New Hardness Results for Guarding Orthogonal Polygons with Sliding Cameras
Notice bibliographique
Résumé
Let $P$ be an orthogonal polygon. Consider a sliding camera that travels back and forth along an orthogonal line segment $s\in P$ as its \emph{trajectory}. The camera can see a point $p\in P$ if there exists a point $q\in s$ such that $pq$ is a line segment normal to $s$ that is completely inside $P$. In the \emph{minimum-cardinality sliding cameras problem}, the objective is to find a set $S$ of sliding cameras of minimum cardinality to guard $P$ (i.e., every point in $P$ can be seen by some sliding camera) while in the \emph{minimum-length sliding cameras problem} the goal is to find such a set $S$ so as to minimize the total length of trajectories along which the cameras in $S$ travel. In this paper, we first settle the complexity of the minimum-length sliding cameras problem by showing that it is polynomial tractable even for orthogonal polygons with holes, answering a question asked by Katz and Morgenstern (2011). We next show that the minimum-cardinality sliding cameras problem is \textsc{NP}-hard when $P$ is allowed to have holes, which partially answers another question asked by Katz and Morgenstern (2011).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».