Questions tagged «cg.comp-geom»

计算几何是从计算的角度研究几何问题。问题的示例包括:计算诸如凸包的几何对象,降维,度量空间中的最短路径问题,或找到近似整个集合的某个度量(即核心集)的小点子集。

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查找长方体联合中包含的最大立方体
我在3D空间中有很多长方体,每个长方体的起点都是(x,y,z),大小为(Lx,Ly,Lz)。我想知道如何在这个3D空间中找到长方体联合中包含的最大立方体。是否有一种有效的算法? 例如,如果我有以下长方体: 以(0,0,0)开始且大小为(10,10,10)的长方体, 长为(10,0,0)且大小为(12,13,15)的长方体, 大小为(10,10,10)的(0,10,0)的长方体, 大小为(10,10,10)的(0,0,10)的长方体,以及 大小为(9,9,9)的(10,10,10)长方体。 然后,这些长方体并集中包含的最大立方体将是一个以(0,0,0)开始且大小为(19,19,19)的立方体。 这个问题的更一般的版本: 给定R d中盒子的集合,找到盒子并 集内包含的最大超立方体。ñnnRdRd\mathbb{R}^d

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四边数据结构(Delaunay / Voronoi)
计算几何体或代数学家有2个问题: 我才刚刚开始涉足计算几何,我爱它=) 为了实现Delaunay三角剖分算法,我正在尝试阅读Guibas和Stolfi的著名文章“操纵一般细分和计算Voronoi图的原语”。我很想跳过所有理论上的内容,而只是阅读它们的四边数据结构的描述以节省时间。但是,如果结构被广泛使用,或者仅仅因为它很漂亮,我认为理解本文中的所有数学也许是值得的。 数学对我来说有点困难。我并不完全了解拓扑,但是对它们的边缘代数的描述需要我没有的抽象代数知识。 我的两个问题是:除了计算Delaunay / Voronoi之外,四边结构还有哪些其他应用?它似乎是一个非常强大的工具。 第二个问题;什么是抽象代数?如果您能给我参考抽象代数的介绍,那就太好了,这样我就可以理解它们的边缘代数部分。 谢谢!

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如何不计算包含有限的一组圆的最小圆
假设我们有一个有限集LLL中的磁盘R2R2\mathbb{R}^2,我们希望计算最小磁盘DDD为其⋃L⊆D⋃L⊆D\bigcup L\subseteq D。做到这一点的标准方法是使用Matoušek,Sharir和Welzl [1]的算法找到了基础BBB的LLL,并让D=⟨B⟩D=⟨B⟩D=\langle B\rangle,最小的盘片容纳⋃B⋃B\bigcup B。磁盘⟨B⟩⟨B⟩\langle B\rangle可以使用代数的事实是,由于计算BBB为基础,在每个磁盘BBB相切⟨B⟩⟨B⟩\langle B\rangle。 (B⊆LB⊆LB\subseteq L为基础的LLL如果BBB是最小的,使得⟨B⟩=⟨L⟩⟨B⟩=⟨L⟩\langle B\rangle=\langle L\rangle甲基础具有至多三个元件;在一般用于在球RdRd\mathbb{R}^d的基础具有至多d+1d+1d+1。元素) 它是如下的随机递归算法。(但请参见下面的迭代版本,这可能更易于理解。) 过程:MSW(L,B)MSW(L,B)MSW(L, B) 输入:有限的磁盘LLL,BBB,其中BBB是(BBB)的基础。 如果L=∅L=∅L=\varnothing,返回BBB。 否则选择X∈LX∈LX\in L随意。 让B′←MSW(L−{X},B)B′←MSW(L−{X},B)B'\leftarrow MSW(L-\{X\}, B)。 如果X⊆⟨B′⟩X⊆⟨B′⟩X\subseteq\langle B'\rangle然后返回B′B′B'。 否则返回,其中乙”是的基乙' ∪ { X }。MSW(L,B′′)MSW(L,B″)MSW(L, B'')B′′B″B''B′∪{X}B′∪{X}B'\cup\{X\} 用作以计算L的基础。MSW(L,∅)MSW(L,∅)MSW(L, \varnothing)LLL 最近,我有理由实现此算法。在验证了数百万个随机生成的测试用例中的结果正确之后,我注意到我在实现中犯了一个错误。在最后的步骤我被返回,而不是中号小号w ^ (大号,乙”)。MSW(L−{X},B′′)MSW(L−{X},B″)MSW(L-\{X\}, B'')MSW(L,B′′)MSW(L,B″)MSW(L, B'') 尽管存在此错误,该算法仍给出正确的答案。 我的问题:为什么这种算法的错误版本在这里显然给出正确的答案?它总是(证明)有效吗?如果是这样,那么在更高维度上也是如此吗? 补充:一些误解 几个人提出了不正确的论据,以至于修改后的算法是完全正确的,因此在这里避免一些误解可能很有用。一个普遍的错误信念似乎是。这是该主张的反例。鉴于磁盘一个,b ,c ^ ,d ,È如下面(的边界⟨ 一个,b ,ê ⟩也以红色显示):B⊆⟨MSW(L,B)⟩B⊆⟨MSW(L,B)⟩B\subseteq\langle MSW(L, B)\ranglea,b,c,d,ea,b,c,d,ea,b,c,d,e⟨a,b,e⟩⟨a,b,e⟩\langle …

