雜訊其實就是程式中的一些隨機變數，所以想要生成雜訊就先要有乙個能夠生成（偽）隨機數的方法
hash函式是可以用來生成隨機數 而且很常用，他會根據輸入的種子數生成並返回對應的隨機數，在圖形學中，通常返回0-1
常用hash函式
·直接取餘法：f(x):= x mod maxm ; maxm一般是不太接近 2^t 的乙個質數。
·乘法取整法：f(x):=trunc((x/maxx)*maxlongit) mod maxm，主要用於實數。
·平方取中法：f(x):=(x*x div 1000 ) mod 1000000); 平方後取中間的，每位包含資訊比較多
先來乙個最簡單地函式,修改p值來觀察影象
可以看到p=100000時已經很難直接判斷每個x對應的y值了，通過fract函式不停的將數值打碎在[0,1]之間，就有了隨機值的感覺
基於這個可以延展至二維、三維向量。
float hash (vec2 p)
vec3 hash( vec3 p )
通過點乘(dot)二、三維向量可以得到乙個[0,1]的一維浮點值，這樣就把問題變成了根據乙個種子求乙個隨機值，也就是一維的求隨機值。
線性同餘發生器（lcg） ：n(i) = (a*n(i-1)+c) % m
進製相乘法（multiply with carry mwc）
線性反饋移位暫存器法（linear feedback shift register,lfsr）
斐波那契lfsr（fabonacci lfsr）
伽羅華lfsr（galois lfsr）
mersenne twister（mt）
知道了怎麼得到隨機值，就等於知道了怎麼生成白雜訊，白雜訊其實就是在二維向量得到隨機值
下面是unityshader的**
參考內容：
條件隨機場學習筆記（1）
1 離散馬爾科夫過程 該過程的特點是當前的狀態僅僅與它之前的乙個狀態有關。狀態轉移概率有兩個屬性，大於零，轉移矩陣的每乙個橫行加一起來和為1.2 隱馬爾科夫要素 五元組 兩個模型引數和三個概率矩陣。n 模型中狀態數 m 輸出字元的個數 a 狀態轉移概率分布 b 觀察字元在狀態j時的概率分布 初始狀態...
C 學習筆記 1 初識值型別
以前只是看看書 現在開始系統的學習c 並好好做筆記 如有不足和錯誤請各位大大及時指出哦 所有的值型別均隱式派生自 system.valuetype 每種值型別均有乙個隱式的預設建構函式來初始化該型別的預設值。值型別有三種，分為 列舉 結構體 簡單值型別。呼叫時候的關鍵字為enum,例如 enum f...
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名詞解釋 li 包起來，表示這是個變數名。字串變數 變數的值如果是字串，一定要用單引號引起來，儘管不引起來也不會出錯。單引號引起來是為了能一眼認出這是變數的值而且是字串值，而不是普通屬性的值。唯一例外是css中類似initial或sans serif的識別符號無須引用起來。乙個最典型的例子 bord...