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今天我们来聊聊阿诺德,以下6个关于阿诺德的观点希望能帮助到您找到想要的体育资讯。
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阿诺德渲染器中没有“噪波渲染”这一概念。阿诺德渲染器使用的是路径追踪算法，通过模拟光线在场景中的传播来生成图像。
因此，阿诺德渲染器不适合渲染金属的磨砂效果。金属的磨砂效果通常需要使用专门的渲染技术来实现，例如基于物理的渲染（PBR）技术。
不过，阿诺德渲染器可以通过调整材质参数来模拟金属的磨砂效果。具体方法如下：
1. 创建一个新的材质。
2. 在材质编辑器中，将材质类型设置为“金属”。
3. 在“粗糙度”参数中，输入一个较高的值。
4. 在“金属度”参数中，输入一个较高的值。
5. 在“IOR”参数中，输入一个较高的值。
这样就可以模拟出金属的磨砂效果。
另外，还可以使用阿诺德渲染器的“法线贴图”功能来增强金属的磨砂效果。法线贴图是一种可以模拟表面凹凸不平的贴图。
具体方法如下：
1. 创建一个法线贴图。
2. 在材质编辑器中，将法线贴图加载到“法线贴图”插槽中。
3. 在“法线贴图强度”参数中，输入一个较高的值。
这样就可以进一步增强金属的磨砂效果。
希望以上信息对您有所帮助。
对于阿诺德渲染在maya中黑帧的问题，首先我建议您可以在效果图渲染测试之前设置并输出下对应渲染器的渲染日志。学会看渲染日志对于处理渲染中的很多问题很有帮助。一下是Arnold渲染器的渲染日志设置界面，建议按照下面进行设置。
针对黑帧的问题，一般情况下主要有以下几种情况：
1、相机问题：设置的渲染相机不对或者是对应帧物体已经不再镜头内；
2、灯光问题：对应物体有动画，或者灯光有动画，使物体没有在灯光光范围内；
3、材质、贴图问题：有使用特殊材质、或是贴图丢失；
4、对应物体属性上有特殊设置：如主体不可见；
但是针对此次问题，只是部分帧有问题，我们需要对问题进行细分：
是同一层同一个相机渲染的序列有些帧是好的，有些帧渲染结果是空的吗？
如果是，你需要做以下检查：
1、首先您需要检查下相机视角，在maya窗口中切到对应有问题的帧及相机视角，界面中是否能 看到东西，以及界面渲染测试就能排除相机的原因；
2、就是场景中有没有使用序列的东西，比如序列ass文件，黑帧的帧数的序列文件素材是否存在。
如果不是，就需要看是某些层有问题还是某些通道有问题：
某些层渲染出图的都是黑帧。首先需要确认对应的物体是添加到了对应层中。
以上，由Renderbus云渲染农场整理提供，希望能帮到你。
1947年6月24日，阿诺德驾着私人飞机飞临罗切斯山脉附近，目的是寻找几天前在此地失踪的海军陆战队“C-46”型飞机。在海拔4391米的雷尼尔峰附近，他发现了一些闪光发亮的物体。
他描述道：看到之后，我顺着光源看去，发现有9个非常耀眼的圆盘状东西。我估计它们的长度为15米左右，构成一列交叉的队形，从我驾驶的飞机前方由北向南飞去，它们一边飞一边在山峦间曲折地穿行。
阿诺德还观察到这些物体是用“一蹦一蹦的、飘忽不定的姿态”跳跃似地前进，并不是飞速地直线前进。并且那个飞碟就像是“水上打漂的碟子”。阿诺德是个有经验的驾驶员，他根据驾驶盘上的秒表，计算出了它们的飞行速度为每小时2700千米，这在当时是一个不可思议的数字。
发现这个不明飞行物的不只有阿诺德，还有一个地质勘探人员弗雷德。约翰逊也目睹了这个现象，他回到公司，便激动地描述了当时的情景。
