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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用最少数量的矩形覆盖凹面
我试图用一个最小的矩形覆盖一个简单的凹多边形。我的矩形可以是任意长度,但是它们具有最大宽度,并且多边形永远不会具有锐角。 我考虑过尝试将凹面多边形分解为三角形,以产生一组最小重叠的矩形,这些矩形将每个三角形的边界最小化,然后将这些矩形合并为更大的矩形。但是,我认为这不适用于多边形边缘的小缺口。这些凹口上的反射顶点创建的三角形将创建错误的矩形。我正在寻找将跨越/忽略缺口的矩形。 我对计算几何学一无所知,所以我不确定如何开始提出这个问题。 我发现其他类似的帖子,但不是我需要的: 将多边形分成最少数量的矩形和三角形 用最少的正方形覆盖任意多边形 查找矩形,使其覆盖最大点数ķķk 寻找最少的矩形以覆盖一组矩形的算法 一些示例:黑色是输入。红色是可接受的输出。 另一个例子:首选第二个输出。但是,生成两个输出并使用另一个因素确定偏好可能是必要的,而不是此算法的责任。 模仿曲线的多边形极为罕见。在这种情况下,矩形的大部分面积都被浪费了。但是,这是可以接受的,因为每个矩形都遵守最大宽度约束。 另外,我发现本文与我的需要很接近: Paul Iacob,Daniela Marinescu和Cristina Luca的矩形作品覆盖 也许更好的问题是“如何识别凹多边形的矩形部分?” 这是显示所需实现的图像: 绿色是实际的材料用量。红色矩形是布局。蓝色是整个多边形的MBR。我想我应该尝试获取少量MBR并将其填充。在左上角终止于多边形中间的2-3个绿色矩形非常昂贵。那就是我要最小化的。绿色矩形具有最小和最大宽度和高度,但是我可以使用足够多的行和列来覆盖一个区域。同样,我必须最小化不跨越输入的矩形的数量。我还可以修改绿色矩形的形状以适合在很小的地方,这也是非常昂贵的。换句话说,获得尽可能多的矩形以尽可能地跨度是理想的。

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在o(n log n)中找到点的最短成对距离?
以下练习已分发给我指导的学生: 给定平面中的nnn个点,请设计一种算法,该算法可找到一对对所有点之间的距离最小的点。该算法应在时间o(n2)o(n2)o(n^2)。 有一个(相对)简单的分而治之算法,可以解决时间的任务Θ(nlogn)Θ(nlog⁡n)\Theta(n \log n)。 问题1:是否有一种算法可以在最坏的情况下准确地解决给定的问题o(nlogn)o(nlog⁡n)\mathcal{o}(n \log n)? 我怀疑这是有可能的是我记得在一些谈话中看到的结果(赞赏参考)。它指出沿着不超过恒定数目的线的东西c∈Nc∈Nc \in \mathbb{N}点可被布置在周围的一些点处的平面ppp半径的圆内r∈Rr∈Rr \in \mathbb{R}用rrr所涉及的点的任何两个之间的最小距离。我认为c=7c=7c=7,这些点形成一个等边六边形,中心为ppp(在极端情况下)。 在这种情况下,以下算法应在nnn步之内解决它们的问题。 fun mindist [] | p::[] = INFINITY | mindist p1::p1::[] = dist(P[0], P[1]) | mindist p::r = let m = mindist(r) in min(m, nextNeighbour(p, r, m)) end 注意,这是(声称是)在线性时间内,因为在点只有一个恒定数量r可以是不大于较远远离m从p(假设上面的语句); 只需调查这些点即可找到新的最小值。当然有一个陷阱。如何实现nextNeighbour(也许在线性时间内进行预处理)? 问题2:让一组点的和点p ∉ [R 。让米∈ [R与RRRp∉Rp∉Rp \notin Rm∈Rm∈Rm …

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具有成对可见性的美术馆变体?
传统的画廊问题设置了一个区域和一些具有可见性的护卫,并要求查看整个区域所需的护卫最少。 有没有人看过画廊的变型,其中可见性区域由一对警卫定义。例如,一种说法可能是,如果有一对守卫的最小边界圆覆盖该点,则该点被覆盖?

