WebGLで使う行列演算の備忘録

WebGLで使う行列演算の備忘録

目次

はじめに#

ライブラリを使用せず素の WebGL で書けるようになりたいと思い、最近はいろいろ勉強してます。WebGL を触るうえで行列演算は避けては通れません。WebGL 用の行列演算の既存のライブラリだと glMatrix がありますが、今回は線形代数の勉強も兼ねて自作で作ってみました。(自作といっても、ほぼほぼ OGL の数学演算系をもって来ているだけですが)

足し算などの簡単なのは飛ばして、何をやってるか忘れそうな処理について備忘録的に書いていきます。長くなるので、主に 3x3 行列をみていきます。

数学演算系のコードは以下に置いてます。

webgl-study-note/src/lib/webgl/math at main · nono-k/webgl-study-note
Contribute to nono-k/webgl-study-note development by creating an account on GitHub.
webgl-study-note/src/lib/webgl/math at main · nono-k/webgl-study-note favicon
github.com
webgl-study-note/src/lib/webgl/math at main · nono-k/webgl-study-note

3x3 行列(Mat3)#

3x3 (Mat3)行列のクラスは次のようにしてます。
演算系の関数はMat3Funcで書いています。

Mat3.ts
import * as Mat3Func from "./functions/Mat3Func";
 
export class Mat3 extends Array<number> {
  constructor(
    m00 = 1,
    m01 = 0,
    m02 = 0,
    m10 = 0,
    m11 = 1,
    m12 = 0,
    m20 = 0,
    m21 = 0,
    m22 = 1
  ) {
    super(m00, m01, m02, m10, m11, m12, m20, m21, m22);
  }
  // ...
}

数式で書くと次のような行列表記になります。

M=[m00m10m20m01m11m21m02m12m22]M = \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{20} \\ m_{01} & m_{11} & m_{21} \\ m_{02} & m_{12} & m_{22} \end{bmatrix}

デフォルト値は単位行列になります。

I=[100010001]I = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

ここからは、Mat3Func内をみていきます。

平行移動(translate)#

平行移動(x,y)を表す行列 T は次のようになります。

T=[10x01y001]T = \begin{bmatrix} 1 & 0 & x \\ 0 & 1 & y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

移動後の行列MM'は、次のような行列の掛け算で求まります。

M=MT=[m00m10m20m01m11m21m02m12m22][10x01y001]=[m00m10m00x+m10y+m20m01m11m01x+m11y+m21m02m12m02x+m12y+m22]M' = M \cdot T = \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{20} \\ m_{01} & m_{11} & m_{21} \\ m_{02} & m_{12} & m_{22} \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} 1 & 0 & x \\ 0 & 1 & y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{00}x + m_{10}y + m_{20}\\ m_{01} & m_{11} & m_{01}x + m_{11}y + m_{21} \\ m_{02} & m_{12} & m_{02}x + m_{12}y + m_{22} \end{bmatrix}

以上をコードで書くと次のようになります。

translate
export function translate(out: Mat3, a: Mat3, v: Vec2): Mat3 {
  const a00 = a[0],
    a01 = a[1],
    a02 = a[2],
    a10 = a[3],
    a11 = a[4],
    a12 = a[5],
    a20 = a[6],
    a21 = a[7],
    a22 = a[8],
    x = v[0],
    y = v[1];
 
  out[0] = a00;
  out[1] = a01;
  out[2] = a02;
 
  out[3] = a10;
  out[4] = a11;
  out[5] = a12;
 
  out[6] = x * a00 + y * a10 + a20;
  out[7] = x * a01 + y * a11 + a21;
  out[8] = x * a02 + y * a12 + a22;
  return out;
}

回転(rotate)#

角度θ\thetaの回転行列R(θ)R(\theta)は次のようになります。

R(θ)=[cosθsinθ0sinθcosθ0001]R(\theta) = \begin{bmatrix} \cos\theta & -\sin\theta & 0 \\ \sin\theta & \cos\theta & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

回転後の行列MM'は、次のような行列の掛け算で求まります。

M=MR(θ)=[m00m10m20m01m11m21m02m12m22][cosθsinθ0sinθcosθ0001]M' = M \cdot R(\theta) = \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{20} \\ m_{01} & m_{11} & m_{21} \\ m_{02} & m_{12} & m_{22} \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} \cos\theta & -\sin\theta & 0 \\ \sin\theta & \cos\theta & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

計算すると

M=[m00cosθ+m10sinθm00sinθ+m10cosθm20m01cosθ+m11sinθm01sinθ+m11cosθm21m02cosθ+m12sinθm02sinθ+m12cosθm22]M' = \begin{bmatrix} m_{00}\cos\theta + m_{10}\sin\theta & -m_{00}\sin\theta + m_{10}\cos\theta & m_{20} \\ m_{01}\cos\theta + m_{11}\sin\theta & -m_{01}\sin\theta + m_{11}\cos\theta & m_{21} \\ m_{02}\cos\theta + m_{12}\sin\theta & -m_{02}\sin\theta + m_{12}\cos\theta & m_{22} \end{bmatrix}

以上をコードで書くと次のようになります。

rotate
export function rotate(out: Mat3, a: Mat3, rad: number): Mat3 {
  const a00 = a[0],
    a01 = a[1],
    a02 = a[2],
    a10 = a[3],
    a11 = a[4],
    a12 = a[5],
    a20 = a[6],
    a21 = a[7],
    a22 = a[8],
    s = Math.sin(rad),
    c = Math.cos(rad);
 
  out[0] = c * a00 + s * a10;
  out[1] = c * a01 + s * a11;
  out[2] = c * a02 + s * a12;
 
  out[3] = c * a10 - s * a00;
  out[4] = c * a11 - s * a01;
  out[5] = c * a12 - s * a02;
 
  out[6] = a20;
  out[7] = a21;
  out[8] = a22;
  return out;
}

拡大(scale)#

スケール行列SSは次のようになります。

S=[sx000sy0001]S = \begin{bmatrix} s_x & 0 & 0 \\ 0 & s_y & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

回転後の行列MM'は、次のような行列の掛け算で求まります。

M=MS[m00m10m20m01m11m21m02m12m22][sx000sy0001]M' = M \cdot S \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{20} \\ m_{01} & m_{11} & m_{21} \\ m_{02} & m_{12} & m_{22} \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} s_x & 0 & 0 \\ 0 & s_y & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

計算すると

M=[m00sxm10sym20m01sxm11sym21m02sxm12sym22]M' = \begin{bmatrix} m_{00}s_x & m_{10}s_y & m_{20} \\ m_{01}s_x & m_{11}s_y & m_{21} \\ m_{02}s_x & m_{12}s_y & m_{22} \end{bmatrix}

以上をコードで書くと次のようになります。

scale
export function scale(out: Mat3, a: Mat3, v: Vec2): Mat3 {
  const x = v[0];
  const y = v[1];
 
  out[0] = x * a[0];
  out[1] = x * a[1];
  out[2] = x * a[2];
 
  out[3] = y * a[3];
  out[4] = y * a[4];
  out[5] = y * a[5];
 
  out[6] = a[6];
  out[7] = a[7];
  out[8] = a[8];
  return out;
}

転置行列(transpose)#

転置行列は行と列を入れ替えた行列になります。
行列 M の転置行列は次のようになります。

M=[m00m10m20m01m11m21m02m12m22]MT=[m00m01m02m10m11m12m20m21m22]M = \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{20} \\ m_{01} & m_{11} & m_{21} \\ m_{02} & m_{12} & m_{22} \end{bmatrix} \Rightarrow M^T = \begin{bmatrix} m_{00} & m_{01} & m_{02} \\ m_{10} & m_{11} & m_{12} \\ m_{20} & m_{21} & m_{22} \end{bmatrix}

