habe es jedoch noch nicht ausreichend getestet...sollte es so nicht funktionieren, werde ich später noch die Korrektur posten
Deine Methode funktioniert nur mit orthonormalen Matrizen. D.h. du verlässt dich darauf das die Basisvektoren orthogonal zueinander liegen und die Länge 1 haben. Die Matrix darf ausschließlich Translation und Rotation beinhalten. Sobald du eine Skalierung, Scherung oder Projektion brauchst fliegt dir das um die Ohren. Häufig reichen aber Translation und Rotation völlig aus und dies ist eine legitime Performance-Optimierung.
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Oh ja... genau das hab ich übersehen! Abermals großen Dank! Das erklärt meine Probleme, denn ich habe eine Skalierung. Dann werde ich wohl doch die allgemeine Form mit Determinantenbildung benutzen müssen. Ich melde mich dazu wieder. lg Q
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Abschluss:
Die Inverse berechne ich nun wie es auch in der CoolMathLib passiert (in einer für meine Zwecke leicht modifizierten Variante). Der o.a. Code scheint für einige Fälle falsche Ergebnisse zu liefern! Statt zu debuggen habe ich mich für den einfacheren und stabileren Weg entschieden diese allgemeine Lösung zu benutzen.
Thema erledigt! =)
lg Q
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