3DCS很大的特色是將特徵轉換為點的形態表示，
但常常會有人問：「拿點代表特徵不夠精準吧。」
事實上，點(Point)可以組成線(Line)，線(Line)可以組成面(Surface)，
只要點夠多，要組成曲面都沒有問題，
但這並不是要叫使用者在使用3DCS時，建立很多很多的點，
同時3DCS也不需要你建立這麼多的點，結果先崩潰的只是使用者或電腦而已。
來問問大家一個問題(๑•̀ㅂ•́)و✧：
參考上面的圖片，目前有一個平面，
這個平面的平面度公差控制在±1mm，
有沒有人能夠回答1、2、3每個位置的變異個別是多少?
好像太難回答了(´༎ຶД༎ຶ`)，我們還可以簡化一下：
那這樣呢( ´・◡・｀)？
其實我也不知道ʅ（´◔౪◔）ʃ每個點的變異量是多少，但是我知道公差不會超過±1mm，
所以我們來延伸一下，這個平面包含無限多個點，
但是每個點的變異量都不會超過±1mm，
這時候的無限多個點、100個點、3個點或是1個點通通會被控制在±1mm之中，
點的數量還重要嗎？
需要幾個點這個問題一點也不重要，
重點是這個平面上的所有點都是被控制在一個範圍裡的隨機變量，
這時候蒙地卡羅法就發揮它的效用了，
配合分佈狀況(機率)模擬隨機變量出現的次數。
上面幾張圖是利用64個點進行隨機變異，
同時也可以當作這個平面上隨機的64個點的變異。
我們可以再進行簡化，只拿中間的其中一個點作為代表，
表示這個平面上某一個點的變異狀況：
這是一個很好的概念，可以在隨機變異的狀況下，
讓使用者不需要定義平面上的每一個點進而模擬實際的變異狀況。
(́提◞౪◟供‵)
3DCS
►3DCS │一維公差分析與三維公差分析的差異-part1
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