cgmath-rs

计算机图形学用的线性代数和数学库。

该库提供

• 向量：Vector2，Vector3，Vector4
• 方阵：Matrix2，Matrix3，Matrix4
• 四元数类型：Quaternion
• 旋转矩阵：Basis2，Basis3
• 角度单位：Rad，Deg
• 点：Point2，Point3
• 透视投影：Perspective，PerspectiveFov，Ortho
• 空间变换：AffineMatrix3，Transform3

并非所有功能都已实现，现有代码尚未完全覆盖测试套件。如果遇到任何错误或遗漏，请通过提交问题通知我，或者更好的是：发送一个带有修复的pull request。

约定

cgmath将其向量解释为列矩阵（也称为“列向量”），这意味着在矩阵变换向量时，矩阵位于左侧。这反映在cgmath实现了矩阵乘以向量的乘法运算符，但没有向量乘以矩阵的运算符。

特性

混叠

这个库提供了一项名为“swizzling”的可选功能，这是GPU程序员普遍熟悉的功能。要启用swizzle运算符，请将--features="swizzle"选项传递给cargo。启用此功能将使cgmath库的大小增加约0.6MB。如果库通过在Cargo.toml中将cgmath作为依赖项以“正常”方式链接，则这不是问题，因为这将使cgmath静态链接，所以所有未使用的swizzle运算符将在发布模式下被编译器优化掉。

示例

如果我们有

let v = Vector3::new(1.0, 2.0, 3.0);

那么v.xyxz()会产生一个

Vector4 { x: 1.0, y: 2.0, z: 1.0, w: 3.0 }

并且v.zy()会产生一个

Vector2 { x: 3.0, y: 2.0 }

SIMD优化

当前的SIMD支持依赖于已废弃的“simd”包以及不稳定的“specialization”特性。为了构建此代码，需要一个1.33之前的nightly构建的Rust，例如2019-01-01-nightly。虽然目前的代码形式没有用处，但它作为未来迁移的起点具有一定的价值（参见https://github.com/rustgd/cgmath/issues/490）。

限制

cgmath不是一个n维库，而是面向计算机图形学应用的，而不是通用的线性代数。它只提供2、3和4维结构，这足以满足大多数计算机图形学应用的需求。这一设计决策是为了简化实现（Rust不能在编译时对常量进行参数化），并使未来的特定维度优化更容易。

贡献

欢迎pull requests，尤其是在性能提升和修复我可能犯的错误方面。还需要单元测试和基准测试，因此在此方面提供帮助将非常受欢迎。