Nezinu kādā augstskolā esi mācījies tu, bet mums LU lineārajā algebrā lielākā daļa kursa bija tieši par transformācijām 2D/3D telpā, pēdējam izmantojot 4x4 matricas.
Cik skatījos OCW, nebija tik viegli atrast kaut ko pazīstamu. Nu jebkurā gadījumā par 2D/3D transformācijām nevajag vairākas lekcijas, pietiek saprast to, ka vektoru reizinot ar matricu, tiek iegūts īstais rezultāts*... tāpēc man grūti iedomāties, kā var to izstiept līdz lielākajai kursa daļai.
*ja braucam iekšā sīkumos, tad w=0 vektoriem, kurus lieto kā virzienus (piemēram, normālvektori) un w=1 pozīcijas tipa vektoriem, inversā matrica dod pretējo transformāciju, ja lieto neortogonālu matricu, rezultāta vektors jādala ar tā w komponentu (ar citām matricām tas arī nekaitēs, bet nav vajadzīgs), utt. Dažos vārdos var izstāstīt...
![Very Happy :D](./images/smilies/icon_e_biggrin.gif)
(vairāk gan 4x4-specifiskā informācija te uzrakstījās)
Un anyway, arī >4 matricām ir arī pielietojums geimdevā - grafi (aka poligonu modeļi, virsotnes, indices, optimizācija), pathfindings, AI, utt.
Common sense strādā labāk par matricām. Nav jāzina nekas īpašs un kods nepārvēršas par vienu no pasaules brīnumiem. Nekad tās man nav noderējušas tevis minētajās vietās, un, cik par šīm tēmām esmu lasījis, tās reti atrod šādu pielietojumu, vismaz praktiskos gadījumos.
Neviens nerunā par divriteņa izgudrošanu un optimizāciju. Es runāju par būtības saprašanu.
Es neredzu labu iemeslu zināt visu no A līdz Z, lai saprastu, kā strādā kaut kas (izņemot tieši divriteņa izgudrošanu un optimizāciju). Pietiek ar to, ka zina darbības principus un kur atrast papildus informāciju, ja rodas vajadzība.