟合为例，给定一组坐标点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，我们希望找到一个多项式 p(x) = a0 + a1*x + a2*x^2 + ... + an*x^n，使得对于每个点(xi, yi)，p(xi)与yi之间的差距最小。
多项式拟合在图形学中有着广泛的应用。
例如，在动画制作中，我们可能需要为某个物体的运动轨迹建立数学模型。
通过采集物体在空间中的坐标点，并利用多项式拟合技术，可以得到一个光滑的曲线，精确地描述物体的运动过程。
二、贝塞尔曲线贝塞尔曲线是计算机图形学中常用的一种曲线表示方法。
它是利用多项式函数来逼近曲线形状的一种数学模型。
贝塞尔曲线可以通过一系列控制点来确定，通过调整控制点的位置和权重，可以得到不同形状的曲线。
贝塞尔曲线的一个典型应用是在图像编辑中的曲线绘制。
通过调整贝塞尔曲线的控制点，可以绘制出平滑的曲线，用于绘制自然物体的边缘或者进行艺术设计。
三、Bezier曲面Bezier曲面是在三维空间中表示曲面的一种方法，它是通过一系列控制点来定义的。
通过调整这些控制点的位置和权重，可以得到不同形状的曲面。
在计算机图形学中，Bezier曲面广泛应用于CAD建模、三维动画和虚拟现实等领域。
例如，在汽车设计中，设计师可以使用Bezier曲面来创建汽车的外观曲线，通过调整控制点，可以实现对汽车形状的精确控制。
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译]Mathematics for Computer GraphicsMathematics for Computer Graphics数学在计算机图形学中的应用Greg Turk, August 1997“学习计算机图形学需要多少的数学？”这是初学者最经常问的问题。
答案取决于你想在计算机图形学领域钻研多深。
如果仅仅使用周围唾手可得的图形软件，你不需要知道多少数学知识。
如果想学习计算机图形学的入门知识，我建议你读一读下面所写的前两章（代数，三角学和线性代数）。
如果想成为一名图形学的研究者，那么对数学的学习将是活到老，学到老。
如果你并不特别喜欢数学，是否仍有在计算机图形学领域工作的机会？是的，计算机图形学的确有一些方面不需要考虑太多的数学问题。
你不应该因为数学成绩不好而放弃它。
不过，如果学习了更多的数学知识，似乎你将在研究课题上有更多的选择余地。
对于在计算机图形学中哪些数学才是重要的还没有明确的答案。
这领域里不同的方面要求掌握不同的数学知识，也许兴趣将会决定了你的方向。
以下介绍我认为对于计算机图形学有用的数学。
别以为想成为一名图形学的研究者就必须精通各门数学！为了对用于图形学的数学有一个全面的看法，我特地列出了很多方面。
但是许多研究者从不需要考虑下面提到的数学。
最后，虽然读了这篇文章后，你应该会对数学在计算机图形学中的应用有所了解，不过这些观点完全是我自己的。
也许你应该阅读更多的此类文章，或者至少从其他从事计算机图形学工作的人那里了解不同的学习重点。
现在开始切入正题。
代数和三角学对于计算机图形学的初学者来说，高中的代数和三角学可能是最重要的数学。
日复一日，我从简单的方程解出一个或更多的根。
我时常还要解决类似求一些几何图形边长的简单三角学问题。
代数和三角学是计算机图形学的最基础的知识。
那么高中的几何学怎么样呢？可能让人惊讶，不过在多数计算机图形学里，高中的几何学并不经常被用到。
原因是许多学校教的几何学实际上是如何建立数学证明的课程。
虽然证明题对提高智力显然是有效的，但对于计算机图形学来说，那些与几何课有关的定理和证明并不常被用到。
如果你毕业于数学相关领域（包括计算机图形学），就会发现虽然你在证明定理，不过这对开始学习图形学不是必要的。
如果精通代数和三角学，就可以开始读一本计算机图形学的入门书了。
下一个重要的用于计算机图形学的数学——线性代数，多数此类书籍至少包含了一个对线性代数的简要介绍。