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按欧几里得距离排序
SSS是平面上的一组点。随机点x∉Sx∉Sx \notin S是在同一平面上给出。任务是要排序的所有y∈Sy∈Sy \in S通过之间欧氏距离xxx和yyy。 无脑方法是计算之间的距离xxx和yyy所有ÿ∈ 小号y∈Sy \in S,然后排序它们使用任何快速算法。 有什么方法可以存储或预处理小号SS从而使分类过程变得更快?

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有二维矩形着色问题的常数因子近似算法吗?
我们在这里考虑的问题是众所周知的间隔着色问题的扩展。代替间隔,我们考虑具有与轴平行的边的矩形。目的是使用最少数量的颜色为矩形着色,以便为任意两个重叠的矩形分配不同的颜色。 已知此问题是NP难题。Xin Han,Iwama Kazuo,Rolf Klein和Andrezej Lingas(在箱图上逼近最大独立集和最小顶点着色)给出了O(log n)逼近。有更好的近似算法吗? 我们知道,间隔着色问题是在多项式时间内通过首先拟合算法根据其左端点考虑间隔而解决的。但是,当间隔以任意顺序出现时,首次拟合在线算法具有8竞争性。 矩形着色问题的首选算法的性能如何?当矩形根据其左(垂直)边出现时,首次拟合算法会怎样? 在此先感谢您的任何帮助。

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寻找最大的有限直径的点集
鉴于点在和距离找到这些点,使得没有两个人的欧几里得距离超过最大子。p1个,… ,pñp1个,…,pñp_1,\ldots,p_n[Rd[Rd\mathbb{R}^{d}升升l升升l 这个问题的复杂性是什么? 在两点之间的距离最大为的点上具有边的点的图形中,问题等同于找到最大团。反过来可能不成立,因为不是每个图形可以得到这种方式(一个实例是星为)。因此,一个相关的问题是:有关此类图的知识是什么?升升lķ1 ,7ķ1个,7K_{1,7}d= 2d=2d=2

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由置换相关的两个矩阵
以下问题的计算复杂度是多少: 给定两个复杂矩阵甲和乙检查,如果有一个置换矩阵P,使得: 乙= P 甲P Ť。n × nñ×ñn\times n一种一种A乙乙BPPPB = P一个PŤ。乙=P一种PŤ。B = P A P^T. 如果有帮助,可以假设和B是埃尔米特式的(甚至是A和B是实且对称的)。一种一种A乙乙B一种一种A乙乙B 笔记: 问题源于检查两个向量是否通过单一旋转相关,请参见通过旋转相关的向量集-MathOverflow。在这种情况下,和B是它们的Gramian矩阵。一种一种A乙乙B 这个问题至少和图同构问题一样困难-以和B作为邻接矩阵。一种一种A乙乙B

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绘制带有很少“尖锐”顶点的图形?
对于平面图在具有直边的平面上的平面嵌入,如果顶点周围的两个连续边之间的最大角度大于180,则将顶点定义为尖锐顶点。换句话说,如果存在一条直线穿过该顶点嵌入中的顶点,使得入射到该顶点的所有边都位于该线的一侧,则该顶点是“尖锐的”,否则不是。另外,让我们只担心度数至少为3的顶点。 我想绘制很少有尖锐顶点的平面图。有没有人研究过这样的图纸? 特别是,我想绘制最大度数为3的平面图,以使嵌入中度数为3的尖锐顶点的数目为并且可以用多项式位数记下顶点的坐标。O (对数n )Ø(日志⁡ñ)O(\log n) 在Google学术搜索上花了一些时间后,我可以找到以下内容: 我对顶点清晰度的测量与一个已经研究的概念有关,该概念称为“ 角度分辨率”。从维基百科: 图的图形的角分辨率是指在图形的公共顶点处会合的任意两个边所形成的最锐角。 因此,对于我的目的,角度分辨率为度数为3的顶点的平面图将很好。π/ 2π/2\pi/2 对于图中度为的顶点,其周围的角分辨率最多为。2 π / dddd2个π/天2π/d2\pi/d 过去已经研究了是否紧的问题,但我只能找到渐近结果。例如,Malitz和Papakostas 证明,可以使用的角分辨率绘制最大度为任何平面图。但是对于的情况,此结果不能给出很好的界限。dddαdαd\alpha^dd= 3d=3d=3

