Simplex noise is a type of gradient noise algorithm that was invented by Ken Perlin in 2001 as an improvement over his previous noise algorithm, called "Perlin noise". Simplex noise is widely used in computer graphics, simulations, and other applications that require a random-looking pattern. Compared to other types of noise algorithms, simplex noise has several advantages:

    Efficiency: Simplex noise is faster and more efficient to compute than Perlin noise, especially in higher dimensions. This is because the algorithm uses a lower number of gradient evaluations.

    Lower memory usage: Simplex noise requires less memory to store than Perlin noise, which makes it more suitable for use in applications that require a large number of noise values.

    Better visual quality: Simplex noise produces smoother and more natural-looking patterns than Perlin noise, especially in higher dimensions. This is because the algorithm uses a regular simplex shape instead of a regular grid of cubes.

    Lower harmonic distortion: Simplex noise has less harmonic distortion than Perlin noise, which means that it is less likely to produce unwanted patterns or artifacts in the noise.

    Improved properties in higher dimensions: Simplex noise is better suited for use in higher dimensions than Perlin noise because it has fewer directional artifacts.

Overall, simplex noise is a popular choice for many applications due to its efficiency, memory usage, visual quality, and improved properties in higher dimensions. However, it may not be the best choice for all applications, and other types of noise algorithms may be more suitable depending on the specific requirements and constraints of the application
สัญญาณรบกวนแบบซิมเพล็กซ์เป็นอัลกอริธึมสัญญาณรบกวนแบบไล่ระดับชนิดหนึ่งที่เคน เพอร์ลิน ประดิษฐ์ขึ้นในปี พ.ศ. 2544 โดยเป็นการปรับปรุงจากอัลกอริธึมสัญญาณรบกวนก่อนหน้านี้ของเขา ที่เรียกว่า "สัญญาณรบกวนเพอร์ลิน" สัญญาณรบกวน Simplex ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในคอมพิวเตอร์กราฟิก การจำลอง และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่ต้องใช้รูปแบบการดูแบบสุ่ม เมื่อเปรียบเทียบกับอัลกอริธึมเสียงรบกวนประเภทอื่น สัญญาณรบกวนแบบซิมเพล็กซ์มีข้อดีหลายประการ: ประสิทธิภาพ: สัญญาณรบกวนแบบซิมเพล็กซ์นั้นเร็วกว่าและมีประสิทธิภาพในการคำนวณมากกว่าสัญญาณรบกวนแบบ Perlin โดยเฉพาะในมิติที่สูงกว่า เนื่องจากอัลกอริทึมใช้การประเมินการไล่ระดับสีจำนวนน้อยกว่า การใช้หน่วยความจำต่ำกว่า: สัญญาณรบกวน Simplex ต้องการหน่วยความจำในการจัดเก็บน้อยกว่าเสียง Perlin ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับใช้ในแอปพลิเคชันที่ต้องการค่าสัญญาณรบกวนจำนวนมาก คุณภาพของภาพที่ดีขึ้น: สัญญาณรบกวน Simplex ให้รูปแบบที่นุ่มนวลและดูเป็นธรรมชาติมากกว่าสัญญาณรบกวน Perlin โดยเฉพาะในมิติที่สูงกว่า เนื่องจากอัลกอริทึมใช้รูปร่างซิมเพล็กซ์ปกติแทนตารางลูกบาศก์ปกติ ความเพี้ยนฮาร์มอนิกที่ต่ำกว่า: สัญญาณรบกวน Simplex มีการบิดเบือนฮาร์โมนิกน้อยกว่าเสียง Perlin ซึ่งหมายความว่ามีโอกาสน้อยที่จะสร้างรูปแบบหรือสิ่งแปลกปลอมที่ไม่ต้องการในเสียง คุณสมบัติที่ได้รับการปรับปรุงในมิติที่สูงขึ้น: สัญญาณรบกวน Simplex เหมาะกว่าสำหรับการใช้งานในมิติที่สูงกว่าเสียง Perlin เนื่องจากมีข้อผิดพลาดในทิศทางน้อยกว่า โดยรวมแล้ว สัญญาณรบกวนแบบซิมเพล็กซ์เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับหลายแอปพลิเคชัน เนื่องจากประสิทธิภาพ การใช้หน่วยความจำ คุณภาพของภาพ และคุณสมบัติที่ได้รับการปรับปรุงในมิติที่สูงขึ้น อย่างไรก็ตาม อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับทุกแอปพลิเคชัน และอัลกอริธึมสัญญาณรบกวนประเภทอื่นๆ อาจเหมาะสมกว่า ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดและข้อจำกัดเฉพาะของแอปพลิเคชัน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence