এই জাতীয় মডেলের অন্তর্নিহিত অনুমানটি ত্বক রেন্ডারিংয়ের জন্য প্রচুর অন্যান্য মডেলের মতো; সাবসারফেস স্ক্র্যাটারিং একটি প্রসারণ ঘটনা হিসাবে প্রায় অনুমান করা যেতে পারে। এটি ভাল কারণ উচ্চ বিক্ষিপ্ত মিডিয়াতে, আলোর বিতরণটি কোণ থেকে নির্ভরতা হারায় এবং আইসোট্রপির দিকে ঝোঁক।
দ্বিপোল আনুমানিকতা একটি বিশ্লেষণাত্মক ফ্যাশনে এই জাতীয় প্রসারণ সমস্যার সমাধানের জন্য একটি সূত্র।
মূলত তারা বিএসএসআরডিএফকে একাধিক স্ক্র্যাটারিং এবং সিঙ্গল স্ক্র্যাটারিং উপাদান হিসাবে আনুমানিকভাবে শুরু করে। একাধিক ছড়িয়ে ছিটিয়ে দেওয়া হিসাবে নিম্নলিখিত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়:
যেখানে ফ্রেসেল পদ এবং হল প্রবেশ এবং প্রস্থান বিন্দুর মধ্যকার দূরত্বের ক্রিয়া হিসাবে প্রকাশিত প্রোফাইল। FtR
এই আশ্লেষ প্রফাইল হিসাবে উল্লেখ করা হয় এবং তারা একটি দুটি মেরুর পড়তা মাধ্যমে এই প্রফাইলটি প্রণয়ন। আগত আলোক রশ্মির অবদানকে দুটি ভার্চুয়াল উত্সগুলির মধ্যে একটি হিসাবে বিবেচনা করা হয়: পৃষ্ঠের নীচে একটি নেতিবাচক এবং এর উপরে একটি ইতিবাচক (সে কারণেই দ্বিপদী)R
এখানে ছবিতে rউপরে। এই আলোক উত্সগুলির অবদান বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে যেমন পৃষ্ঠ থেকে আলোর দূরত্ব, বিক্ষিপ্ত সহগ ইত্যাদি (সূত্রের আরও বিশদ বিবরণের জন্য নীচে দেখুন)।। Xআমি- এক্সণ∥
এই মডেলটি একাধিক বিক্ষিপ্ত ইভেন্টগুলির জন্য অ্যাকাউন্ট করে তবে এটি ত্বকের পক্ষে যথেষ্ট। এটি অবশ্যই লক্ষ্য করা উচিত যে কিছু স্বচ্ছ উপাদানগুলির জন্য (যেমন ধোঁয়া এবং মার্বেল) একক ছড়িয়ে পড়া মৌলিক। এই কাগজটিতে একটি বিচ্ছুরণ সূত্র প্রস্তাব, কিন্তু ব্যয়বহুল।
বিবর্তন প্রোফাইলটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রায়শই গাউসিয়ান ব্লার্সের সিরিজ হিসাবে নির্ধারিত হয় (যেমন জিপিইউ জেমস 3 এর ডিমন এট আল-এর সেমিনাল ওয়ার্কগুলিতে) তারপরে জিমনেজের এসএসএসএস-এর জন্য ব্যবহৃত হয়) যাতে এটি বাস্তব সময়ের পরিস্থিতিগুলির জন্য ব্যবহারিক করে তোলে । ইন এই বিস্ময়কর কাগজ যেমন পড়তা বিস্তারিত আছে। সেই কাগজের একটি চিত্র দেখায় যে এই সূত্রটি কতটা ভাল:
পার্শ্ব নোট হিসাবে দ্বিপোলি আনুমানিক অনুমান করা হয় যে উপাদানটি অর্ধ-অসীম, তবে এই ধারণাটি ত্বকের মতো পাতলা স্ল্যাব এবং বহু-স্তরযুক্ত উপাদানকে ধারণ করে না। দ্বিপশুটির কাজকর্মের উপর ভিত্তি করে ডোনার এবং জেনসেন [২০০৫] মাল্টি-মেরু অনুমানের প্রস্তাব করেছিলেন যা দ্বিপোল সমস্যার জন্য দায়ী। এই মডেলটির সাথে একক দ্বিপশুটির পরিবর্তে, লেখকরা বিক্ষিপ্ত ঘটনাটি বর্ণনা করতে সেগুলির একটি সেট ব্যবহার করেন। এই ধরনের সূচনায় প্রতিবিম্ব এবং ট্রান্সমিট্যান্স প্রোফাইলগুলি জড়িত বিভিন্ন ডিপোলের অবদানের সংক্ষিপ্তসার দ্বারা প্রাপ্ত করা যেতে পারে
সম্পাদনা: আমি এখানে মন্তব্য বিভাগে @ নাথনরইডের কয়েকটি প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছি:
এমনকি বিচ্ছুরণ প্রোফাইলের আনুমানিকতার সাথেও, বিএসএসআরডিএফ মডেলটিকে আগত আলো সংগ্রহের জন্য পৃষ্ঠের কাছের পয়েন্টগুলির ব্যাসার্ধের সাথে একীকরণের প্রয়োজন, সঠিক? এটি কীভাবে সম্পন্ন হয়, বলুন, কোনও পথের অনুসরণকারী? আপনার কি কোনও ডেটা স্ট্রাকচার তৈরি করতে হবে যাতে আপনি কোনও নির্দিষ্ট বিন্দুর কাছাকাছি পৃষ্ঠের পয়েন্টগুলি নমুনা করতে পারেন?
বিএসএসআরডিএফ আনুমানিকের এখনও একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের সাথে সংহত করা দরকার, হ্যাঁ।
লিঙ্কযুক্ত কাগজে তারা মনটেকারলো রে-ট্রেসারকে এলোমেলোভাবে বিন্দুর চারপাশে ঘনত্বের সাথে সংজ্ঞায়িতভাবে নমুনা হিসাবে ব্যবহার করেছেন:
σt rই- σt rঘ
যেখানে সিগমা মানটি নীচে নির্ধারিত কার্যকর বিলুপ্তি সহগ হয় (এটি ছড়িয়ে ছিটিয়ে এবং শোষণের সহগের উপর নির্ভরশীল, যা উপাদানগুলির বৈশিষ্ট্য) এবং d আমরা মূল্যায়নের যে বিন্দুটির দূরত্ব। এই ঘনত্বটি এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় কারণ ছড়িয়ে পড়া শব্দটি ক্ষতিকারক পতন হয়।
ইন [জেনসেন এবং Buhler 2002] তারা একটি ত্বরণ কৌশল প্রস্তাব দেয়। মূল ধারণাগুলির মধ্যে একটি ছিল ছড়িয়ে পড়া শর্তের মূল্যায়ন থেকে নমুনাটি ডিকুয়াল করা। বিচ্ছুরণের মূল্যায়ন করার সময় তারা যখন স্যাম্পলিংয়ের সময় গণনা করা তথ্যের একটি শ্রেণিবিন্যাসমূলক মূল্যায়ন করে তখন দূরবর্তী নমুনাগুলি একসাথে ক্লাস্টার করে। কাগজে বর্ণিত বাস্তবায়ন কাঠামো হিসাবে অষ্ট্রি ব্যবহার করে। কাগজ অনুসারে এই কৌশলটি পূর্ণ মন্টি কার্লো ইন্টিগ্রেশনের চেয়ে দ্রুততার ক্রম।
দুর্ভাগ্যক্রমে আমি কখনই নিজেকে একটি অফ-লাইন বাস্তবায়নে ফেলিনি, সুতরাং আমি এর চেয়ে বেশি সাহায্য করতে পারি না।
রিয়েল-টাইম-অফ-গাউসিয়ানদের সান্নিধ্যে সঠিক ব্যাসার্ধ নির্ধারণ করা হয় যখন প্রয়োগ করা প্রয়োজন গাউসিয়ান ব্লারগুলির বৈচিত্র্য নির্ধারণের সময়।
কেন একটি ইতিবাচক এবং একটি নেতিবাচক আলো? তাদের পক্ষে কি কোনও উপায়ে একে অপরকে বাতিল করার লক্ষ্য?
2 এ ডি
এফঘR
সম্পাদনা 2: আমি একটি ব্লগ পোস্টে এই উত্তরের কয়েকটি ধারণাকে প্রসারিত করেছি (একটি সামান্য বিট): http://bit.ly/1Q82rqT
যারা একটি সূত্রে প্রচুর গ্রীক অক্ষর দ্বারা ভয় পান না, তাদের জন্য এখানে আমার থিসিসের একটি নির্যাস যেখানে প্রতিবিম্বের প্রোফাইলটি প্রতিটি পদে সংক্ষেপে বর্ণনা করা হয়েছে:
