光线追踪引入Russian Roulette 递归为什么要除以阈值
时间: 2024-03-11 10:45:21 浏览: 14
在光线追踪中,引入Russian Roulette算法是为了控制递归深度,避免无限递归导致计算资源的浪费。在实现中,通常会通过一定的概率来决定是否继续递归下去,而这个概率通常会与一个阈值进行比较。
具体来说,当递归深度达到一定值,或者当前光线的贡献(如能量)过小时,就会考虑终止递归,此时会通过一个概率来决定是否继续递归下去。这个概率通常是根据当前光线的贡献和阈值计算得到的,例如,可以将当前光线的贡献除以阈值,得到一个概率值,然后根据这个概率值来确定是否继续递归。具体的实现方式可以是使用随机数生成器来生成一个0到1之间的随机数,然后将这个随机数与概率值进行比较,如果随机数小于概率值,则继续递归,否则停止递归。
通过这种方式,可以在保证渲染结果质量的前提下,降低计算资源的消耗,提高光线追踪的效率。
相关问题
光线的贡献除以阈值,得到一个概率值会变大么
在光线追踪中,递归终止的概率通常是根据当前光线的贡献和阈值计算得到的。如果将当前光线的贡献除以阈值,得到的结果越小,意味着当前光线的贡献越小,递归终止的概率就越大。因此,结果会变小而不是变大。
举个例子,假设当前光线的贡献为10,阈值为100,那么将光线的贡献除以阈值得到的概率为0.1。这意味着当前光线有10%的概率会被终止递归,而有90%的概率会继续递归下去。
在使用Russian Roulette算法时,通常会根据具体的场景和要求来调整阈值和概率,以达到更好的效果。一般来说,较小的阈值和较大的概率会导致更快的收敛速度,但可能会降低渲染结果的质量;而较大的阈值和较小的概率会导致更高的渲染质量,但也会增加计算资源的消耗。
roulette 实现
轮盘赌(Roulette Wheel Selection)是一种选择算法,常用于遗传算法中的个体选择。其基本思想是根据每个个体的适应度值计算其被选中的概率,然后使用轮盘赌的方式进行选择。
以下是一种轮盘赌算法的实现(假设适应度值越高的个体被选中概率越大):
1. 计算所有个体的适应度值之和,记为sum。
2. 计算每个个体的被选中概率。对于第i个个体,其被选中的概率为fitness[i]/sum。
3. 生成一个[0,1)之间的随机数r,用于选择个体。
4. 遍历所有个体,对于第i个个体,计算其被选中的概率之和,记为p[i]。如果p[i]>=r,则选择第i个个体。
以下是一个简单的JavaScript实现:
```javascript
function rouletteSelection(fitness) {
let sum = 0;
for (let i = 0; i < fitness.length; i++) {
sum += fitness[i];
}
let probability = [];
for (let i = 0; i < fitness.length; i++) {
probability[i] = fitness[i] / sum;
}
let r = Math.random();
let p = 0;
for (let i = 0; i < fitness.length; i++) {
p += probability[i];
if (p >= r) {
return i;
}
}
}
```
其中,fitness是一个数组,存储了每个个体的适应度值。该函数返回被选中的个体的索引。