A – Ondalık sayı işleneni A’yı belirtir.
B – B ondalık sayı işlenenini belirtir.
Mod – Çıkış parametresi belirtilmediğinde hangi çıktının kullanılacağını belirler. İşlemin türünün animasyonlu olması gerekiyorsa kullanışlıdır.
Çarpım – Çarpma işlemi yapar ve sonucu döndürür (A * B).
Oran – Bölme işlemi yapar ve oranı döndürür (A : B).
Toplam – Toplama işlemi yapar ve toplamı döndürür (A + B).
Fark – Çıkarma işlemi yapar ve farkı döndürür (A – B).
Üs – Üs alma işlemi yapar ve üssü döndürür (A ^ B).
Sinüs – Sinüs fonksiyonunu uygular ve sonucu döndürür.
Kosinüs – Kosinüs fonksiyonunu uygular ve sonucu döndürür.
Minimum – Karşılaştırma yapar ve minimum değeri döndürür.
Maksimum – Karşılaştırma yapar ve maksimum değeri döndürür. Mutlak Değer – A’nın mutlak değerini verir . Tavan – Tavan fonksiyonunu uygular. Üs – Üstel fonksiyonu uygular. Taban
– Taban fonksiyonunu uygular . Logaritma – Doğal logaritma fonksiyonunu uygular. log10 – 10 tabanlı logaritma fonksiyonunu uygular. Karekök – Karekök fonksiyonunu uygular. fmod – Bölme işlemi gerçekleştirir ve A / B’nin kalanını döndürür. average – A ve B’nin ortalamasını döndürür. tan – Tanjant fonksiyonu gerçekleştirir ve sonucu döndürür. asin – Arksinüs fonksiyonu gerçekleştirir ve sonucu döndürür. acos – Arkkosinüs fonksiyonu gerçekleştirir ve sonucu döndürür. atan – Arktanjant fonksiyonu gerçekleştirir ve sonucu döndürür. atan2 – İki argümanlı arktanjant fonksiyonu gerçekleştirir ve sonucu döndürür. bias-schlick – Christophe Schlick tarafından tanımlanan, Kenneth Perlin’in orijinal tanımına dayalı daha hızlı bir sapma yaklaşımı gerçekleştirir. gain -schlick – Christophe Schlick tarafından tanımlanan, Kenneth Perlin’in orijinal tanımına dayalı daha hızlı bir kazanç yaklaşımı gerçekleştirir. bias -perlin – Kenneth Perlin’in orijinal sapma tanımını uygular. gain -perlin – Kenneth Perlin’in orijinal kazanç tanımını uygular.
Sapma ve Kazanç Denklemleri #
Christophe Schlick ve Kenneth Perlin tanımlarının kesin denklemleri şunlardır:
-
bias_schlick(x, a) := x / ((1 / a – 2) * (1 – x) + 1)
-
gain_shclick(x, a) :={ bias_schlick(2 * x, a) / 2 , if a < 0.5 }{ (bias_schlick(2 * x – 1, 1 – a) + 1) / 2 , if a >= 0.5 }
-
bias_perlin(x, a) := x ^ (ln(a) / ln(0.5))
-
gain_perlin(x, a) :={ bias_perlin(2 * x, 1 – a) / 2 , if a < 0.5 }{ 1 – bias_perlin(2 – 2 * x, 1 – a) / 2 , if a >= 0.5 }
Referanslar #
[*] Kenneth Perlin ve Eric M Hoffert. Hiperdoku. SIGGRAPH, 1989.
[*] Christophe Schlick. Perlin’in bias ve gain fonksiyonlarına hızlı alternatifler. Graphics Gems, 4, 1994