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平均失真嵌入
考虑两个度量空间和,和嵌入。传统度量空间嵌入将的质量作为原始距离与最终距离的最坏情况之比来测量: (X,d)(X,d)(X, d)(Y,f)(Y,f)(Y, f)μ:X→Yμ:X→Y\mu : X \rightarrow Yμμ\muρ=maxp,q∈X{d(x,y)f(μ(x),μ(y)),f(μ(x),μ(y))d(x,y)}ρ=maxp,q∈X{d(x,y)f(μ(x),μ(y)),f(μ(x),μ(y))d(x,y)} \rho = \max_{p,q \in X} \{ \frac{d(x,y)}{f(\mu(x), \mu(y))}, \frac{f(\mu(x), \mu(y))}{d(x,y)} \} 不过,还有其他质量度量标准:Dhamdhere等人研究了“平均”失真: σ=∑d(x,y)∑f(μ(x),μ(y)).σ=∑d(x,y)∑f(μ(x),μ(y)). \sigma = \frac{\sum d(x,y)}{\sum f(\mu(x), \mu(y))}. 但是,我在这里感兴趣的度量是类似MDS的方法所使用的度量,它查看平均加法误差: ε2=∑|d(x,y)−f(μ(x),μ(y))|2ε2=∑|d(x,y)−f(μ(x),μ(y))|2 \varepsilon^2 = \sum | d(x,y) - f(\mu(x), \mu(y))|^2 尽管类MDS方法在theoryCS社区之外进行了广泛的研究,但我只知道有一篇论文(由Dhamdhere等人进行过)研究了在这种情况下的优化,并且对于嵌入到行中的有限问题(Y=RY=RY = \mathbb{R})(边注:TASOS Sidiropoulos' 2005年硕士论文具有早期工作的好的评论) 在这种错误观念下,人们是否意识到关于严格质量分析的最新工作?虽然这些问题通常很难解决,但我更感兴趣的是任何近似值。

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尺寸减少而松弛?
约翰逊-Lindenstrauss引理表示大致是,对于任何集合的Ñ在点- [R d,存在地图˚F :- [R d → [R ķ其中ķ = Ö (日志ñ / ε 2)使得对于所有X ,ÿ ∈ 小号: (1 − ϵ )| | f (x )− f (y )| | SSSnnnRdRd\mathbb{R}^df:Rd→Rkf:Rd→Rkf:\mathbb{R}^d \rightarrow \mathbb{R}^kk=O(logn/ϵ2)k=O(log⁡n/ϵ2)k = O(\log n/\epsilon^2)x,y∈Sx,y∈Sx, y \in S 据了解,类似的语句是不可能的 ℓ 1度,但如果通过提供担保较弱各地获得这种下限的任何方式,知道了吗?例如,可以存在是用于上述引理的版本 ℓ 1(1 − ϵ )| | F(x )− …

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查找图的对偶
根据Gross和Tucker的《拓扑图论》一书,给定一个图在表面上的细胞嵌入(通过“表面”,我的意思是一个带有手柄的球体,而在以下指的是正好为的球体。可以通过将嵌入原始图的面视为顶点并为两个面之间添加一条边来定义对偶多重图,以使对应图面在原始图中具有相同的每一侧。n≥0n≥0n\geq 0SnSnS_nnnn 这是我的问题。给定一个图,我需要找到另一个图这样就存在一个表面并且在上存在的蜂窝嵌入,使得是嵌入的对偶。我知道有很多可能的图形;我只需要为每个图找到一个。GGGG′G′G'SSSGGGSSSG′G′G'GGGG′G′G'GGG 我有几个问题。我的当前策略是(1)确定属的,(2)发现的一个嵌入上,和(3)找到的双重该嵌入的。所有这些步骤都具有已知算法(尽管(1)是NP-Hard)。我想知道是否有找到绕过属类计算的的方法,因为这是该方法的瓶颈,这是我的第一个问题。我的第二个问题是:如果我知道是规则的,那可以简化类的计算吗?我的第三个问题是要求提供任何可以帮助我解决此问题的参考资料。nnnGGGGGGSnSnS_nG′G′G'GGG