コードで書くと次のようになります。

transpose
export function transpose(out: Mat3, a: Mat3): Mat3 {
  if (out === a) {
    // 上書き前に退避
    const a01 = a[1];
    const a02 = a[2];
    const a12 = a[5];
 
    out[1] = a[3];
    out[2] = a[6];
    out[3] = a01;
    out[5] = a[7];
    out[6] = a02;
    out[7] = a12;
  } else {
    out[0] = a[0];
    out[1] = a[3];
    out[2] = a[6];
    out[3] = a[1];
    out[4] = a[4];
    out[5] = a[7];
    out[6] = a[2];
    out[7] = a[5];
    out[8] = a[8];
  }
  return out;
}

ここで、out === aの場合は、対角成分は変わらないので、それ以外の成分を入れ替えます。

行列式(determinant)#

3x3 の行列式は、以下のようになります。

det(M)=m00(m11m22m12m21)m01(m12m20m10m22)+m02(m10m21m11m20)det(M) = m_{00}(m_{11}m_{22} - m_{12}m_{21}) - m_{01}(m_{12}m_{20} - m_{10}m_{22}) + m_{02}(m_{10}m_{21} - m_{11}m_{20})

コードでは次のようになります。

determinant
export function determinant(a: Mat3): number {
  const a00 = a[0],
    a01 = a[1],
    a02 = a[2],
    a10 = a[3],
    a11 = a[4],
    a12 = a[5],
    a20 = a[6],
    a21 = a[7],
    a22 = a[8];
 
  return (
    a00 * (a11 * a22 - a12 * a21) +
    a01 * (a12 * a20 - a10 * a22) +
    a02 * (a10 * a21 - a11 * a20)
  );
}

逆行列(inverse)#

行列 M の逆行列M1M^{-1}を掛けたときに、単位行列 I になるような行列M1M^{-1}を逆行列といいます。

MM1=IM \cdot M^{-1} = I

行列式をdetdetとすると、逆行列M1M^{-1}は次のようになります。

M11det[(m11m22m12m21)(m20m12m10m22)(m10m21m20m11)(m02m21m01m22)(m00m22m02m20)(m20m01m00m21)(m01m12m02m11)(m02m10m00m12)(m00m11m01m10)]M^{-1} \frac{1}{det} \begin{bmatrix} (m_{11}m_{22} - m_{12}m_{21}) & (m_{20}m_{12} - m_{10}m_{22}) & (m_{10}m_{21} - m_{20}m_{11}) \\ (m_{02}m_{21} - m_{01}m_{22}) & (m_{00}m_{22} - m_{02}m_{20}) & (m_{20}m_{01} - m_{00}m_{21}) \\ (m_{01}m_{12} - m_{02}m_{11}) & (m_{02}m_{10} - m_{00}m_{12}) & (m_{00}m_{11} - m_{01}m_{10}) \end{bmatrix}

コードで書くと次のようになります。

inverse
export function invert(out: Mat3, a: Mat3): Mat3 {
  const a00 = a[0],
    a01 = a[1],
    a02 = a[2],
    a10 = a[3],
    a11 = a[4],
    a12 = a[5],
    a20 = a[6],
    a21 = a[7],
    a22 = a[8];
 
  const b01 = a11 * a22 - a12 * a21;
  const b11 = a12 * a20 - a10 * a22;
  const b21 = a10 * a21 - a11 * a20;
 
  let det = a00 * b01 + a01 * b11 + a02 * b21;
  det = 1.0 / det;
 
  out[0] = b01 * det;
  out[1] = (a02 * a21 - a01 * a22) * det;
  out[2] = (a01 * a12 - a02 * a11) * det;
  out[3] = b11 * det;
  out[4] = (a00 * a22 - a02 * a20) * det;
  out[5] = (a02 * a10 - a00 * a12) * det;
  out[6] = b21 * det;
  out[7] = (a01 * a20 - a00 * a21) * det;
  out[8] = (a00 * a11 - a01 * a10) * det;
  return out;
}