第二天，新闻媒介用“飞碟”一词报道了阿诺德的发现，从此“飞碟”便被广大公众接受，成了不明飞行物的同义词了。在飞碟被报道之后，引起了好多人的兴趣，电话铃声如怒潮一般地淹没了美国的各个电台，还有好多人也声称自己目睹过此类物体，绘声绘色的飞碟新闻成了各大报刊的新宠儿。
几个星期之内，“飞碟”这个词遍布了美国的各地，并且迅速扩展到加拿大和澳大利亚。
阿诺德也在一夜之间成了风云人物，他把他所看到的现象写进自己编印的《飞碟目击记》里面。
在这本小册里，他还引入了福特《下了地狱的记录》中的许多资料，加上自己的整理，搞得有声有色，十分畅销，再加上美国其他作家的推波助澜，一场席卷全球的飞碟狂潮来到了。
专业：诗人和评论家 国籍：英语 为什么出名：马修·阿诺德是英国诗人、学者、散文和社会批评作家和学校督察。1857年，他被选为牛津大学诗歌教授，是第一个用英语而不是拉丁语授课的人。他最著名的诗歌有：《多佛海滩》、《吉普赛学者》和《特里斯特拉姆与伊索》。阿诺德的散文作品包括他从1867年出版的散文集《文化与无 *** 状态》，其中介绍并推广了“庸俗”和“甜蜜与光明”。 出生于1822年12月24日出生地：英国米德尔塞克斯郡拉勒姆星标：摩羯座 死亡时间：1888年4月15日（65岁） 事件中的生活马修·阿诺德1860-11-03诗人和评论家马修·阿诺德作为牛津大学的牛津诗歌教授开始了他的一系列讲座“翻译之家”在Twitter上分享著名诗人亚历山大·波普约翰·米尔顿兰斯顿·休斯巴勃罗·内鲁达罗伯特·勃朗宁维吉尔
阿诺德不仅是数学的创造者，也是数学家的创造者，他是苏联-俄国数学学派承先启后的人物。他认为，数学是物理学的一部分，而物理学的本质是几何。其名著《经典力学的数学方法》就是用辛几何的框架，给经典力学来了一次脱胎换骨的转化。这本书被称为“几何力学的圣经”。在数学中，他崇尚几何和物理的思考方式，而对公理化、形式化的数学和数学教育深恶痛绝，认为这种数学切断了与物理世界的联系，而且把直观感觉剔除殆尽，是丑陋的伪数学；这种数学家是残存的怪物，这种方式的数学教育是折磨孩子，是犯罪。其实，在数学中一直就存在着两种传统，几何和代数分别代表其基本精神。如菲尔兹奖得主阿提亚(Michael Atiyah)所说，近代以降，以牛顿-庞卡莱-阿诺德为一系，重物理和几何的精神,被称为数学直觉主义学派；以莱布尼兹-希尔伯特-布尔巴基(Bourbaki)学派为一系，强调公理化、形式化的精神。两者间的起伏消长本来就是数学史上的常态，畸轻畸重，都是时势所成就的。这甚至可以追溯至古希腊人的几何学与古印度和阿拉伯人的代数学。无论怎么说，阿诺德已成为他所属的数学传统中那种精神的化身。以下内容来自阿诺德原文 ，可以反映出他对数学教育的一些数学直觉主义观点。数学是物理的一部分。物理学是一门实验科学，它是自然科学的一部分。而数学是物理学中只需要花费较少的代价进行实验的那一部分。例如 Jacobi 恒等式（保证三角形三条高交于一点）就是一个实验事实，正如同地球是圆的（即同胚于球体）这样的事实一样。但是发现前者却要比发现后者需要较少的代价。在20世纪中叶，人们试图严格地区分物理与数学。其造成地后果是灾难性的。整整一代的数学家在对他们所从事的科学的另一半及其无知的情况下成长，当然，对其他的科学就更无知了。这些人又开始把他们的丑陋的学院式的伪数学教给他们的学生，接着这些丑陋的伪数学又被交给中小学校里的孩子们（他们完全忘记了Hardy的警告：丑陋的数学在阳光下不可能总有藏身之处）。