推荐的参考书:Computer Graphics: Principles and PracticeJames Foley, Andries van Dam, Steven Feiner, John HughesAddison-Wesley[虽然厚重，可是我很喜欢]线性代数线性代数的思想贯穿于计算机图形学。
事实上，只要牵涉到几何数值表示法,就常常抽象出例如x,y,z坐标之类的数值，我们称之为矢量。
图形学自始至终离不开矢量和矩阵。
用矢量和矩阵来描述旋转，平移，或者缩放是再好不过了。
高中和大学都有线性代数的课程。
只要想在计算机图形学领域工作，就应该打下坚实的线性代数基础。
我刚才提到，许多图形学的书都有关于线性代数的简要介绍——足够教给你图形学的第一门课。
推荐的参考书:Linear Algebra and Its ApplicationsGilbert StrangAcademic Press微积分学微积分学是高级计算机图形学的重要成分。
如果打算研究图形学，我强烈建议你应该对微积分学有初步认识。
理由不仅仅是微积分学是一种很有用的工具，还有许多研究者用微积分学的术语来描述他们的问题和解决办法。
另外，在许多重要的数学领域，微积分学被作为进一步学习的前提。
学习了基本代数之后，微积分学又是一种能为你打开多数计算机图形学与后继的数学学习之门的课程。
微积分学是我介绍的最后一个中学课程，以下提及的科目几乎全部是大学的课程。
微分几何学微分几何学研究支配光滑曲线，曲面的方程组。
如果你要计算出经过某个远离曲面的点并垂直于曲面的矢量（法向矢量）就会用到微分几何学。
让一辆汽车以特定速度在曲线上行驶也牵涉到微分几何学。
有一种通用的绘制光滑曲面的图形学技术，叫做“凹凸帖图”，这个技术用到了微分几何学。
如果要着手于用曲线和曲面来创造形体（在图形学里称之为建模）你至少应该学习微分几何学的基础。
推荐的参考书:Elementary Differential GeometryBarrett O'NeillAcademic Press数值方法几乎任何时候，我们在计算机里用近似值代替精确值来表示和操作数值，所以计算过程总是会有误差。
而且对于给定的数值问题，常常有多种解决的方法，一些方法会更块，更精确或者对内存的需求更少。
数值方法研究的对象包括“计算方法”和“科学计算”等等。
这是一个很广阔的领域，而且我将提及的其他几门数学其实是数值方法的一些分支。
这些分支包括抽样法理论，矩阵方程组，数值微分方程组和最优化。
推荐的参考书:Numerical Recipes in C: The Art of Scientific ComputingWilliam Press, Saul Teukolsky, William Vetterling and Brian FlanneryCambridge University Press[这本参考书很有价值可是很少作为教材使用]抽样法理论和信号处理在计算机图形学里我们反复使用储存在正规二维数组里的数字集合来表示一些对象，例如图片和曲面。
这时，我们就要用抽样法来表示这些对象。
如果要控制这些对象的品质，抽样法理论就变得尤为重要。
抽样法应用于图形学的常见例子是当物体被绘制在屏幕上时，它的轮廓呈现锯齿状的边缘。
这锯齿状的边缘（被认为是“混淆”现象）是非常让人分散注意力的，用抽样法中著名的技术例如回旋，傅立叶变换，空间和频率的函数表示就能把这个现象减少到最小。
这些思想在图像和音频处理领域是同样重要的。
推荐的参考书:The Fourier Transform and Its ApplicationsRonald N. BracewellMcGraw Hill矩阵方程组计算机图形学的许多问题要用到矩阵方程组的数值解法。
一些涉及矩阵的问题包括：找出最好的位置与方向以使对象们互相匹配（最小二乘法），创建一个覆盖所给点集的曲面，并使皱折程度最小（薄板样条算法），还有材质模拟，例如水和衣服等。
在图形学里矩阵表述相当流行，因此在用于图形学的数学中我对矩阵方程组的评价是很高的。
