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5、M集的可视化:
有了前面的思考(当然这个思考一直要进行下去,可能有些没有结果)和4类工具,下面可以进行M集可视化的实践了。理论和实践两条腿走路,否则有点乏味。
M集可视化算法本版有很多,且变化无穷,另人眼花缭乱,有点喘不过气来。俗话说万变不离其宗,抓住根本坐怀不乱。一抓逃逸时间算法(et)和距离估计算法(dem),二抓着色算法。归根到底是着色算法,因为各算法和变化都是为了得到各种着色参数。总结一下着色参数两类:1、迭代象:逃逸时间et、迭代终点Zn、估计距离D,2、自由参数:a、b、c。由这两类参数可以变化出无数种着色函数。比如可以用两点的迭代象等。
color=f(et,Zn,D,a,b,c) |
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