splunk: А Закон Всемирного Тяготения Ньютона зачем-то преподают в ВУЗах (и в школах давно уже) почти с момента его открытия, то есть за 300 лет до космических полетов.
В компьютерной графике, и не только матрицы. Там в принципе много линейной алгебры и аналитической геометрии. Вот тут думаю будет исчерпывающе для вас.
Матрицы в принципе широко применимы, например с помощью них удобно решать системы линейных уравнений.
Спасибо, как вариант. Но матрицы преподавали в вузах еще до широкого распространения комп. графики. И я тоже изучал. Где применять не понимаю.
Еще есть варианты?
splunk: а компьютерной графике было не обязательно быть, ведь действия то одни и те же. Поворот осей координат который используется в графических движках используется в той же самой физике. Так же матрицы используются в квантовой физике, экономике и т.д. Везде где используются уравнения, используются матрицы. В той же аналитической геометрии, для проверки векторов на компланарность (лежат ли они в одной плоскости) мы используем смешанное произведение, которое удобно расчитывать через матрицы. При решении дифференциальных уравнений так же используются матрицы (опять же для решения уравнений). В теории графов. Примеров можно уйму привести :)
Когда учишься в вузе на технической специальности, с матрицами приходится сталкиваться очень часто.
Это из раздела: зачем нам нужно уметь находить производные? Чтобы уметь потом интегрировать. А зачем нам уметь интегрировать? Чтобы потом решать дифференциальные уравнения. И т.д.
1) Компьютерная графика (3D): DirectX
2) MatLab = Matrix Laboratory. Весь пакет основан на действиях над матрицами. Код получается очень понятным и коротким (не нужны циклы).
Везде! В любом разделе науки и техники найдешь где можно применить матрицы. Происходит это так. Строится математическая модель, описывающая некоторый процесс или объект. Такая модель, в основном, представляет собой какое-то количество уравнений. Уравнения могут быть самыми разными -- начиная от простых линейных и заканчивая сложными интегро-дифференциальными уравнениями. Такие модели довольно громоздкие, поэтому их удобно представлять более компактно в матричном виде.