既然那些从物理学中人为挖出来的学院式的数学既无益于教学，又对其他的科学毫无用处，结果可以想见，全世界的人都讨厌数学家（甚至包括那些被他们教出来的可怜的学校里的孩子们以及那些运用这些丑陋数学的人）。这些先天不足的数学家被他们所患的低能症候群折腾的筋疲力尽，他们无能对物理学有个起码的了解。令人们记忆犹新的由他们建造的一个丑陋建筑物就是“奇数的严格公理化理论”。很显然，完全可能创造这样一种理论，使得幼稚的小学生们敬畏它的完美及其内部构造的和谐（例如，这种理论定义了奇数个项的和以及任意个因子的乘积）。从这种偏执狭隘的观点来看，偶数或者被认为是一类“异端”，或者随着时间流逝，被用来作为该理论中几个“理想”对象的补充（为了遵从物理与真实世界的需要）。很不幸的是，这种理论只是数学中一个丑陋而变态的构造，但却统治了我们的数学教育数十年。它首先源自于法国，这股歪风很快传播到对数学基础的教学里，先是毒害大学生，接着中小学生也难免此灾（而灾区最先是法国，接着是其他国家，包括俄罗斯）。如果你问一个法国的小学生：“2+3等于几？”，他（她）会这样回答：“等于3+2，因为加法运算是可交换的”。他（她）根本不知道这个和等于几，甚至根本不能理解你在问他（她）什么！还有的法国小学生会这样定义数学（至少我认为很有可能）：“存在一个正方形，但还没有被证明”。据我在法国教学的经验，大学里的学生对数学的认识与这些小学生也差不多（甚至包括那些在'高等师范学校'（ENS）里学习数学的学生－－我为这些显然很聪明但却被毒害颇深的孩子们感到极度的惋惜）。例如，这些学生从未见过一个抛物面，而且一个这样的问题：描述由方程xy=z^2所给出的曲面的形状，就能使那些在ENS中研究的数学家们发呆半天；而如下问题：画出平面上由参数方程（例如x = t^3 - 3t, y = t^4 - 2t^2）给出的曲线，对学生来说是不可能完成的（甚至对大多数法国的数学教授也一样）。从微积分的入门教科书直到Goursat写的课本，解这些问题的能力都被认为是每个数学家应具备的基本技能。那些喜欢挑战大脑的所谓“抽象数学”的狂热者们，把所有在数学中能与物理和现实经常发生联系的几何统统排除在教学之外。由Goursat, Hermite, Picard等人写的微积分教程被认为是有害的，差点被巴黎第6和第7大学的图书馆当垃圾丢掉，只是在我的干预下才得以保存。ENS的听完所有微分几何与代数几何课程的学生（分别被不同的数学家教的），却既不熟悉由椭圆曲线 y^2 = x^3 + ax + b 决定的黎曼曲面，也不知道曲面的拓扑分类（更别提第一类椭圆积分和椭圆曲线的群性质了，即 Euler-Abel 加法定理）。他们仅仅学到了Hodge 构造以及 Jacobi 簇！这样的现象竟然会在法国出现！这个国家可是为整个世界贡献了诸如 Lagrange ，Laplace, Cauchy 以及 Poincaré, Leray 还有 Thom 这些顶级的伟大人物啊！对我而言，一个合理的解释来自 I.G. Petrovskii, 他在1966年曾教导过我:真正的数学家决不会拉帮结派，只有弱者为了生存才会加入帮派。他们可以联结很多的方面，但其本质总是为了解决社会生存问题。我在此向大家顺便提一下 L. Pasteur 的忠告：从来没有也决不会有任何所谓的“应用科学”，而仅仅有的是科学的应用（十分有用的东东啊！）长久以来我一直对 Petrovskii 的话心存疑虑，但是现今我越来越肯定他说的一点没错。那些超级抽象活动的相当大的部分正在堕落到以工业化的模式无耻的掠夺那些发现者的成果，然后再加以系统地组织设计使自己成为万能的推广者。