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恢复数字化线的斜率
是否有任何工作可通过数字化恢复线段的斜率?当然,不能做到如此精确。人们想要的是一种从数字化线中得出可能的斜率间隔的方法。 (我使用的数字化线的概念是罗森菲尔德的:对对的集合,其中i覆盖整数(或连续整数的块),而nint(x)表示整数最接近x(如果x = k + 1/2,则取nint(x)= k)。(i,nint(ai+b))(i,nint(ai+b))(i,nint(ai+b))iiinint(x)nint(x)nint(x)xxxx=k+1/2x=k+1/2x=k+1/2nint(x)=knint(x)=knint(x)=k 我自己完成了一些工作(请参阅http://jamespropp.org/SeeSlope.nb),但是我没有计算几何方面的正式背景,因此我怀疑自己可能是在重新发明轮子,因为问题似乎是这样的一个基本的。 实际上,我知道在文献中有估计斜率的线性回归方法,但是我无法在任何地方找到我的结果。(此结果说,如果一个人选择和随机地均匀地,则斜率之间的差行的和斜率回归线近似的个点()具有标准偏差。)O(1/n1.5)O(1/n1.5)O(1/n^{1.5})aaabbb[0,1][0,1][0,1]aaay=ax+by=ax+by=ax+ba¯¯¯a¯\overline{a}nnn(i,nint(ai+b))(i,nint(ai+b))(i,nint(ai+b))1≤i≤n1≤i≤n1 \leq i \leq nO(1/n1.5)O(1/n1.5)O(1/n^{1.5}) 任何有关相关文献的线索或指针将不胜感激。 吉姆·普普(Jim Propp)(JamesPropp@ignorethis.gmail.com)

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在NP中检查凸包是否包含单位球?
给定维欧几里得空间中的个点,问题在于确定凸包是否包含以原点为中心的单位球。dnnnddd NP中有这个问题吗? 在co-NP中,作为见证者,可以在凸包外面的球中给出一个点,并使用线性编程验证这一事实。 我在这里的重点不是与平方根有关的计算机精度,尽管这也可能很有趣。 (与/mathpro/141782/ficiently-determine-if-convex-hull-contains-the-unit-ball相关。)

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均匀分布的点集上贪婪扳手的最长边长度
令为的个点的集合。对于任何,一 -spanner是一个无向图的欧几里得度量下加权,使得对于任意两点,,在最短距离,,最多是和之间的欧几里得距离的倍,(请注意,此定义可以轻松扩展到任意度量空间)。PPPNNNRdRd\mathbb{R}^dt≥1t≥1t \geq 1tttG=(P,E)G=(P,E)G=(P, E)vvvuuuGGGd(v,u)d(v,u)d(v, u)tttvvvuuu|vu||vu||v u| 考虑以下算法,其中和为输入:PPPttt E = empty for every pair of points (v, u) in ascending order under |vu| if the shortest path in (P, E) is more than t times |vu| add (v, u) to E return E 该算法计算所谓的贪婪扳手(或路径贪婪扳手)。该图已经过大量研究:在实践和理论上都产生了非常好的扳手。 我对贪婪扳手中最长边的长度感兴趣,如果均匀分布在(d = 2的情况也很好)。我猜想此最大长度最多约为,可能有一些对数因子和。这个推测是由实验数据引起的。PPP[0,1]d[0,1]d[0,1]^d1/N−−√1/N1 / \sqrt{N}ddd 我感兴趣的原因是,如果最长边的长度相对较短,我有一种算法可以快速计算贪婪的扳手。如果以上内容正确,则意味着我的算法适用于以上情况,因此在实践中可能很有用。 …

