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其实这个问题很简单，我们去看一下squareToCosineHemisphere这个蒙特卡洛积分中，他的求导单位是什么就明白了。
蒙特卡洛积分是对连续函数的离散分析，他的sampleList中的Direction代表的是dwi立体角，而不是dudphi。也就意味着我们积分内的公式应当使用ZETAAAAAAAA的图片中的第一条。所以这里ni代表的就是cos（theta in）而不是ui。
最后单个离散积分的公式应当是(F * D * G) / (4.0f * NdotV * NdotL) * NdotL / pdf
这里，
(F * D * G) / (4.0f * NdotV * NdotL) 是 microfacet brdf
NdotL 是渲染方程带的 cos（theta in）
1/pdf 是 蒙特卡洛积分公式自带（得回去复习一下了）好像换edge也不能解决这个问题，解决方法参考一下这个链接的大佬们
看了一下网上大佬写的码，好像不用改C++17也可以用，就得这么写：
float alpha, beta, gamma;
std::tie(alpha, beta, gamma) = computerBarycentric2D(………不是的，是视角为45度，宽高比例为1比1，0.1是near的position，50是far的position。如果是一般屏幕的话一般来说宽高比是16：9根据公式aspect =right/top可得aspect为0.5625。
我理解的解题思路应该是先进行角度的压缩（压成一个长方形），然后再进行长方形到1比1正方形的转换。
压缩会使用到near和far两个变量，根据LEC4最后得出的Mpersp Matrix即可解决。
长方形变成正方形，会使用到“长宽高”三个变量。已知“宽”可以根据near far相减得到，“长和高”使用near点的view平面，可以使用FOV和Aspectratio两个公式算出。如此便可得到Mortho Matrix。
将两个Matrix以ortho前persp后的方式相乘起来，便可得到最终的projection matrix。
我给老师们的建议是，test case不是特别的直观，写完之后没有办法很直观的看到Matrix的到底写对没。如果有条件的话可以整个unit test试一试？
ps.主教是啥（笑）
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