4x4 行列(Mat4)#

4x4 (Mat4)行列のクラスは次のようにしてます。演算系の関数はMat4Funcで書いています。

Mat4
import * as Mat4Func from "./functions/Mat4Func";
 
export class Mat4 extends Array<number> {
  constructor(
    m00 = 1,
    m01 = 0,
    m02 = 0,
    m03 = 0,
    m10 = 0,
    m11 = 1,
    m12 = 0,
    m13 = 0,
    m20 = 0,
    m21 = 0,
    m22 = 1,
    m23 = 0,
    m30 = 0,
    m31 = 0,
    m32 = 0,
    m33 = 1
  ) {
    // 同様にsuper()する
  }
  // ...
}

4x4 行列は数式で書くと次のような行列表記になります。

M=[m00m10m20m30m01m11m21m31m02m12m22m32m03m13m23m33]M = \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{20} & m_{30} \\ m_{01} & m_{11} & m_{21} & m_{31} \\ m_{02} & m_{12} & m_{22} & m_{32} \\ m_{03} & m_{13} & m_{23} & m_{33} \end{bmatrix}

デフォルト値は単位行列になります。

I=[1000010000100001]I = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

ここからは、Mat4Func内をみていきます。

平行移動(translate)#

平行移動(x, y , z)を表す行列 T は次のようになります。

T=[100x010y001z0001]T = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & x \\ 0 & 1 & 0 & y \\ 0 & 0 & 1 & z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

移動後の行列MM'は、次のような行列の掛け算で求まります。

M=MT=[m00m10m20m30m01m11m21m31m02m12m22m32m03m13m23m33][100x010y001z0001]=[m00m10m20m00x+m10y+m20z+m30m01m11m21m01x+m11y+m21z+m31m02m12m22m02x+m12y+m22z+m32m03m13m23m03x+m13y+m23z+m33]\begin{align} M' = M \cdot T &= \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{20} & m_{30} \\ m_{01} & m_{11} & m_{21} & m_{31} \\ m_{02} & m_{12} & m_{22} & m_{32} \\ m_{03} & m_{13} & m_{23} & m_{33} \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & x \\ 0 & 1 & 0 & y \\ 0 & 0 & 1 & z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \notag \\ &= \begin{bmatrix} m_{00} & m_{10} & m_{20} & m_{00}x + m_{10}y + m_{20}z + m_{30}\\ m_{01} & m_{11} & m_{21} & m_{01}x + m_{11}y + m_{21}z + m_{31} \\ m_{02} & m_{12} & m_{22} & m_{02}x + m_{12}y + m_{22}z + m_{32} \\ m_{03} & m_{13} & m_{23} & m_{03}x + m_{13}y + m_{23}z + m_{33} \end{bmatrix} \notag \end{align}

以上をコードで書くと次のようになります。

translate
export function translate(out: Mat4, a: Mat4, v: Vec3): Mat4 {
  const x = v[0],
    y = v[1],
    z = v[2];
 
  if (a === out) {
    out[12] = a[0] * x + a[4] * y + a[8] * z + a[12];
    out[13] = a[1] * x + a[5] * y + a[9] * z + a[13];
    out[14] = a[2] * x + a[6] * y + a[10] * z + a[14];
    out[15] = a[3] * x + a[7] * y + a[11] * z + a[15];
  } else {
    const a00 = a[0],
      a01 = a[1],
      a02 = a[2],
      a03 = a[3],
      a10 = a[4],
      a11 = a[5],
      a12 = a[6],
      a13 = a[7],
      a20 = a[8],
      a21 = a[9],
      a22 = a[10],
      a23 = a[11];
 
    out[0] = a00;
    out[1] = a01;
    out[2] = a02;
    out[3] = a03;
    out[4] = a10;
    out[5] = a11;
    out[6] = a12;
    out[7] = a13;
    out[8] = a20;
    out[9] = a21;
    out[10] = a22;
    out[11] = a23;
 
    out[12] = a00 * x + a10 * y + a20 * z + a[12];
    out[13] = a01 * x + a11 * y + a21 * z + a[13];
    out[14] = a02 * x + a12 * y + a22 * z + a[14];
    out[15] = a03 * x + a13 * y + a23 * z + a[15];
  }
 