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半空间范围计数的权衡界限
当前对在一组维点上执行半空间范围计数查询的最佳界限是什么,以时间/空间折衷的形式表示。根据Matousek的开创性1993纸(定理6.2,范围搜索与高效层次插条),我们可以这样做对于那些的交点查询范围计数p半空间,为1个≤ p ≤ d + 1,使用大小的数据结构Ô (米),用于ñ ≤ 米≤ ñ d,在ö (ñdddppp1≤p≤d+11≤p≤d+11 \le p \le d+1O(m)O(m)O(m)n≤m≤ndn≤m≤ndn \le m \le n^d时间。对于p=1,这是O(n/m1/d)时间。但是,Agarwal进行的范围搜索调查(表36.3.2)声称边界为O(nO(nm1/dlogp−(d−p+1)/d(mn))O(nm1/dlogp−(d−p+1)/d⁡(mn))O\left(\frac{n}{m^{1/d}}\log^{p-(d-p+1)/d} \left(\frac{m}{n}\right)\right)p=1p=1p=1O(n/m1/d)O(n/m1/d)O(n/m^{1/d})。界限的正确陈述是什么?或者,我误会什么?最后,当m=nd时,是否存在任何隐藏的对数项?O(nm1/dlog(mn))O(nm1/dlog⁡(mn))O\left(\frac{n}{m^{1/d}}\log(\frac{m}{n})\right)m=ndm=ndm=n^d

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图中的Voronoi图
令为具有(正)加权边的图。我想定义为一组的节点/位点的Voronoi图小号,要关联与节点v ∈ š 子图ř (v )的ģ由所有节点诱导严格接近v是以任何其他节点小号,测量路径的长度乘以弧上的权重之和。 R (v )是v的Voronoi地区。例如,下面的绿色节点位于R (v 1)中GGG小号小号Sv ∈ 小号v∈小号v \in SR (v )[R(v)R(v)GGGvvv小号小号SR (v )[R(v)R(v)vvv[R (v1个)[R(v1个)R(v_1)和黄色节点在。 我想了解Voronoi图的结构。首先,两个站点v 1和v 2的图是什么样的,即2站点平分线是什么样的(在上面的示例中为蓝色)?我认为平分线的乙(v 1,v 2)为一体的补体- [R (v 1)∪ [R (v 2) 中g ^。这是两个具体问题:[R (v2)[R(v2)R(v_2) v1个v1个v_1v2v2v_2B(v1,v2)B(v1,v2)B(v_1,v_2)R(v1)∪R(v2)R(v1)∪R(v2)R(v_1) \cup R(v_2)GGG Q1。两个站点的平分线在某种意义上是否连通? Q2。是凸在某种意义上说,它包含在任意两个节点之间的最短路径[R (v )?R (v )[R(v)R(v)R (v )[R(v)R(v) 当然这已经被研究过了。谁能提供参考/指针?谢谢! Suresh评论的附录:



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沿简单多边形通过点的顺序很有用的地方
我们知道,找到一个平面上nnn个点的凸包时,其运行时间的下界为Ω(nlogn)Ω(nlog⁡n)\Omega(n\log n)。但是,如果按点的顺序给出它们的顺序,这些点沿着以这些点为顶点的简单多边形出现,则可以在线性时间内找到它们的凸包。 我觉得这很有趣,因为可能有太多简单的多边形以给定的点为顶点,因此,直观地讲,沿着它们之一的顺序听起来像是一条非常无用的信息。但是,它有帮助。 所以我的问题是,在其他地方,相同的信息可以帮助减少算法的运行时间吗? 顺便说一句,我还想知道平面上给定点集的排列数量的界,在该平面上有一个简单的多边形,这些点为顶点,因此这些点沿多边形出现的顺序为与排列顺序相同。对此有什么了解?

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Minkowski和下的闭包。
两组矢量的Minkowski求和由下式给出甲,乙∈ řdA,B∈RdA, B \in R^d 甲⊕ 乙= { 一个+ b | 一个∈ 甲,b ∈ 乙}A⊕B={a+b∣a∈A,b∈B} A \oplus B = \{ a + b \mid a \in A, b \in B \} 我刚刚听到一个有趣的问题(归因于Dan Halperin):给定形状,是否存在形状使得?甲甲⊕ 甲= 乙乙BB一个AA甲⊕ 甲= 乙A⊕A=BA \oplus A = B 但这不是我的问题(这似乎是一个悬而未决的问题)。可以看出,在上述问题中,如果是一个凸集,则存在一个解因为在Minkowski和下,凸集是封闭的。甲= (1 / 2 )乙乙BB甲= (1 / 2 )乙A=(1/2)BA …

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