Rengi nasıl gördüğümüzü açıklamak için Schrödinger ve diğerleri tarafından geliştirilen 3B matematiksel tanımdan uzaklaşan bir paradigma, daha canlı bilgisayar ekranlarına, televizyonlara, tekstillere, basılı materyallere ve daha fazlasına yol açabilir.
Yeni araştırma, Nobel ödüllü fizikçi Erwin Schrödinger ve diğerleri tarafından gözlerinizin bir rengi diğerinden nasıl ayırt ettiğini açıklamak için geliştirilen 3 boyutlu matematiksel uzaydaki büyük bir hatayı düzeltiyor. Bu yanlış model bilim adamları ve endüstri tarafından 100 yılı aşkın bir süredir kullanılmaktadır. Çalışma, bilimsel veri görselleştirmelerini geliştirme, televizyon setlerini iyileştirme ve tekstil ve boya endüstrilerini yeniden kalibre etme potansiyeline sahip.
Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’nda bilim görselleştirmeleri yaratan matematik geçmişine sahip bir bilgisayar bilimcisi olan Roxana Bojak, “Renk uzayının varsayılan şekli bir paradigma kayması gerektiriyor” dedi. Bujack, Los Alamos ekibinin renk algısının matematiği hakkındaki makalenin baş yazarıdır. Yayınlanan Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı.
“Araştırmamız, gözün renk farklılıklarını nasıl algıladığına dair mevcut matematiksel modelin yanlış olduğunu gösteriyor. Bu model Bernhard Riemann tarafından önerildi ve matematik ve fizikteki tüm devler – Hermann von Helmholtz ve Erwin Schrödinger tarafından geliştirildi ve bir tanesinin yanlış olduğunu kanıtlamak büyük ölçüde. bir bilim adamının rüyası.”
İnsan renk algısı modellemesi, görüntü işleme, bilgisayar grafikleri ve görselleştirme görevlerinin otomasyonunu sağlar.
Los Alamos ekibi, Nobel ödüllü fizikçi Erwin Schrödinger de dahil olmak üzere bilim adamlarının, gözünüzün bir rengi diğerinden nasıl ayırt ettiğini açıklamak için kullandıkları matematiği düzeltiyor.
Bojak, “Orijinal fikrimiz, veri görselleştirme için renk haritalarını otomatik olarak iyileştirecek, anlaşılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştıracak algoritmalar geliştirmekti.” Dedi. Bu nedenle araştırma ekibi, düz çizgilerin eğri yüzeylere genelleştirilmesine izin veren Riemann geometrisinin uzun vadeli uygulamasının işe yaramadığını keşfeden ilk kişi olduklarını öğrendiklerinde şaşırdılar.
Endüstri standartlarını oluşturmak için algılanan renk uzayının doğru bir matematiksel modeline ihtiyaç vardır. İlk denemeler, birçok lisede öğretilen tanıdık geometri olan Öklid uzaylarını kullandı. Daha sonra, daha gelişmiş modeller Riemann geometrisini kullandı. Modeller 3B uzayda kırmızı, yeşil ve mavi boyar. Bunlar, retinamızdaki ışığı algılayan koniler tarafından güçlü bir şekilde kaydedilen renklerdir ve şaşırtıcı olmayan bir şekilde – tüm görüntüleri bir RGB bilgisayar ekranında oluşturmak için karışan renkler.
Bojak ve meslektaşları, psikoloji, biyoloji ve matematiği birleştiren çalışmada, Riemann geometrisinin kullanılmasının, büyük renk farklılıkları algısını abarttığını keşfettiler. Bunun nedeni, insanların, büyük bir renk farkının, birbirinden çok farklı iki renk arasındaki küçük renk farklarını toplarsanız elde edeceğiniz toplamdan daha az olduğunu anlamalarıdır.
Riemann geometrisi bu etkiyi açıklayamaz.
Bujack, “Bunu beklemiyorduk ve bu yeni renk uzayının tam geometrisini henüz bilmiyoruz” dedi. “Bunu normal olarak düşünebiliriz, ancak ek bir hidrasyon veya ağırlık işleviyle uzun mesafeleri çekerek daha kısa hale getirebiliriz. Ancak bunu henüz kanıtlayamıyoruz.”
Referans: “Algısal Renk Alanının Riemann Dışı Doğası” Roxana Bojak, Emily Tate, Jonah Miller, Electra Caffrey ve Teresh L. Turton, 29 Nisan 2022 Buradan ulaşabilirsiniz Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı.
DOI: 10.1073/pnas.2119753119
Finansman: Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’nın Laboratuvara Dayalı Araştırma ve Geliştirme Programı.
“Analist. Tutkulu zombi gurusu. Twitter uygulayıcısı. İnternet fanatiği. Dost pastırma hayranı.”
More Stories
Bilim insanları dünyadaki en büyük demir cevheri yataklarında milyar yıllık bir sırrı keşfetti
Fosillere göre tarih öncesi deniz ineği, timsah ve köpekbalığı tarafından yenildi
Büyük bir bindirme fayı üzerine yapılan yeni araştırma, bir sonraki büyük depremin yakın olabileceğini gösteriyor