本课程将以Libigl为主要工具，带领学员们入门和从事数字几何处理与计算的研究工作。课程将展示如何便捷地使用常用的几何处理算法，并在此基础上实现其它算法用于自己的科研工作。另外，课程也将介绍数值模拟中的几何计算开发包，包括便捷鲁棒的2D/3D网格生成工具 WildMeshing 和方便易用的有限元方法库PolyFEM。
Libigl简介：
Libigl是一个C++几何处理开源库，包括了从离散微分几何算子、有限元矩阵的构造、参数化、曲面形变等广泛的基础几何处理的开发接口和功能。Libigl采用扁平化设计，数据结构（包括网格与其连接关系）采用基于面元和边元的矩阵表示，提供了直观的可视化工具、方便的序列化和与其它程序协作的接口，易于学习、上手简单、开发便捷。Libigl同时提供了Python的开发接口，在不损失内部运行效率的情况下，方便学习和开发。Libigl被世界数十个科研团队使用，并广泛应用在二十余个SIGGRAPH论文中。在2015年，Libigl荣获“SGP开源软件奖”:
http://awards.geometryprocessing.org
Libigl源码：
https://github.com/libigl/libigl
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授课人简介
姜仲石
，纽约大学(NYU)科朗数学研究所的四年级博士生，2016年本科毕业于中国科学技术大学少年班学院。其博士生导师为Daniele Panozzo教授，主要从事计算机图形学和几何处理方向的研究；当前主要研究兴趣为稳健和高效的处理数字几何对象，使其适用于可靠的科学数值模拟或数据驱动的分析。他曾获2018年Adobe Fellowship与2019年SGP dataset award。
Teseo Schneider
is an assistant professor/faculty fellow in Computer Science at the Courant Institute of Mathematical Sciences in New York University. Teseo earned his PhD in Computer Science from the Universit\`a della Svizzera italiana (2017) with the thesis entitled ``Theory and Applications of Bijective Barycentric Mappings''. He earned a Postdoc Mobility fellowship by Swiss National Science Foundation (SNSF) to pursue his research aiming to bridge physical simulations and geometry. His research interests are in finite element simulations, mathematics, discrete differential geometry, and geometry processing. He is the main developer of PolyFEM, a flexible and easy to use Finite Element Library, he is one of the maintainers of the Libigl python bindings, and contributor to wild meshing, a 2D and 3D robust meshing library.
对网格处理有初步了解。
1. 课程介绍 (10分钟)；
2. Libigl几何处理C++开发库内核（30分钟）；
3. 基于Python便捷开发的几何处理（30分钟）；
4. 使用Libigl的几何处理应用样例深度剖析（1小时）；
5. WildMeshing与PolyFEM开发库（1小时）；
6. 课程总结（10分钟）。
本课程以Taichi编程语言为工具介绍基于物理的动画 (physically based animation) 的基础知识和前沿进展。Taichi编程语言（
https://github.com/taichi-dev/taichi
）是针对计算机图形学设计的高性能编程语言，本课程一开始会充分介绍这门语言。随后，我们会讲解基于物理的模拟的一些基础知识，包括时间积分、弹性与形变等。在课程最后我们会着重介绍如何用99行Taichi代码实现物质点法（Material Point Method, MPM），模拟液体、弹性体、弹塑性体（雪）等介质的耦合。物质点法是最近影视特效中备受青睐的算法，被广泛应用于动画电影如《冰雪奇缘》中。本课程注重实战，提供的所有代码均可一键运行。充分掌握本课程的知识后，基本上就具备了复现部分SIGGRAPH论文的技能，进入了计算机图形学科研的快车道。欢迎你的到来！
