凸-闵可夫斯基和是计算编码为点集的两个凸多面体的重要方法。它能够有效地处理多面体间的几何运算。具体实现可以通过以下代码示例来理解：


// A 是一个三维空间中的三角形

var A = [[1, 0], [0, 1, 0], [1, 0]] 

// B 是一条线段

var B = [[0, -1, 0], [0, 1, 0]] 

console.log(msum(A, B))

上面的代码通过 convex-minkowski-sum 库来计算两个凸多面体 A 和 B 的闵可夫斯基和。如果你想更深入了解如何在MATLAB或Python中开发和应用类似的多面体运算，可以参考以下资源：Matlab开发多面体和多面体 和 Python闵可夫斯基距离计算。

为了能够在项目中直接使用此功能，你可以通过以下命令安装相应的库：


npm install convex-minkowski-sum

安装完成后，通过以下接口调用来实现闵可夫斯基和的计算：


var msum = require('convex-minkowski-sum') 

msum(A, B)

这个接口将 A 和 B 的顶点数组作为输入，并返回它们的闵可夫斯基和。如果你有兴趣探讨更多关于凸多面体的组合拓扑或算法应用，可以查看这篇文章：关于凸集多面体多面体组合拓扑的说明。

了解如何开发和实现多面体的各种运算算法对于提升几何计算能力至关重要。凸多面体相交快速算法、利用代数样条磨光凸多面体的集合运算等相关研究都可以为你的项目提供重要的理论支持和实践指导。你可以点击以下链接获取更多详情：凸多面体相交快速算法论文 和 利用代数样条磨光凸多面体的集合运算。