推荐的参考书:Matrix ComputationsGene Golub and Charles Van LoanJohns Hopkins University Press物理学物理学显然不是数学的分支，它是自成一家的学科。
但是在计算机图形学的某些领域，物理学和数学是紧密联系的。
在图形学里，牵涉物理学的问题包括光与物体的表面是怎样互相影响的，人与动物的移动方式，水与空气的流动。
为了模拟这些自然现象，物理学的知识是必不可少的。
这和解微分方程紧密联系，我将会在下一节提到微分方程。
微分方程的数值解法我相信对于计算机图形学来说，解微分方程的技巧是非常重要的。
像我们刚才讨论的，计算机图形学致力于模拟源于真实世界的物理系统。
波浪是怎样在水里形成的，动物是怎样在地面上行走的，这就是两个模拟物理系统的例子。
模拟物理系统的问题经常就是怎样解微分方程的数值解。
请注意，微分方程的数值解法与微分方程的符号解法是有很大差异的。
符号解法求出没有误差的解，而且时常只用于一些非常简单的方程。
有时大学课程里的“微分方程”只教符号解法，不过这并不会对多数计算机图形学的问题有帮助。
在对物理系统的模拟中，我们把世界细分为许多表示成矢量的小元素。
然后这些元素之间的关系就可以用矩阵来描述。
虽然要处理的矩阵方程组往往没有很精确的解，但是取而代之的是执行了一系列的计算，这些计算产生一个表示成数列的近似解。
这就是微分方程的数值解法。
请注意，矩阵方程的解法与微分方程数值解法的关系是很密切的。
最优化在计算机图形学里，我们常常为了期望的目标寻求一种合适的描述对象或者对象集的方法。
例如安排灯的位置使得房间的照明看起来有种特殊的“感觉”，动画里的人物要怎样活动四肢才能实现一个特殊的动作，怎样排版才不会使页面混乱。
以上这些例子可以归结为最优化问题。
十年前的计算机图形学几乎没有最优化技术的文献，不过最近这个领域越来越重视最优化理论。
我认为在计算机图形学里，最优化的重要性将会日益增加。
概率论与统计学计算机图形学的许多领域都要用到概率论与统计学。
当研究者涉足人类学科时，他们当然需要统计学来分析数据。
图形学相关领域涉及人类学科，例如虚拟现实和人机交互(HCI)。
另外，许多用计算机描绘真实世界的问题牵涉到各种未知事件的概率。
两个例子：一棵成长期的树,它的树枝分杈的概率；虚拟的动物如何决定它的行走路线。
最后，一些解高难度方程组的技巧用了随机数来估计方程组的解。
重要的例子：蒙特卡罗方法经常用于光如何传播的问题。
以上仅是一部分在计算机图形学里使用概率论和统计学的方法。
计算几何学计算几何学研究如何用计算机高效地表示与操作几何体。
典型问题如，碰撞检测，把多边形分解为三角形，找出最靠近某个位置的点，这个学科包括了运算法则，数据结构和数学。
图形学的研究者，只要涉足创建形体（建模），就要大量用到计算几何学。
推荐的参考书:Computational Geometry in CJoseph O'RourkeCambridge University Press[大学教材]Computational Geometry: An IntroductionFranco Preparata and Michael ShamosSpringer-Verlag[很经典，不过有点旧了]总结：数学应用和数学理论对于图形学来说，以上提到的许多数学学科都有个共同点：比起这些数学的理论价值，我们更倾向于发掘它们的应用价值。
不要惊讶。
图形学的许多问题和物理学者与工程师们研究的问题是紧密联系的，并且物理学者与工程师们使用的数学工具正是图形学研究者们使用的。
多数研究纯数学理论的学科从不被用于计算机图形学。
不过这不是绝对的。
请注意这些特例：分子生物学正利用节理论来研究DNA分子动力学，亚原子物理学用到了抽象群论。
也许有一天，纯数学理论也能推动计算机图形学的发展，谁知道呢？有些看来重要的数学实际上在计算机图形学里不常被用到。
可能拓扑学是此类数学中最有意思的。
用一句话来形容拓扑学，它研究油炸圈饼与咖啡杯为什么在本质上是相同的。
答案是他们都是只有一个洞的曲面。