Axonometría
Este momento no lo puedo entender. Por ejemplo, si se dice que el valor del plano cercano es “M4 + M3” (donde M4 y M3 son la cuarta y tercera filas de la matriz de proyección), y los demás valores se calculan de forma similar, se concluye que la matriz de proyección DEBE ser Identidad (para obtener <0,0,1,1> resultado de M4 + M3). Pero sabemos que es diferente. Por lo tanto, ¿puede alguien explicar, lo que la matriz que utilizamos y lo que es la conexión con la matriz de proyección?
En este momento no puedo entender. Por ejemplo, si se dice que el valor del plano cercano es “M4 + M3” (donde M4 y M3 son la cuarta y tercera filas de la matriz de proyección), y otros valores se calculan de manera similar, entonces la conclusión es que la matriz de proyección DEBE ser Identidad (para obtener <0,0,1,1> resultado de M4 + M3).
Sin embargo, esto es completamente aparte del punto, porque usted entendió mal partes cruciales de ese artículo. Los planos de clip que has especificado aquí están en el espacio de clip (para el caso especial de que w = 1, como se explica en el artículo). Si quisiéramos encontrar las ecuaciones de los planos de la pinza en el espacio de la pinza, no habría ninguna necesidad de hacer ningún cálculo porque los planos de la pinza están definidos en el espacio de la pinza como ecuaciones fijas. No tiene sentido calcular M4+M3 si ya sabemos que daría (0,0,1,1).
Juego oblicuo
El curso desarrolla temas de flujo incompresible y compresible de amplio interés para los ingenieros mecánicos. Demuestra el vínculo entre los estudios teóricos bien desarrollados y su aplicación práctica en la tecnología de alta mar, la aeronáutica, el diseño de motores y la maquinaria de fluidos. El curso comienza con la teoría de las ondas de agua, con especial aplicación a la ingeniería costera y de alta mar. A continuación, se estudia el desarrollo de la capa límite sobre una placa plana y superficies curvas, lo que lleva a la separación de la capa límite y a las fuerzas sobre los cuerpos sumergidos. Estos temas también forman parte del curso EA40JF Hidráulica de la Ingeniería Civil. La segunda parte del curso se centra en el flujo compresible. Utilizando las ecuaciones de conservación fundamentales, se examinan las características de las toberas convergentes-divergentes y los flujos supersónicos acelerados. A continuación se introducen las ondas de choque planas y oblicuas, el flujo de Prandt-Meyer y las ecuaciones de Navier-Stokes. El curso concluye con un debate sobre el comportamiento de las superficies aerodinámicas transónicas y el diseño de las entradas de los motores supersónicos.
Proyección paralela
La sección principal de este artículo puede ser demasiado corta para resumir adecuadamente los puntos clave. Por favor, considere la posibilidad de ampliar el lead para proporcionar una visión general accesible de todos los aspectos importantes del artículo. (Febrero de 2015)
Vista superior de una comparación de una proyección oblicua (izquierda) y una proyección ortográfica (derecha) de un cubo unitario (cian) sobre el plano de proyección (rojo). El factor de escorzo (1/2 en este ejemplo) es inversamente proporcional a la tangente del ángulo (63,43° en este ejemplo) entre el plano de proyección (de color marrón) y las líneas de proyección (punteadas).
Tanto en la proyección oblicua como en la ortográfica, las líneas paralelas del objeto fuente producen líneas paralelas en la imagen proyectada. En la proyección oblicua, los proyectores se cruzan con el plano de proyección en un ángulo oblicuo para producir la imagen proyectada, a diferencia del ángulo perpendicular utilizado en la proyección ortográfica.
Los ángulos de proyección oblicua no son necesariamente menores que 1, por lo que las longitudes medidas en una proyección oblicua pueden ser mayores o menores de lo que eran en el espacio. En una proyección oblicua general, las esferas del espacio se proyectan como elipses en el plano de dibujo, y no como círculos como aparecerían desde una proyección ortográfica.
Proyección ortográfica
IntroducciónLa regresión no paramétrica es un campo importante del análisis de datos. Estos modelos no paramétricos utilizan algunas observaciones de los datos de entrada y el objetivo deseado para estimar una función y hacer predicciones [1, 2]. Sin embargo, generalmente, estos modelos se centran en la predicción de la variable objetivo de interés y no en la interpretabilidad del modelo. En este manuscrito, nos referiremos a la interpretabilidad como la propiedad de un modelo de expresar la salida en términos aditivos de las contribuciones parciales no lineales de las variables de entrada y sus efectos de interacción. En varias aplicaciones, la interpretabilidad desempeña un papel importante en la construcción de modelos de predicción. En estos casos, el objetivo principal no es la predicción de la respuesta de un sistema, sino determinar los mecanismos subyacentes y la relación entre las entradas y la salida. Por ejemplo, en las aplicaciones médicas, esta información puede utilizarse para identificar objetivos de tratamiento, apoyar el diagnóstico y facilitar la introducción de estos modelos en la práctica clínica. Como ejemplo, Van Belle et al. propusieron el uso de un código de colores para mejorar la interpretabilidad de los modelos de clasificación para los clínicos [3].