Hàm mặt là gì? Các công bố khoa học về Hàm mặt
Hàm mặt trong toán học là một phương pháp biểu diễn mô hình không gian ba chiều trong hình học và đồ họa máy tính. Nó được sử dụng để mô phỏng và biểu diễn các ...
Hàm mặt trong toán học là một phương pháp biểu diễn mô hình không gian ba chiều trong hình học và đồ họa máy tính. Nó được sử dụng để mô phỏng và biểu diễn các bề mặt phức tạp trong không gian 3D, bao gồm các đối tượng khối, các dạng không gian và mô phỏng các bề mặt phức tạp như mặt nước, mặt đồi, mặt đồng cỏ, vv.
Hàm mặt thường được xác định bởi các biến độc lập (x, y) trong một mạng lưới hình học và các giá trị hàm f(x, y) tương ứng với các điểm trong lưới. Các giá trị hàm này sau đó được sử dụng để xác định các đặc tính của bề mặt, chẳng hạn như độ dốc, phân phối màu sắc, v.v. Hàm mặt có thể được thể hiện dưới dạng các đường cong, bề mặt cắt ngang và bề mặt 3D.
Hàm mặt cũng được gọi là bề mặt số học, được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như đồ họa máy tính, mô phỏng, công nghệ chụp ảnh và trò chơi điện tử. Nó giúp mô phỏng và hiển thị các đối tượng không gian ba chiều một cách chân thực.
Một hàm mặt cơ bản có thể được biểu diễn dưới dạng:
f(x, y) = z
Trong đó, (x, y) là tọa độ trong không gian 2D và z là giá trị hàm mặt tại điểm (x, y). Các giá trị hàm này có thể tương ứng với chiều cao, mật độ, màu sắc hoặc các thuộc tính khác của bề mặt.
Có nhiều phương pháp để xác định và biểu diễn hàm mặt. Một trong số đó là phân tán điểm (point scattering), trong đó các điểm trong không gian được phân tán một cách đồng đều và giá trị hàm mặt tại các điểm này được xác định. Sau đó, các điểm này có thể được nối với nhau để tạo thành bề mặt. Các phương pháp khác bao gồm tiếp tuyến (tangents), xấp xỉ (approximation) và nội suy (interpolation).
Một số thuật toán phổ biến trong việc xây dựng và biểu diễn hàm mặt bao gồm:
1. Pháp tuyến (normal): Để xác định hướng của bề mặt tại từng điểm và tạo hiệu ứng bóng, ánh sáng và đổ bóng.
2. Phủ dải-texturing (texture mapping): Sử dụng hình ảnh hoặc các điểm dữ liệu khác để thay đổi màu sắc và đặc tính của bề mặt.
3. Kĩ thuật đám mây điểm (point cloud techniques): Sử dụng các điểm hình học để biểu diễn một bề mặt phức tạp và chi tiết.
4. Phân tán điểm (point scattering): Sử dụng các điểm phân tán và kết nối chúng để tạo thành bề mặt.
Hàm mặt rất hữu ích trong việc tạo ra các hiệu ứng đồ họa phức tạp, mô phỏng thực tế trong các ứng dụng thực tế và tạo ra hình ảnh chân thực trong các trò chơi điện tử. Nó cho phép chúng ta mô phỏng và hiển thị các đối tượng không gian ba chiều một cách trực quan và sinh động.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "hàm mặt":
Mặc dù lý thuyết hàm mật độ Kohn–Sham với các hiệu chỉnh gradient cho trao đổi-tương quan có độ chính xác nhiệt hoá học đáng kể [xem ví dụ, A. D. Becke, J. Chem. Phys. 96, 2155 (1992)], chúng tôi cho rằng việc cải thiện thêm nữa là khó có thể xảy ra trừ khi thông tin trao đổi chính xác được xem xét. Các lý lẽ hỗ trợ quan điểm này được trình bày và một hàm trọng số trao đổi-tương quan bán thực nghiệm chứa các thuật ngữ về mật độ quay-lực địa phương, gradient và trao đổi chính xác đã được thử nghiệm trên 56 năng lượng phân ly, 42 thế ion hoá, 8 ái lực proton và 10 tổng năng lượng nguyên tử của các hệ hàng thứ nhất và thứ hai. Hàm này hoạt động tốt hơn đáng kể so với các hàm trước đó chỉ có các hiệu chỉnh gradient và khớp với các năng lượng phân ly thực nghiệm với độ lệch tuyệt đối trung bình ấn tượng chỉ là 2.4 kcal/mol.
