Шум Симплекс

Симплексный шум — метод построения n-мерной функции шума, сравнимой с шумом Перлина («классический» шум), но с меньшим количеством направленных артефактов и, в более высоких измерениях, меньшими вычислительными затратами. разработал алгоритм в 2001 году, чтобы устранить ограничения своей классической функции шума, особенно в более высоких измерениях. Преимущества симплексного шума перед шумом Перлина: * Симплексный шум имеет меньшую вычислительную сложность и требует меньшего количества умножений. * Симплексный шум масштабируется до более высоких измерений (4D, 5D) с гораздо меньшими вычислительными затратами: сложность для размеров вместо для классического шума. * Симплексный шум не имеет заметных направленных артефактов (визуально изотропен), хотя шум, генерируемый для разных измерений, визуально различен (например, 2D-шум имеет другой вид, чем срезы 3D-шума, и он выглядит все хуже для более высоких измерений). * Симплексный шум имеет четко определённый и непрерывный градиент (почти) везде, который можно довольно дёшево вычислить. * Симплексный шум легко реализовать аппаратно. В то время как классический шум интерполируется между градиентами в окружающих конечных точках гиперсетки (то есть На северо-востоке, северо-западе, юго-востоке и юго-западе в 2D), симплексный шум делит пространство на симплексы (то есть, -мерные треугольники). Это уменьшает количество точек данных. В то время как у гиперкуба в измерениях есть углов, у симплекса в измерениях есть только углов. Равносторонние треугольники в 2D, но в более высоких измерениях симплексы только приблизительно правильные. Например, мозаика в трехмерном случае функции — это ориентация тетрагональной соты. Симплексный шум полезен для приложений компьютерной графики, где шум обычно вычисляется по 2, 3, 4 или, возможно, 5 измерениям. Для более высоких измерений n-сфер вокруг n-симплексных углов недостаточно плотно упакованы, что снижает поддержку функции и делает её нулевой в больших частях пространства.