就彷佛美利坚所在的新大陆不以哥伦布命名一样，数学结果也几乎从未以它们真正的发现者来命名。为避免被认为我在胡说八道，我不得不在此声明我自己的一些成果由于莫名其妙的原因就被以上述方式无偿征用，其实这样的事情经常在我的老师（Kolmogorov, Petrovskii, Pontryagin, Rokhlin）和学生身上发生。M. Berry 教授曾经提出过如下两个原理：Arnold 原理：如果某个理念中出现了某个人名，则这个人名必非发现此理念者的名字。Berry 原理：Arnold 原理适用于自身。不过，我们还是说回法国的数学教育上来。当我还是莫斯科大学数力系的一年级新生时，集合论的拓扑学家 L.A. Tumarkin 教我们微积分，他在课堂上很谨慎地一遍又一遍地讲述古老而经典的Goursat 版的法语微积分教程。他告诉我们有理函数沿着一条代数曲线的积分可以求出来如果该代数曲线对应的黎曼面时一个球面。而一般来说，如果该曲面的亏格更高这样的积分将不可求，不过对球面而言，只要在一个给定度数的曲线上有充分多的double points 就足够了（即要求该曲线是unicursal ：即可以将其实点在射影平面上一笔画出来）。这些事实给我们造成多么深刻的印象啊（即使没有给出证明），它们给了我们非常优美而正确的现代数学的思想，比那些长篇累牍的Bourbaki学派的论著不知道好到哪里去了。说真的，我们在这里看到了那些表面上完全不同的事物之间存在着令人惊奇的联系：一方面，对于相应的黎曼面上的积分与拓扑存在着显式的表达式，而另一方面，在 double points 的个数与相应的黎曼面的亏格之间也有重要的联系。这样的例子并不鲜见，作为数学中最迷人的性质之一，Jacobi曾指出：用同一个函数就既可以理解能表示为4个数平方和的整数的性质，又可以描述一个单摆的运动。这些不同种类的数学对象之间联系的发现，就好比在物理学中电与磁之间联系的发现，也类同于地质学上对美洲大陆的东海岸与非洲大陆的西海岸之间相似性的发现。这些发现对于教学所具有的令人激动的非凡意义是无法估量的。正是它们指引着我们去研究和发现宇宙中和谐而精彩的现象。然而，数学教育的非几何化以及与物理学的分离却割断了这种联系。例如，不仅仅学习数学的学生而且绝大部分的代数几何学家都对以下提及的Jacobi 事实一无所知：一个第一类型的椭圆积分表示了相应的哈密顿系统中沿某个椭圆相曲线的运动所走的时间。我们知道一个 hypocycloid 就如同多项式环中的理想一样是无穷无尽的。但是如果要把理想这个概念教给一个从未见过任何 hypocycloid 的学生，就好比把分数的加法教给一个从来没有把蛋糕或苹果等分切割过（至少在脑子里切过）的学生。毫无疑问孩子们将会倾向于同时分子加分子分母加分母。从我的法国朋友那里我听说这种超级抽象的一般化正是他们国家的传统特色。如果说这可能是一个世袭的缺陷，我倒不会不赞成，不过我还是愿意强调那个从Poincaré 那儿借来的“蛋糕与苹果”的事实。构造数学理论的方式与其它的自然科学并没有什么不同。首先，我们要考虑一些对象并对一些特殊的事例进行观察。接着我们试图要找到一些我们所观察到的结果在应用上的限制，即寻找那些防止我们不正确地把我们所观察的结果扩展到更广泛领域的反例。作为一个结果我们尽可能地明确提出那由经验得来的发现（如费马猜想和庞加莱猜想）。这之后将是检验我们的结论到底有多可靠的困难的阶段。就这一点来说，数学界已经发展出了一套特别的技术。这种技术，当被运用于现实世界时，有时候很有用，但有时候也会导致自欺欺人。