  return out;
}

回転(rotate)#

角度θ\thetaの回転行列R(θ)R(\theta)は次のようになります。

R(θ)=R(\theta) =

以上をコードで書くと次のようになります。

rotate
export function rotate(out: Mat4, a: Mat4, rad: number, axis: Vec3): Mat4 {
  let x = axis[0];
  let y = axis[1];
  let z = axis[2];
 
  let len = Math.hypot(x, y, z);
  len = 1 / len;
  x *= len;
  y *= len;
  z *= len;
 
  const s = Math.sin(rad);
  const c = Math.cos(rad);
  const t = 1 - c;
 
  const a00 = a[0],
    a01 = a[1],
    a02 = a[2],
    a03 = a[3],
    a10 = a[4],
    a11 = a[5],
    a12 = a[6],
    a13 = a[7],
    a20 = a[8],
    a21 = a[9],
    a22 = a[10],
    a23 = a[11];
 
  const b00 = x * x * t + c;
  const b01 = y * x * t + z * s;
  const b02 = z * x * t - y * s;
  const b10 = x * y * t - z * s;
  const b11 = y * y * t + c;
  const b12 = z * y * t + x * s;
  const b20 = x * z * t + y * s;
  const b21 = y * z * t - x * s;
  const b22 = z * z * t + c;
 
  out[0] = a00 * b00 + a10 * b01 + a20 * b02;
  out[1] = a01 * b00 + a11 * b01 + a21 * b02;
  out[2] = a02 * b00 + a12 * b01 + a22 * b02;
  out[3] = a03 * b00 + a13 * b01 + a23 * b02;
  out[4] = a00 * b10 + a10 * b11 + a20 * b12;
  out[5] = a01 * b10 + a11 * b11 + a21 * b12;
  out[6] = a02 * b10 + a12 * b11 + a22 * b12;
  out[7] = a03 * b10 + a13 * b11 + a23 * b12;
  out[8] = a00 * b20 + a10 * b21 + a20 * b22;
  out[9] = a01 * b20 + a11 * b21 + a21 * b22;
  out[10] = a02 * b20 + a12 * b21 + a22 * b22;
  out[11] = a03 * b20 + a13 * b21 + a23 * b22;
 
  if (a !== out) {
    out[12] = a[12];
    out[13] = a[13];
    out[14] = a[14];
    out[15] = a[15];
  }
  return out;
}

拡大(scale)#

転置行列(transpose)#

行列式(determinant)#

逆行列(inverse)#

Related Post
「リアルタイムグラフィックスの数学」勉強ログ - 第8章 3Dレンダリング
image

はじめに

「リアルタイムグラフィックスの数学」の第 8 章の 3D レンダリングについての勉強ログです。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

テクスチャマッピング

地面とレイの交点を計算し、地面に市松模様をテクスチャとしてマッピングします。市松模様のテクスチャは次のようになります。

float text(vec2 st) {
  return mod(floor(st.s) + floor(st.t), 2.0);
}

ここで 3D 空間のカメラの設定をします。カメラの向きを$\bm{x} = (0, 0, -1)$とし、カメラの上方向を$\bm{y} = (0, 1, 0)$とします。この値に対して外積をとることで、撮影する向きに対する水平方向$(1, 0, 0)$を得ることができます。実際の計算は次のようになります。

Meta Data
公開日:2025-10-11
Tags:
#GLSL
#数学
#勉強ログ
「リアルタイムグラフィックスの数学」勉強ログ - 第7章 距離とSDF
image

はじめに

「リアルタイムグラフィックスの数学」の第 7 章の距離と SDF についての勉強ログです。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

2 次元 SDF

胞体ノイズでは近傍点との距離を返す関数でしたが、近くの「点」ではなく「図形」との距離を返す関数を考えます。ここでは図形との負の値もありうる距離を返す関数を導入します。これがSDF(Signed Distance Function, 符号付き距離関数)となります。

円の SDF

円の SDF について考えてみます。円は中心点 C と半径 r から決まりますが、C からの距離が r より小さければ円の「内部」、r より大きければ円の「外部」となり、r と等しい場合は円の「境界」です。平面上の点 P に対して、円の外部では値は正、内部では値が負とします。これが円の SDF を定めます。

円のSDF

Meta Data
公開日:2025-10-05
Tags:
#GLSL
#数学
#勉強ログ
「リアルタイムグラフィックスの数学」勉強ログ - 第6章 胞体ノイズ
image

はじめに

「リアルタイムグラフィックスの数学」の第 6 章の胞体ノイズについての勉強ログです。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

胞体ノイズとは?

