C++中的四元数(Quaternion)与复数(Complex Number)运算:在图形学与物理模拟中的优化

C++中的四元数与复数运算:在图形学与物理模拟中的优化 大家好,今天我们来深入探讨C++中四元数和复数的运算,以及它们在图形学和物理模拟中的优化应用。四元数和复数都是强大的数学工具,理解它们的底层机制和优化策略,对于开发高性能的图形和物理引擎至关重要。 1. 复数基础与C++实现 复数,顾名思义,由实部和虚部组成,通常表示为 a + bi,其中 a 和 b 是实数,i 是虚数单位,满足 i² = -1。 在C++中,我们可以使用结构体或类来表示复数。 #include <iostream> #include <cmath> // for sqrt() struct Complex { double real; double imag; Complex(double r = 0.0, double i = 0.0) : real(r), imag(i) {} // 加法 Complex operator+(const Complex& other) const { return Complex(real + other.real, imag + other …

C++中的SIMD指令集在图形学中的应用:实现向量/矩阵运算的并行加速

好的,下面我们开始今天的讲座,主题是“C++中的SIMD指令集在图形学中的应用:实现向量/矩阵运算的并行加速”。 引言 图形学计算密集,尤其是在顶点变换、光栅化、光照计算等方面。这些操作通常涉及大量的向量和矩阵运算。传统标量运算一次只能处理一个数据,效率较低。而SIMD(Single Instruction, Multiple Data,单指令多数据)指令集允许一条指令同时操作多个数据,从而显著提高计算效率。本讲座将深入探讨如何在C++中使用SIMD指令集加速图形学中的向量/矩阵运算。 SIMD指令集概览 SIMD指令集是现代CPU的重要组成部分,它通过特殊的寄存器和指令,可以同时对多个数据执行相同的操作。常见的SIMD指令集包括: SSE (Streaming SIMD Extensions): Intel于1999年引入,最初为128位寄存器,可以同时处理4个单精度浮点数或2个双精度浮点数。 AVX (Advanced Vector Extensions): Intel于2011年引入,扩展到256位寄存器,可以同时处理8个单精度浮点数或4个双精度浮点数。 AVX-512: Int …