タグ付けされた質問 「delaunay-triangulation」

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3Dポイントのセット用の最速のDelaunay三角形分割ライブラリ
3Dポイントの場合、何百万ものセットのドロネー三角形分割を実行するための最速のライブラリはどれですか?利用可能なGPUバージョンもありますか?反対側から、同じポイントのセットのボロノイテッセレーションがあると、(パフォーマンスの点で)ドロネー三角形分割を取得するのに役立ちますか?

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多次元データを補間するための好ましい効率的なアプローチは何ですか?
多次元データを補間するための好ましい効率的なアプローチは何ですか? 私が心配していること: 構築のためのパフォーマンスとメモリ、シングル/バッチ評価 1から6の寸法を処理する 線形または高次 勾配を取得する機能(線形でない場合) 通常のグリッドと散布グリッド 補間関数として使用、たとえば根を見つけたり最小化する 外挿機能 これの効率的なオープンソース実装はありますか? 私はscipy.interpolateとscikit-learnからのクリギングで部分的な運がありました。 スプライン、チェビシェフ多項式などは試しませんでした。 これは、このトピックでこれまでに見つけたものです。 長方形グリッド上のPython 4D線形補間 x、y、zの異なる間隔で定期的にサンプリングされた3Dデータの高速補間 通常のグリッドデータの高速補間 多変量散乱補間のどの方法が実用に最適ですか?

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3DでのDelaunayテッセレーションから派生したグラフの列挙
3Dの点のいくつかのDelaunayテッセレーションに対応するグラフを列挙するアルゴリズムはありますか? ある場合、「Delaunay graph」に対応するジオメトリの効率的なパラメーター化はありますか? 結合などの先験的な知識がなくても、指定された組成の分子のすべての安定したジオメトリを体系的に列挙したいと考えています。 編集:をN個の頂点を持つグラフのセットとします。LET D :R 3 N → G NはマップであるN個の点R 3GNGNG_NNNND:R3N→GND:R3N→GND: \mathbb{R}^{3N} \to G_NNNNR3R3\mathbb{R}^3次元における前記点のドロネーテッセレーションに対応するグラフです。 D (R 3 N)を列挙する方法D(R3N)D(R3N)D(\mathbb{R}^{3N})(効率的に)ですか? さらに、Aグラフ所与、どのようにパラメータ化することができD - 1(グラム)g∈Gng∈Gng\in G_nD−1(g)D−1(g)D^{-1}(g)(効率的に)? 編集:2Dの例:4ポイントの場合、2つのドロネーグラフがあります。 1−╲2|4−╱3 and 1|3−×−2|41−2−3╲|╱4 and 1−2|×|3−4 \begin{matrix} 1 & - & 2 & - & 3 \\ &\diagdown &| & \diagup\\ &&4 \end{matrix}\mbox{ and } \begin{matrix} …

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ボロノイテッセレーションとDelaunayの三角形分割の問題は、どのように互いに双対ですか?
ボロノイ図はドローネ三角形分割問題の双対であるといつも言われてきました。彼らはどのような意味でお互いの双対になることができますか?二重問題(つまり、線形計画法)でも同じ答えが出るはずだと思いました。明らかに、2つの問題には同じ解決策がありません。どのようにしてそれらを双対と見なすことができますか?

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N次元Delaunayテッセレーションソフトウェアライブラリ
N次元空間(N> = 2)に不規則に配置された既知のポイント/ノードのセットがあり、これらのポイントのDelaunay三角形分割を生成し、対応する要素を返す方法が必要です。 ND Delaunay三角形分割を行う既存のメッシュライブラリはありますか? (空間内の任意の点で線形補間の基礎としてメッシュ要素を使用したいので、これを行っています。現在、ディメンションは、ディメンションにテンプレート化されたC ++クラスによって処理されます。

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3次元Delaunay三角形分割の適切なデータ構造とアルゴリズム
私は3Dデローニー三角形分割(E3のランダムポイント)の目標を達成するためにいくつかの貧弱なコードを作成しましたが、時間がかかり、5つのポイントが1つの球で正確に(または丸め誤差が原因で)ある場合、私のコードはこの状況を適切に処理できません。 四面体のリストと点のリスト、および四面体とその近傍との関係のリストである基本的なデータ構造を使用します。アルゴリズムはインクリメンタル挿入です。 誰かがどの種類のデータ構造とアルゴリズムを優先するべきか教えてもらえますか?クアッドエッジのデータ構造をこの状況で使用できますか?このトピックに関する論文を読んだとき、このデータ構造は3Dアプリケーションには適していない可能性があります(厳密に言えば、3Dマニホールドアプリケーションには適していませんか?分割統治はより良いアルゴリズムですか?ありがとう!
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