値ノイズと勾配ノイズは格子点でのランダムな値を使ったノイズ関数でした。一方この章で学ぶ胞体ノイズは距離を使ってつくられます。胞体(セル)とは生物の細胞などのことで、胞体ノイズは「近さ」によって空間をバラバラに分割します。

第 1 近傍距離とボロノイ分割

胞体ノイズは空間内に点をバラまいて、各点への距離を測ることで得られますが、バラまかれたこれらの点は特徴点と呼ばれます。ここで特徴点を$A_1,...,A_n$とします。空間内の点 P を定めたとき、P から特徴点$A_i$への距離を$d(P, A_i)$で表すと、すべての特徴点までの距離の最小値は次のように求まります。

$$ \mathrm{min}(d(P, A_1), ... , d(P, A_n)) $$

Meta Data
公開日:2025-09-30
Tags:
#GLSL
#数学
#勉強ログ
「リアルタイムグラフィックスの数学」勉強ログ - 第5章ノイズの調理法
image

はじめに

「リアルタイムグラフィックスの数学」の第 5 章のノイズの調理法についての勉強ログです。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

再帰

再帰関数とは、関数の中で自分自身の関数を呼び出すような関数のことです。GLSL では再帰関数は使えませんが、for 文を使って再帰的な処理を行うことができます。

非整数ブラウン運動(fBM)

1 以下の定数 G に対し、1 変数ノイズ関数 noise(x)の周波数を 2 倍するごとに値を G 倍して、それを足し合わせてみましょう。式にすると次のようになります。

$$ noise(x) + Gnoise(2x) + G^2noise(4x) + ... + G^knoise(2^kx) $$

ここで素材となるノイズ関数 noise(x)はどのような関数でもいいですが、値の範囲を$[-0.5, 0.5]$区画にずらしておきます。このように加工されたノイズ関数は非整数ブラウン運動(fractional Brownian motion, fBM)と呼ばれます。

Meta Data
公開日:2025-09-24
Tags:
#GLSL
#数学
#勉強ログ
「リアルタイムグラフィックスの数学」勉強ログ - 第4章勾配ノイズ
image

はじめに

「リアルタイムグラフィックスの数学」の第 4 章の勾配ノイズについての勉強ログです。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

勾配ノイズとは?

前回は値ノイズについて見てきました。値ノイズは計算量も少なく、簡単につくれるノイズですが、格子で区切っているのでブロック状に見えてしまいますし、ムラが現れやすいです。値ノイズを改善したノイズが勾配ノイズになります。

値ノイズの場合は、格子点での乱数の「値」を使うのに対し、勾配ノイズは乱数のベクトル値を「勾配」として使用します。ノイズ関数でよく使用されるパーリンノイズは、この勾配ノイズの一種であります。この章では、勾配ノイズと 2002 年の Perlin による改良版勾配ノイズ(パーリンノイズ)について見ていきます。

勾配ノイズの構成法

1 変数

値ノイズは乱数値をエルミート補間してつくりました。ここで別の見方として、$h(0) = 0$,$h(1) = 1$,$h'(0) = h'(1) = 0$ を満たすエルミート補間関数$h(x)$に対して、$w(x)$を次のように定義します。

Meta Data
公開日:2025-09-20
Tags:
#GLSL
#数学
#勉強ログ
「リアルタイムグラフィックスの数学」勉強ログ - 第3章値ノイズ
image

はじめに

「リアルタイムグラフィックスの数学」の第 3 章の値ノイズについての勉強ログです。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

値ノイズの構成法

まずは 2 次元の値ノイズの構成法について見てみましょう。

平面上の正方形の4つの頂点(格子点)

平面上の正方形の 4 つの頂点(格子点)を用いて、値ノイズを構成します。各格子点での乱数値、または乱数ベクトルを使って生成されるノイズを格子ノイズと呼びます。格子点の成分は整数になるようにします。点$(x, y)$に対して床値$[]$を使って、$(x, y)$を取り囲むマスの格子点は次の 4 つのベクトルで表します。

Meta Data
公開日:2025-09-16
Tags:
#GLSL
#数学
#勉強ログ
「リアルタイムグラフィックスの数学」勉強ログ - 第2章疑似乱数
image

はじめに

「リアルタイムグラフィックスの数学」の第 2 章の疑似乱数についての勉強ログです。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

レガシー乱数

GLSL ES 1.0 ではビット演算が使えないため、ハッシュ関数ではなくサイン関数を使用した乱数生成が行われていました。The Book of Shaders ではサイン関数を使用した乱数生成の方法が紹介されています。

https://thebookofshaders.com/10/?lan=jp

サイン関数自体には乱数性はないですが、サイン関数の値に大きい値をかけて桁を上げ、fractで小数部分を取り出すことで乱数のように見えることができます。

レガシー乱数の 1 変数と 2 変数のコードは次のようになります。

// 1変数のレガシー乱数
float fractSin11(float x) {
  return fract(1000.0 * sin(x));
}

// 2変数のレガシー乱数
float fractSin21(vec2 xy) {
  return fract(sin(dot(xy, vec2(12.9898, 78.233))) * 43758.5453123);
}
Meta Data
公開日:2025-09-10
Tags:
#GLSL
#数学
#勉強ログ
「リアルタイムグラフィックスの数学」勉強ログ - 第1章補間
image

はじめに

「リアルタイムグラフィックスの数学」の第 1 章の補間についての勉強ログです。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

線形補間とグラデーション

mix 関数について

GLSL における mix 関数は以下のような数式になります。

$$ \bm{a} + x\overrightarrow{AB} = \bm{a} + x(\bm{b} - \bm{a}) = (1 - x)\bm{a} + x\bm{b} $$

これは、線分 AB があり、その線分上を動く 0 以上 1 以下の x に対して、線分 AB を x: (1 - x)に内分する点の位置ベクトルを表しています。上記の式のベクトルをmix(a, b, x)として定義しています。このように 2 点間をつなぐことを補間と呼び、上記の式は線形補間(Linear Interpolation)の公式です。

コード 1.1 のように、赤(1, 0, 0)と青(0, 0, 1)を mix 関数でつなぐことで 2 色のグラデーションを作ることができます。

vec2 RED = vec3(1.0, 0.0, 0.0);
vec3 BLUE = vec3(0.0, 0.0, 1.0);
vec3 col = mix(RED, BLUE, pos.x);

赤と青のグラデーション

Meta Data
公開日:2025-09-07
Tags:
#GLSL
#数学
#勉強ログ
勉強のために「リアルタイムグラフィックスの数学」のGLSLコードを確認できるサイトを作った

はじめに

シェーダに再挑戦したいと思い、「リアルタイムグラフィックスの数学」の本をまた読み直してます。

<AmazonLink imageId="61CP8Asy52L.SY522" linkId="3Iy0agT" title="リアルタイムグラフィックスの数学 ― GLSLではじめるシェーダプログラミング" author="巴山竜来" />

勉強する際に、本に書いているサンプルコードを Web サイトですぐに確認できるように、Astro と Three.js を使用して GLSL コードを表示するサイトを作成しました。サイトはこちらになります。

リポジトリはこちらになります!

https://github.com/nono-k/book-of-realtime-graphics-math

勉強方法の方針

いったん、本を読みながらローカルの VSCode 上で GLSL コードを書いて確認して、Web サイトに GLSL のコードと実行結果のサムネをアップしていきたいと思います。

また、このブログで勉強した内容を章ごとに残していきたいと思います。以下はリンクになります。

Meta Data
公開日:2025-09-06
Tags:
#GLSL
#数学
Info