float t0 = (pMin.x - ray.origin.x) * invDir.x;距离是怎么算出来的？

这段代码计算了光线起点到盒子最小顶点沿x轴方向的距离，其实就是计算光线与盒子最小顶点之间的距离。

首先，我们需要计算光线在x轴上的投影，即光线的方向向量在x轴方向上的分量。由于我们需要计算的是光线到盒子最小顶点的距离，因此需要将光线起点到盒子最小顶点的距离投影到x轴上，得到在x轴上的距离。

具体地，假设光线的起点为o，方向向量为d，盒子的最小顶点为pMin，则光线到pMin的距离t可以表示为：

t = (pMin.x - o.x) / d.x

其中，pMin.x - o.x表示光线起点到盒子最小顶点的距离，d.x表示光线在x轴方向上的分量。

将t进行一些变形，可以得到上述代码的计算方式：

t0 = (pMin.x - ray.origin.x) * invDir.x

其中，ray.origin.x表示光线的起点在x轴上的坐标，invDir.x表示光线在x轴方向上的反向方向（即1/d.x）。

这样，我们就可以计算出光线与盒子在x轴方向上的交点距离了。对于y轴和z轴，同样可以使用类似的方式进行计算。

相关问题

float t0 = (pMin.x - ray.origin.x) * invDir.x; // 计算沿x轴方向上起点到原点的距离 float t1 = (pMax.x - ray.origin.x) * invDir.x; // 计算沿x轴方向上终点到原点的距离

这段代码是用于计算光线与一个轴向平行的盒子（bounding box）在x轴方向上的交点。

其中，pMin和pMax表示盒子的最小和最大顶点，ray.origin表示光线的起点，invDir表示光线的反向方向。

对于一个与x轴平行的盒子，我们只需要考虑光线在x轴方向上的投影，因此可以将盒子表示为[pMin.x, pMax.x]，并且只需要计算光线与x轴上的两个面的交点。

t0表示光线从起点到盒子最小顶点的距离，t1表示光线从起点到盒子最大顶点的距离。由于我们只需要考虑光线的反向方向，因此需要计算invDir.x，即对x轴方向上的光线做一个取反的操作。

如果t0和t1的值都小于0，则表示光线与盒子没有交点；如果t0和t1的值都大于1，则表示光线与盒子的交点在盒子后面；否则，光线与盒子有交点，交点的范围是[t0, t1]，可以用这个范围来计算交点的位置。

class neuron: def __init__(self): self.t_rest = 0 self.Pn = np.zeros(len(time)) self.spike = np.zeros(len(time)) def out(self,S, w): for i, t in enumerate(time): if i==0: a1 = S[:,i] self.Pn[i] = np.dot(w,a1) - D self.spike[i] = 0 else: if t<=self.t_rest: self.Pn[i] = Pref self.spike[i] = 0 elif t>self.t_rest: if self.Pn[i-1]>Pmin: a1 = S[:,i] self.Pn[i] = self.Pn[i-1] + np.dot(w,a1) - 0.25 self.spike[i] = 0 else: self.Pn[i] = 0 self.spike[i] = 0 if self.Pn[i]>=Pth: self.Pn[i] += Pspike self.t_rest = t + t_ref self.spike[i] = 1 return self.spike

这是一个神经元类的代码，其中包含了初始化函数和输出函数。在初始化函数中，神经元的初始状态为静息状态，没有任何兴奋。在输出函数中，输入了神经元的输入信号S和权重w，通过计算输出神经元的脉冲。如果神经元的膜电位超过了阈值Pth，则会发放脉冲，并且在发放脉冲之后，会有一个绝对不应期t_ref，在这个时间段内，神经元不能再被激活。如果膜电位没有超过阈值，则不会发放脉冲。其中包含了一些参数：D是偏置电流，Pmin是神经元的最小膜电位，Pref是神经元的静息膜电位，Pspike是神经元在发放脉冲后的膜电位增加量。