这样的技术被称为“建模”。当构造一个模型时，要进行如下的理想化：某些只能以一定概率或一定的精确性了解的事实，往往被认为是“绝对”正确的并被当作“公理”来接受。这种“绝对性”的意义恰恰是，在把所有我们可以借助这些事实得出的结论称为定理的过程中，我们允许自己依据形式逻辑的规则来运用这些“事实”。显然在任何现实的日常生活中，我们的活动要完全依赖于这样的化减是不可能的。原因至少在于所研究的现象的参数决不可能被绝对准确的知晓，并且参数的微小变化（例如一个过程初始条件的微小改变）就会完全地改变结果。由于这个原因我们可以说任何长期的天气预报都是不可能的，无论我们把计算机造的有多高级或是记录初始条件地仪器有多灵敏，这永远也办不到。与此完全一样的是，公理（那些我们不能完全确定的）的一个小小的改变虽是容许的，一般来说，由那些被接受的公理推出的定理却将导出完全不同的结论。推导的链（即所谓的“证明”）越长越复杂，最后得到的结论可靠性越低。复杂的模型几乎毫无用处（除了对那些无聊的专写论文的人）。数学建模的技术对这种麻烦一无所知，并且还不断地吹嘘他们得到的模型，似乎它们真的就与现实世界吻合。事实上，从自然科学的观点看, 这种途径是显然不正确的，但却经常导致很多物理上有用的被称为“有不可思议的有效性的数学”结果（或叫做“Wigner原理”）。我在此再提一下盖尔方德先生的一句话：还有另一类现象与以上Wigner所指的物理中的数学具有相仿的不可思议的有效性，即生物学中用到的数学也是同样令人难以置信的有效。对一个物理学家而言，“数学教育所致的不易察觉的毒害作用”（F.Klein 原话）恰恰体现在由现实世界抽离出的被绝对化了的模型，并且它与现实已不再相符。这儿是一个简单的例子：数学知识告诉我们 Malthus 方程 dx/dt = x 的解是由初始条件唯一决定的（也即相应的位于（t-x）－平面上积分曲线彼此不交）。这个数学模型的结论显得与现实世界毫不相关。而计算机模拟却显示所有这些积分曲线在t的负半轴上有公共点。事实上，具有初始条件 x(0) = 0 和 x(0) = 1的曲线在t=-100 相交，其实在t=-100 时，你压根就不可能在两条曲线之间再插入一个原子。欧式几何对这种空间在微小距离下的性质没有任何的描述。在这种情况下来应用唯一性定理显然已经超出了模型所能容许的精确程度。在对模型的实际运用中，这种情形必须要加以注意，否则可能会导致严重的麻烦。我还想说的是，相同的唯一性定理也可解释为何在船只停泊码头前的靠岸阶段必须得依靠人工操作：否则的话，如果行进的速度是距离的光滑（线性）函数，则整个靠岸的过程将会耗费无穷长的时间。而另外可行的方法则是与码头相撞（当然船与码头之间要有非理想弹性物体以造成缓冲）。顺便说一下，我们必须非常重视这类问题，例如，登陆月球和火星以及空间站的对接－此时唯一性问题都会让我们头痛。不幸的是，在现代数学的教科书里，即使是较好的一类课本里，对这种令人崇拜的定理所隐藏的危险的事例或探讨都只字没有。我甚至已经形成了这样的印象，那些学院派的数学家（对物理知识都一窍不通）都对公理化形式的数学与建模的主要差异习以为常，而且他们觉得在自然科学中这是很普遍的，只是需要用后期的实验来控制理论推演。我想用不着去提什么初始公理的相对特征，人们也都不会忘记在冗长的论述里犯逻辑错误是在所难免的（彷佛宇宙射线或量子振动所引发的计算崩溃）。每一个还在工作的数学家都知道，如果不对自己有所控制（最好是用事例），那么在10页论述之后所有公式中的记号有半数都会出问题。