convex minkowski sum 计算两个凸多胞体的闵可夫斯基和

凸-闵可夫斯基和的计算为我们提供了一个处理 3D 空间中多面体运算的有效工具。以两个凸多面体为例，A 是一个三角形，其顶点坐标为 [[1, 0], [0, 1, 0], [1, 0]]，而 B 则是一个简单的线段，其端点为 [[0, -1, 0], [0, 1, 0]]。通过调用 convex-minkowski-sum 库中的 msum(A, B) 函数，我们可以轻松计算这两个凸多面体的闵可夫斯基和，得到一个新的顶点数组，进一步应用于复杂几何体的分析和处理。

为了更深入了解如何在不同环境中实现和应用该算法，您可以参考python 闵可夫斯基距离计算，或者查阅相关的凸多面体相交快速算法论文，这些资源为您提供了丰富的背景知识和代码示例，有助于您更好地掌握该算法的实际应用。

如果您对多面体的网格构建感兴趣，可以查看高效构建复杂几何体多面体网格的详细内容。关于多面体组合拓扑的研究可以通过阅读凸集多面体组合拓扑的说明来获得更多信息。这些资源将帮助您拓展视野，深入理解多面体的几何性质及其应用。

安装该库十分简单，您只需运行以下命令：

npm install convex-minkowski-sum

安装后，您就可以在项目中直接使用它来处理多面体的运算。若您想进一步研究凸多面体的消隐原理，请参考PolyhedraSaver develop凸多面体消隐原理，这个文档详细解释了相关的几何计算和算法实现。