Vydáno:
Pokud v obrazech potřebujeme detekovat jednoduché geometrické tvary - najčastěji přímky či kružnice (můžeme však chtít detekovat klidně i jinou křivku), nejspíš sáhneme po Houghově transformaci, u které využíváme znalosti rovnice hledaného útvaru. Mějme například rovnici přímky ve směrnicovém tvaru:
Vydáno:
Perceptron je nejjednodušším modelem neuronových sítí. V tomto článku budu psát pouze o nejjednodušší variantě této sítě - jednom perceptronu, který pracuje s aktivační funkcí $\text{sgn}$ (signum, skoková funkce, hardlim, heaviside).
Vydáno:
Asi není slavnějšího paradoxu, než je tento Zenonův. Běžec Achilles závodí s želvou. Achilles je 10x rychlejší, než želva. Nechá jí tedy 10 metrů náskok a potom vyběhne za ní. Jenže, v době, kdy se dostane Achilles do místa 10 metrů, želva uběhne další metr. Když Achilles uběhne další metr, aby ji doběhl, želva je už zase o 10 centrimetrů před ním. Náskok želvy se bude pořád zmenšovat, ale doběhne ji někdy Achilles?
Vydáno:
Derivace je jeden ze základních pojmů diferenciálního počtu a můj oblíbený matematický aparát. Díky ní můžeme vyšetřit průběh funkce a na základě této znalosti například určit v jakém úhlu leží tečna v daném bodě, jak rychle se v daném bodě funkce mění nebo kde je její nejnižší či nejvyšší bod. A k čemu jsou tyto znalosti dobré v každodenním životě? Představme si, že chceme vytvořit počítačovou hru a máme funkci, která nám představuje dráhu autíčka na mapě. Tato funkce má tvar:
Vydáno:
Bézierova křivka bývá v počítačové grafice hlavní metodou modelování křivek. Využívá se v nástrojích pro 3D modelování, vektorové grafice, při tvorbě fontů apod. Její hlavní přednost spočívá v intuitivní úpravě, kdy pouhým přesunutím řídících bodů můžeme vymodelovat křivku takovou, jak potřebujeme. Na podobném principu funguje také Fergusonova křivka, která je v případě Fergusonovy kubiky zadána dvěma body a dvěma tečnými vektory. Bézierova a Fergusonova křivka jsou navzájem snadno převoditelné.
Vydáno:
Pokud máme zadáno n kontrolních bodů, nemůžeme křivku interpolovat polynomem nižšího, než n-1 stupně (za předpokladu, že na dané křivce nižšího stupně neleží všechny body). Takovou křivku můžeme však aproximovat křivkou nižšího stupně. Například metodou nejmenších čtverců. Toto řešení se snaží minimalizovat součet čtverců odchylek oproti původní křivce.
Zdroj obrázku: http://www.eistat.cz/