与这样的谬误相抗的技术也同样存在于任何实验科学里，而且应该教给每一个大学低年级的学生。试图创造所谓的纯粹推导式的公理化数学的做法，使得我们不再运用物理学中的研究方法（观察-建模－模型的研究－得出结论－用更多的观察检验模型）取而代之的是这样的方法：定义－定理－证明。人们根本不可能理解一个毫无动机的定义，但我们却无法阻止这些有罪的“代数－公理学家”。例如，他们总是想用长乘规则的手段来定义自然数的乘积。但用这种方法乘法的交换性却难以证明，不过从一堆的公理中仍有可能推导出这样的定理。而且完全可能逼着那些可怜的学生们来学习这个定理以及它的证明（其目的不外乎是提升这门学科以及教授它的人的社会地位）。显然，这种定义和这样的证明对教学和实际工作有百害而无一益。理解乘法交换性的唯一可能的方式，打个比方就是分别按行序和列序来数一个方阵里士兵的人数，或者说用两种方式来计算长方形的面积。任何试图只做不与物理和现实世界打交道的数学都属于宗派主义和孤立主义，这必将损毁在所有敏感的人们眼中把数学创造视为一项有用的人类活动的美好印象。我将再揭示几个这样的秘密（可怜的学生们对此很有兴趣）。一个矩阵的行列式就是一个平行多面体的（定向的）体积，这个多面体的每条边就对应矩阵的列。如果学生们得知了这个秘密（在纯粹的代数式的教育中，这个秘密被仔细地隐藏了起来），那么行列式的整个理论都将成为多线性形式理论的一部分。如果用别的方式来定义行列式，则任何敏感的人都将会永远恨死了诸如行列式，Jacobi式，以及隐函数定理这些鬼东西。一个群又是什么东东呢？代数学家们会这样来教学：这是一个假设的集合，具有两种运算，它们满足一组容易让人忘记的公理。这个定义很容易激起一个自然的抗议：任何一个敏感的人为何会需要这一对运算？“哦，这种数学去死吧”－－这就是学生的反应（他很可能将来就成为了科学强人）。如果我们的出发点不是群而是变换的概念（一个集合到自身的1－1映射），则我们绝对将得到不同的局面，这也才更像历史的发展。所有变换的集合被称为一个群，其中任何两个变换的复合仍在此集合内并且每个变换的逆变换也如此。这就是定义的关键所在。那所谓的“公理”事实上不过是变换群所具有的显然的性质。公理化的倡导者所称的“抽象群”不过是在允许相差同构（保持运算的1－1映射）意义下的不同集合的变换群。正如 Cayley证明的，在这个世界上根本就没有“更抽象的”群。那么为什么那些代数学家仍要用抽象的定义来折磨这些饱受痛苦的学生们呢？顺便提一句，在上世纪60年代我曾给莫斯科的中小学生们讲授群论。我回避了任何的公理，尽可能的让内容贴近物理，在半年内我就教给了他们关于一般的五次方程不可解性的Abel 定理（以同样的方式，我还教给了小学生们复数，黎曼曲面，基本群以及代数函数的monodromy 群）。这门课程的内容后来由我的一个听众 V. Alekseev 组织出版了，名为The Abel theorem in problems.一个光滑流形又是什么东东呢？我从一本美国人的书中得知庞加莱对此概念并不精通（尽管是由他引入的），而所谓“现代的”定义直到上世纪20年代才由Veblen给出：一个流形是一个拓扑空间满足一长串的公理。学生们到底犯了什么罪过必须经受这些扭曲和变形的公理的折磨来理解这个概念？事实上，在庞加莱的原著《位置分析》（Analysis Situs）中，有一个光滑流形的绝对清晰的定义，它要比这种抽象的玩意儿有用的多。一个欧式空间R^N 中的k-维光滑子流形是一个这样的子集，其每一点的一个邻域是一个从R^k到R^(N-k)的光滑映射的图象（其中R^k 和 R^(N - k) 是坐标子空间 ）。