授课人简介
胡渊鸣
，麻省理工学院三年级博士生，研究方向是计算机图形学、物理仿真、计算摄影学及高性能编程语言，已在SIGGRAPH/ACM TOG/ICLR/NIPS/CVPR/ICRA发表论文十余篇。2017年本科毕业于清华大学姚班，博士阶段获得Facebook、Adobe、Snap等公司奖学金支持。他主导设计、开发了Taichi编程语言及其优化编译器。
有一定Taichi、Python或C++编程基础即可，有一定的基于物理的动画知识更佳。
1. Taichi编程语言基础（1小时）；
2. 物理模拟基础知识（1小时）；
3. 移动最小二乘物质点法的99行实现详解（1小时）。
真实感图形渲染是一个挑战与回报共存的研究方向。一方面，它能够生成极具美感与艺术性的结果，而另一方面，它在计算机图形学内部也是以基础知识繁杂、上手困难著称。本课程正是希望为大家提供一个渲染方向科研的入门方法。在本课程中，闫令琪教授将系统地介绍真实感图形渲染在世界范围内的研究工作，并从工具使用、训练方案到具体研究方向的探索思路，由浅入深地讲解真实感图形渲染的科研应当如何起步。闫令琪教授的教学风格轻松愉快，讲解清晰易懂，相信大家一定会对在此课程中有所收获。
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授课人简介
闫令琪
，博士，加州大学圣芭芭拉分校（UCSB）助理教授。闫令琪教授于2013年在清华大学获得学士学位，并于2018年在加州大学伯克利分校（UCB）获得博士学位。他的主要研究方向是真实感图形渲染（旧称绘制）。闫令琪教授目前有三个主要成就：（1）在图形渲染领域，他保持着博士期间（5年）以第一作者身份发表 7 篇 SIGGRAPH 系列论文的最高纪录（SIGGRAPH，SIGGRAPH Asia，ACM Transaction on Graphics）；（2）他的博士论文于 2019 年获得 SIGGRAPH 最佳博士论文奖，并得到官方盛赞“每章都可以作为一篇独立的博士论文”；（3）他的科研成果被直接应用于工业界，帮助影片《猩球崛起3：终极之战》与《狮子王 2019》获得奥斯卡最佳视觉效果奖提名，并与 NVIDIA 合作推动了实时光线追踪技术的产生。
学习过图形学基础课程，了解BRDF与光线追踪的基本原理。
1. 真实感图形渲染简介（10分钟）；
2. 渲染方向学术前沿概况（50分钟）；
3. 入门渲染方向——知识储备（15分钟）；
4. 入门渲染方向——Mitsuba等渲染框架（30分钟）；
5. 入门渲染方向——训练方案（25分钟）；
6. 渲染方向的挑战与未来（30分钟）。
计算机图形学中有大量的几何优化问题，比如网格参数化、网格变形、重新网格化、物理仿真等。这些优化问题集成了数值优化、离散微分几何、几何建模等交叉方向的特征，具有较大的挑战。另一方面，由于很多几何问题来源于具有特殊的分段结构（比如离散三角网格），使得这些几何优化问题具有非常特殊且巧妙的求解方法。本课程从基本数值优化理论开始，探讨计算机图形学中的几何优化求解的方法论，然后通过几个应用实例来分析和理解这些特殊几何优化的研究思路。本课程将使得大家对几何优化问题及求解有一个较为全面的理解，为未来从事相关研究打下扎实的基础。
授课人简介
傅孝明
，中国科学技术大学数学学院副研究员，分别于2011、2016年在中国科学技术大学获得学士、博士学位。研究领域为计算机图形学与计算机辅助设计，研究方向为数字几何处理与优化、数字制造等。已在SIGGRAPH/SIGGRAPH ASIA/ACM ToG上发表12篇论文。
陈仁杰
，中国科学技术大学特任教授。2005年于浙江大学获得学士学位，2010年于浙江大学获得应用数学专业博士学位。2011年至2015年于以色列理工大学和美国北卡罗来纳大学教堂山分校从事博士后研究，2015年至2019年在德国马普计算机所任高级研究员，2019年加入中国科学技术大学。研究领域为计算机图形学，主要研究方向包括几何处理和建模、计算几何及裸眼3D显示器等。
宿建平，中国科学技术大学数学学院博士研究生，导师为刘利刚教授，于2017年在东北大学获得学士学位。研究领域为计算机图形学与几何优化。已在SIGGRAPH上发表1篇论文，PG上发表2篇论文。
初步的数值优化基础与数字几何处理基础。
1. 课程介绍（5分钟）；
2. 数值优化基础知识（15分钟）；
3. 几何优化的问题（35分钟）；
4. 几何优化目标与约束（35分钟）；
5. 休息（10分钟）；
6. 快速几何优化实战（50分钟）；
7. 大规模、可扩展的几何优化（30分钟）；
8. 总结与展望（10分钟）。