Một hàm mật độ mới (DF) thuộc loại xấp xỉ gradient tổng quát (GGA) cho các ứng dụng hóa học chung có tên là B97‐D được đề xuất. Nó dựa trên phương án chuỗi lũy thừa của Becke từ năm 1997 và được tham số hóa rõ ràng bằng cách bao gồm các hiệu chỉnh phân tán cặp nguyên tử dạng triệt tiêu
Qua một loạt bài kiểm tra rộng rãi về dữ liệu năng lượng phân tử, đã chỉ ra rằng dạng toán học của hàm giảm trong các phương pháp DFT-D chỉ ảnh hưởng nhỏ đến chất lượng của các kết quả. Đối với 12 chức năng khác nhau, đã kiểm tra công thức "không giảm" chuẩn và giảm hợp lý đến các giá trị hữu hạn cho các khoảng cách nguyên tử nhỏ theo Becke và Johnson (giảm BJ). Cùng một chế độ (DFT-D3) được sử dụng để tính toán các hệ số phân tán. Giảm BJ yêu cầu thêm một tham số điều chỉnh cho mỗi chức năng (ba thay vì hai) nhưng có lợi thế là tránh được các lực tương tác nguyên tử đẩy tại các khoảng cách ngắn hơn. Với giảm BJ, kết quả tốt hơn đối với các khoảng cách không liên kết và rõ ràng hơn về hiệu ứng phân tán trong phân tử trong bốn cấu trúc phân tử đại diện được tìm thấy. Đối với các cấu trúc không liên kết trong bộ S22, cả hai phương pháp đều dẫn đến các khoảng cách giữa các phân tử rất giống nhau. Đối với năng lượng tương tác không liên kết, giảm BJ hoạt động tốt hơn một chút nhưng cả hai biến thể đều có thể được khuyến nghị nói chung. Ngoài ra, Hartree-Fock chỉ có thể được khuyến nghị trong biến thể BJ và khi đó gần với độ chính xác của GGA đã được điều chỉnh cho các tương tác không liên kết. Theo các bài kiểm tra nhiệt động lực học, giảm BJ chính xác hơn, đặc biệt là cho các vấn đề tương quan điện tử khoảng trung bình và chỉ quan sát được các hiệu ứng đếm gấp đôi nhỏ và gần như không đáng kể. Nó dường như cung cấp một hành vi ngắn hạn đúng về vật lý của tương quan/phân tán ngay cả với các chức năng chuẩn chưa được sửa đổi. Trong mọi trường hợp, sự khác biệt giữa hai phương pháp là nhỏ hơn nhiều so với hiệu ứng phân tán tổng thể và thường cũng nhỏ hơn ảnh hưởng của chức năng mật độ cơ bản.
Một chỉnh sửa của phương pháp băng đàn hồi nút được trình bày để tìm kiếm đường dẫn năng lượng tối thiểu. Một trong những hình ảnh được làm leo lên dọc theo băng đàn hồi để hội tụ một cách nghiêm ngặt vào điểm yên ngựa cao nhất. Ngoài ra, các hằng số đàn hồi biến thiên được sử dụng để tăng mật độ các hình ảnh gần đỉnh của rào cản năng lượng nhằm ước lượng tốt hơn đường tọa độ phản ứng gần điểm yên ngựa. Các ứng dụng cho sự hấp phụ phân hủy CH4 trên Ir (111) và H2 trên Si (100) sử dụng lý thuyết phi hàm mật độ dựa trên sóng phẳng được trình bày.
Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của các thành tựu quản lý, dù chúng được lập kế hoạch hoặc thực hiện như thế nào. Lập trình toán học do đó được mở rộng để sử dụng như một công cụ kiểm soát và đánh giá các thành tựu quá khứ cũng như công cụ hỗ trợ lập kế hoạch cho hoạt động tương lai. Hình thức tỷ lệ CCR được giới thiệu bởi Charnes, Cooper và Rhodes, như một phần của cách tiếp cận Phân tích Bao hàm Dữ liệu, bao hàm cả sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô thông qua giá trị tối ưu của hình thức tỷ lệ, được thu được trực tiếp từ dữ liệu mà không cần yêu cầu định trước các trọng số và/hoặc phân định rõ ràng các dạng chức năng giả định của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một sự tách biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô được thực hiện bởi các phương pháp phát triển trong bài báo này mà không làm thay đổi các điều kiện sử dụng DEA trực tiếp trên dữ liệu quan sát. Sự không hiệu quả về kỹ thuật được xác định bởi sự thất bại trong việc đạt được các mức đầu ra tốt nhất có thể và/hoặc việc sử dụng quá nhiều lượng đầu vào. Các phương pháp để xác định và điều chỉnh phạm vi của những sự không hiệu quả này, được cung cấp trong các công trình trước, được minh họa. Trong bài báo hiện tại, một biến mới được giới thiệu, cho phép xác định liệu các hoạt động được thực hiện trong các vùng có lợi suất tăng, không đổi hay giảm (trong các tình huống đa đầu vào và đa đầu ra). Các kết quả được thảo luận và liên hệ không chỉ với kinh tế học cổ điển (đầu ra đơn) mà còn với các phiên bản kinh tế học hiện đại hơn được xác định với “lý thuyết thị trường có thể tranh đấu.”
