Nœud Grid Gradient

Le nœud Grid Gradient calcule le gradient d’une grille de voxels scalaire. Le gradient est un champ vectoriel qui décrit à la fois la direction et le taux de l’augmentation la plus forte des valeurs de la grille à chaque voxel.

En d’autres termes, il montre comment et où la grandeur scalaire (telle que la densité, la température ou la distance) change dans l’espace 3D. La direction du vecteur de gradient pointe vers des valeurs croissantes et son amplitude représente la vitesse à laquelle la valeur change dans cette direction.

Mathématiquement, pour un champ scalaire \(f(x, y, z)\), le gradient est défini comme :

\[\nabla f = \frac{\partial f}{\partial x} \mathbf{\hat{i}} + \frac{\partial f}{\partial y} \mathbf{\hat{j}} + \frac{\partial f}{\partial z} \mathbf{\hat{k}}\]

Cette opération est souvent utilisée dans les flux de travail de modélisation procédurale ou de simulation pour dériver des champs de direction à partir de grandeurs scalaires, comme le calcul de normales de surface à partir d’un champ de distance signée (SDF) ou la détermination de la direction d’écoulement dans les champs de densité ou de température.

Inputs

Grid

Grille en entrée à partir de laquelle calculer le gradient. La grille doit contenir des valeurs flottantes, telles que la densité ou la distance.

Outputs

Gradient

Une grille vectorielle représentant le dégradé du champ de saisie. Chaque vecteur pointe vers la direction de la plus grande augmentation de la valeur scalaire, sa longueur correspondant au taux de changement.