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Published:2026/1/1 17:04:59

離散凸包🚀爆速化!

超要約: 凸図形の計算、爆速にする方法見つけたよ!

ギャル的キラキラポイント✨ ● 計算がめっちゃ速くなる!✨ 作業効率UP! ● 3Dモデリングとか画像処理に役立つって!😳 ● 新しいサービスとか作れるかも?!🤩

詳細解説 背景 平面(二次元の世界)にある図形を、デジタルデータで表現する時、"離散凸包"っていうのを使うんだって! これ、3Dモデリングとか色んなところで活躍してるけど、計算が大変だったの😥

方法 「出力感度」が高いアルゴリズムを開発! 凸包の頂点の数に注目して、計算時間を短縮したんだって! 凸包の直径と頂点数に比例するから、めちゃくちゃ速くなるらしい!

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An Output Sensitive Algorithm for Discrete Convex Hulls

Sariel Har-Peled

$\def\DD{{{\bf \delta}}}\def\CH{{\mathop{\mathrm{ConvexHull}}}}\newcommand{\LL}{{\cal {L}}} \newcommand{\ZZ}{\mathbb{Z}} $ Given a convex body $C$ in the plane, its discrete hull is $C^0 = \CH( C \cap \LL )$, where $\LL = \ZZ \times \ZZ$ is the integer lattice. We present an $O( |C^0| \log \DD(C) )$-time algorithm for calculating the discrete hull of $C$, where $|C^0|$ denotes the number of vertices of $C^0$, and $\DD(C)$ is the diameter of $C$. Actually, using known combinatorial bounds, the running time of the algorithm is $O(\DD(C)^{2/3} \log{\DD(C)})$. In particular, this bound applies when $C$ is a disk.

cs / cs.CG