Việc phát hiện quang học và phân tích quang phổ của các phân tử đơn lẻ và các hạt nano đơn đã được thực hiện ở nhiệt độ phòng thông qua việc sử dụng tán xạ Raman cường cường độ bề mặt. Các hạt nano colloidal bạc đơn lẻ đã được sàng lọc từ một quần thể lớn không đồng nhất dựa trên các đặc tính phụ thuộc kích thước đặc biệt và sau đó được sử dụng để khuếch đại các dấu hiệu quang phổ của các phân tử hấp phụ. Đối với các phân tử đơn lẻ rhodamine 6G hấp phụ trên các hạt nano đã chọn, các hệ số khuếch đại Raman nội tại đạt mức từ 1014 đến 1015, lớn hơn nhiều so với các giá trị trung bình của quần thể thu được từ các phép đo thông thường. Sự khuếch đại to lớn này dẫn tới các tín hiệu dao động Raman có cường độ mạnh hơn và ổn định hơn so với huỳnh quang của phân tử đơn.
Một mô hình khảm lỏng được trình bày về tổ chức và cấu trúc thô của các protein và lipid trong màng sinh học. Mô hình này phù hợp với các giới hạn áp đặt bởi nhiệt động lực học. Trong mô hình này, các protein có vai trò quan trọng trong màng là một tập hợp không đồng nhất các phân tử hình cầu, mỗi phân tử được sắp xếp theo cấu trúc
cho thấy các hiệu ứng đáng kể được tạo ra trên bạch cầu lympho khi bổ sung các kháng thể nhắm vào các phân tử miễn dịch bề mặt của chúng. Các kháng thể gây ra sự tái phân bố và ẩm bào của các phân tử miễn dịch bề mặt này, do đó trong khoảng 30 phút ở 37°C, các phân tử miễn dịch bề mặt hoàn toàn bị loại ra khỏi màng. Những hiệu ứng này không xảy ra, tuy nhiên, nếu các kháng thể hoá trị đôi được thay thế bằng các đoạn Fab hoá trị đơn của chúng hoặc nếu các thí nghiệm kháng thể được thực hiện ở 0°C thay vì 3°C. Những kết quả này và các kết quả liên quan khác mạnh mẽ chỉ ra rằng các kháng thể bivalen tạo ra sự tập hợp của các phân tử miễn dịch bề mặt ở cấu trúc mặt phẳng của màng, điều này chỉ xảy ra nếu các phân tử miễn dịch có thể tự do khuếch tán trong màng. Sự tập hợp sau đó kích hoạt ẩm bào các thành phần màng bằng một cơ chế chưa được biết đến. Những biến đổi màng như vậy có thể có tầm quan trọng rất lớn trong việc kích thích phản ứng kháng thể đối với kháng nguyên, cũng như trong các quá trình khác của sự phân hóa tế bào.
Chúng tôi trình bày một cách cải thiện ước tính tiếp tuyến nội bộ trong phương pháp băng đàn hồi điều chỉnh nhằm tìm kiếm đường dẫn năng lượng tối thiểu. Trong các hệ thống mà lực dọc theo đường dẫn năng lượng tối thiểu là lớn so với lực phục hồi vuông góc với đường dẫn và khi nhiều hình ảnh của hệ thống được bao gồm trong băng đàn hồi, các nếp gấp có thể phát triển và ngăn cản băng hội tụ vào đường dẫn năng lượng tối thiểu. Chúng tôi chỉ ra cách các nếp gấp phát sinh và trình bày một cách cải thiện ước tính tiếp tuyến địa phương để giải quyết vấn đề này. Nhiệm vụ tìm kiếm chính xác năng lượng và cấu hình cho điểm yên ngựa cũng được thảo luận và các ví dụ cho thấy phương pháp bổ sung, phương pháp dimer, được sử dụng để nhanh chóng hội tụ đến điểm yên ngựa. Cả hai phương pháp chỉ yêu cầu đạo hàm cấp một của năng lượng và do đó có thể dễ dàng áp dụng trong các tính toán lý thuyết hàm mật độ dựa trên sóng phẳng. Các ví dụ được đưa ra từ nghiên cứu về cơ chế khuếch tán trao đổi trong tinh thể Si, sự hình thành Al addimer trên bề mặt Al(100) và sự hấp phụ phân ly của CH4 trên bề mặt Ir(111).
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10