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订单维护问题(或“维护列表中的订单”)是为了支持以下操作: singleton:创建一个包含一个项目的列表,并返回指向它的指针 insertAfter:给定一个指向项目的指针,在其后插入一个新项目,并返回指向该新项目的指针 delete:给定指向项目的指针,将其从列表中删除 minPointer:给定两个指向同一列表中项目的指针,则返回更靠近列表前面的那个 我知道此问题的三种解决方案可以在摊销时间内执行所有操作。它们都使用乘法。O(1)O(1)O(1) Athanasios K. Tsakalidis:维护广义链表中的顺序 Dietz,P.,D. Sleator,两种用于维护列表顺序的算法 Michael A. Bender,Richard Cole,Erik D. Demaine,Martin Farach-Colton和Jack Zito,“维护列表中顺序的两种简化算法” 是否可以在摊销时间内以列表形式维护订单,而无需使用A C 0以外的任何算术运算?O(1)O(1)O(1)AC0AC0AC^0

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本文的下界证明正确吗?
在本文的“圆包装折纸设计是很难”由Erik D. Demaine,桑德尔P.菲克特,罗伯特·朗,第15页,图13中,他们声称,最小的正方形的边长包围两个圆1/2的面积为1.471299。根据我的计算,我得到的边长为1.362,面积为1.855。我写错了还是纸上有错?


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计算多面体的Löwner-John椭球
CCCCCC 有界多面体的MVE是否有快速的(即基于非椭球法的)近似值,仅以其相交定义的半平面表示?特别是,我会对按时间多项式运行的方法和维数和反误差感兴趣1 / ε1个/ε1/\varepsilon。

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预处理多面体和平面的分离
我很难理解Dobkin和Kirkpatrick在论文中关于多面体分离的第一步。我正在尝试了解此版本:http : //www.cs.princeton.edu/~dpd/Papers/SCG-09-invited/old%20papers/DPD+Kirk.pdf 它认为,在我们知道由和s_i实现的和的最佳分离之后,我们可以在O(1)步骤中找到P_ {i-1}和S的最佳分离。这是通过以下方式完成的。我们通过r_i取平行于S的平面,并将P_ {i-1}切成两部分。一方面,最接近S的点是r_i,另一方面,我们有一个``基本''多面体,我们可以在O(1)时间中进行检查。我的问题是-我们如何找到该基本多面体?注意r_i的度小号[RPiPiP_{i}SSSririr_isisis_iPi−1Pi−1P_{i-1}SSSO(1)O(1)O(1)SSSririr_iPi−1Pi−1P_{i-1}SSSririr_iO(1)O(1)O(1)ririr_i在可能不受限制。Pi−1Pi−1P_{i-1} 在pdf中以证明第9页的Thm 5.1,他们使用第4页的Thm 3.1,这使整个过程变得很难理解。

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一组平面点的三角剖分数量:为什么这么难?
在今年夏天听完Emo Welzl关于这个话题的演讲后,我知道飞机上一组个点的三角剖分数量大约在和。抱歉,如果我过时了;欢迎更新。nnnO (30 n)之间Ω(8.48n)Ω(8.48n)\Omega(8.48^n)O(30n)O(30n)O(30^n) 我在课堂上提到了这一点,并希望通过简短的圣人言论来使学生理解(a)为什么事实证明很难确定这个数量,以及(b)为什么这么多的人关心确定这个数量。我发现我没有足够的答案来阐明这两个问题。对于我的贤哲而言! 感谢您回答这些公认的含糊不清的问题。谢谢!

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平面图通过胖东西的交集?
Koebe有一个美丽的定理(请参见此处),指出可以将任何平面图绘制为磁盘的吻合图(非常浪漫...)。(换句话说,可以将任何平面图绘制为磁盘的交集图。) Koebe定理不是很容易证明。我的问题是:该定理是否有一个更简单的版本,即允许使用任何胖凸形状代替圆盘(凸度可能需要协商,但不能胖)。注意,每个顶点可以是不同的形状。 谢谢... 澄清:对于形状,让- [R (X )是的最小包围球的半径X,让- [R (X )让我在最大封闭的球的半径小号。形状小号是α -fat如果ř (X )/ [R (X )≤ α。(这不是肥胖的唯一定义,顺便说一句。)XXX[R (X)R(X)R(X)XXX[R (X)r(X)r(X)小号SS小号SSαα\alpha[R (X )/ [R (X )≤ α[R(X)/[R(X)≤αR(x) /r(x) \leq \alpha

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