我一直在试图追查这一点，但谷歌提供的付费墙论文似乎与计算科学没有直接关系，或者根本没有解释源算法。
shadertoy 上有一个帐户一直在炫耀这种方法，但不知道它是从哪里来的，并且是从网站上的其他人那里得到的。以下是此方法的一些实际应用示例：
https://www.shadertoy.com/view/3sdXRX
https://www.shadertoy.com/view/WdcXzS
https://www.shadertoy.com/view/tdtSRB
据我所知，它依赖于最接近单元格中任何给定点的粒子，但以某种方式设法避免检查超过相邻粒子。我真的不明白除此之外发生了什么。
我刚刚发现了有关 Voronoi 粒子跟踪的信息，所以我绝对不是专家。我只想分享我的发现，以帮助其他人在旅途中。
已发布的 Shadertoy 示例的作者在博客中谈到了它：https ://michaelmoroz.github.io/Reintegration-Tracking/
一些正在谈论它的论文不在付费墙后面（不再）https://core.ac.uk/download/pdf/11143248.pdf和https://www.cs.rochester.edu/u/kautz/papers /voronoi-tracking.pdf
这在 sharetoy facebook 群组中分享：“对于那些想了解 Voronoï 粒子跟踪背后的神奇原理的人，我评论并重构了 2 个不同的出色着色器： https ://www.shadertoy.com/view/3ty3Dy https:/ /www.shadertoy.com/view/WtK3zt
这些着色器实现了非常不同的想法：
（当然，由于没有管理碰撞，您可能会不时丢失一个粒子——即使不应该发生在不可压缩的流体中，有些确实会发生，因此一些“重新填充虚空”缓慢的粒子创建。+ 由于 Voronoï 在附近的一些冗余区域，和/或在 RGBA 中存储 4 个粒子）。”
来源：https ://www.facebook.com/groups/shadertoy/permalink/567902837124080