这样的定义是对平面上大多数通常的光滑曲线（如 圆环 x^2 + y^2 = 1）或三维空间中曲线和曲面的直接的推广。光滑流形之间的光滑映射则是自然定义的。所谓微分同胚则是光滑的映射且其逆也光滑。而所谓“抽象的”光滑流形就是欧式空间的允许相差一个微分同胚意义下的光滑子流形。世界上根本不存在所谓“更抽象的”有限维的光滑流形（Whitney 定理）。为什么我们总是要用抽象的定义来折磨学生们呢？把闭二维流形（曲面）的分类定理证给学生们看不是更好吗？恰恰是这样的精彩定理（即任何紧的连通的可定向的曲面都是一个球面外加若干个环柄似的把手）使我们对现代数学是什么有了一个正确的印象，相反的是，那些对欧式空间的简单的子流形所做的超级抽象的推广，事实上压根没有给出任何新的东东，不过是用来展示一下那些公理化学者们成就的蹩脚货。对曲面的分类定理是顶级的数学成就，堪与美洲大陆或X 射线的发现媲美。这是数学科学里一个真正的发现，我们甚至难以说清到底所发现的这个事实本身对物理学和数学哪一个的贡献更大。它对应用以及对发展正确的世界观的非凡意义目前已超越了数学中的其他的“成就”，诸如对费马大定理的证明，以及对任何充分大的整数都能表示成三个素数和这类事实的证明。为了出风头，当代的数学家有时候总要展示一些“运动会式的”成就，并声称那就是他们的学科里最后的难题。可想而知，这样的做法不仅无助于社会对数学的欣赏，而且恰恰相反，会使人们产生怀疑：对于这样的毫无用处的跳脱衣舞般的问题，有必要耗费能量来做这些（彷佛攀岩似的）练习吗？曲面的分类定理应该被包含在高中数学的课程里（可以不用证明），但不知为什么就连大学数学的课程里也找不到（顺便一下，在法国近几十年来说有的几何课程都被禁止）。在各个层次上，数学教育由学院的特征转回到表述自然科学的重要性的特征，对法国而言是一个及其热点的问题。使我感到很震惊的是那些最好的也是最重要的条理清晰的数学书，在这儿几乎都不为学生们所知（而依我看它们还没有被译成法语）。这些书中有Rademacher 和 Tö写的 《Numbers and figures》；Hilbert 和 Cohn-Vossen写的《plitz, Geometry and the imagination》；Courant 和Robbins 写的《What is mathematics?》；Polya 写的《How to solve it》 和 《Mathematics and plausible reasoning 》； F. Klein 写的《Development of mathematics in the 19th century》。我清晰地记得在学校时，Hermite 写的微积分教程（有俄语译本）给我留下了多么强烈的印象。我记得在其最开始的一篇讲义中就出现了黎曼曲面（当然所有分析的内容都是针对复变量的，也本该如此）。而积分渐进的内容是通过黎曼曲面上道路形变的方法来研究（如今，我们称此方法为Picard-Lefschetz 理论;顺便提一下，Picard是Hermite的女婿－－数学能力往往是由女婿来传承：Hadamard - P. Levy - L. Schwarz - U. Frisch 这个王朝就是巴黎科学院中另一个这样的范例）。由Hermite 一百多年前所写的所谓的“过时的”教程（也许早就被法国大学的学生图书馆当垃圾扔掉了）实际上要比那些如今折磨学生们的最令人厌烦的微积分课本现代化的多。如果数学家们再不睡醒，那么那些对现代的（最正面意义上的）数学理论仍有需要，同时又对那些毫无用处的公理化特征具有免疫力（这是任何敏锐的人所具有的特征）的消费者们会毫不犹豫的将这些学校里的受教育不足的学究们扫地出门。一个数学教师，如果至今还没有掌握至少几卷Landau 和 Lifshitz 著的物理学教程，他（她）必将成为一个数学界的希罕的残存者，就好似如今一个仍不知道开集与闭集差别的人。
Arnold是一款蒙特卡洛光线追踪渲染器，可为您提供最强大的功能集和完全控制权，以构建长期运行的视觉效果和动画要求。Arnold 用于渲染逼真的 3D 角色、创建逼真的设计、完成电影和电视场景以及设计可视化项目。
Arnold 有两种渲染类型：CPU 和 GPU。Arnold GPU 旨在与 NVIDIA GPU 配合使用，因此艺术家可以加速渲染和动画，同时提供更高的渲染质量。
Arnold 使用 Nvidia 的 CUDA 技术，该技术在节点上工作，可以处理并行任务，以节省时间而不影响渲染质量。因此，Arnold GPU 渲染场景的速度要快得多，这使其成为需要在固定时间内生成高质量场景的艺术家和工作室的理想选择。
Redshift是世界上最快的偏置渲染引擎；它是一款可满足高端渲染需求的 GPU 加速渲染器。它使用偏置渲染以及强大的光线追踪和启发式方法来加快渲染时间。因为它是一个有偏差的渲染器，所以它在渲染期间生成近似值并显示最快的时间。
Redshift 专为满足最新的高端产品渲染要求而量身定制。不仅如此，它专为支持各种规模的创意个人和工作室而设计，并且 Redshift 提供与行业标准 CG 应用程序的强大集成。
Redshift 专为满足最新的高端产品渲染要求而量身定制。不仅如此，它专为支持各种规模的创意个人和工作室而设计，并且 Redshift 提供与行业标准 CG 应用程序的强大集成。它支持 NVIDIA 和 AMD GPU，并在单个系统中使用多个 GPU。
渲染方法
正如我们上面所说，Arnold 使用蒙特卡罗光线追踪算法来模拟光的物理行为，而 Redshift 使用偏置渲染结合强大的光线追踪和启发式方法来加速渲染。
GPU 使用情况
Arnold同时使用CPU和GPU；它使用Nvidia的CUDA技术。
Redshift 同时使用 CUDA 和 OpenCL 技术，并支持 NVIDIA 和 AMD 的各种 GPU。Redshift是第一个使用GPU的渲染器，而Arnold是从CPU发展而来，然后开发了更多的GPU卡。
渲染速度
Redshift 被认为是当今最快的渲染引擎之一。它的场景渲染速度比Arnold快很多倍，因为它的工作方式是偏向的，并且利用了多个GPU卡的并行处理能力。
特征
Arnold 渲染与 Redshift 提供了许多功能，包括对次表面散射、体积渲染和照明的支持。然而，尽管功能相似，这两个渲染器也有不同的优势。Arnold 更多的是关于创建逼真的光照和材质，而 Redshift 更多的是关于速度和效率。
因此，对于时间有限、需要缩短渲染时间同时仍保证质量的项目来说，Redshift是最佳选择。当您的项目有足够的时间来要求完美的现实主义时，请不要忘记阿诺德非常擅长这一点。
今天的内容先分享到这里了，读完本文《「阿诺德」阿诺德蓄电池质量怎么样》之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多体育新闻，敬请关注本站,您的关注是给小编最大的鼓励。
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