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Enregistrement W1994930564 · doi:10.1142/s0218654303000048

L-SYSTEM DESCRIPTION OF SUBDIVISION CURVES

2003· article· fr· W1994930564 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Shape Modeling · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubdivisionIterated functionContext (archaeology)AlgorithmSequence (biology)Affine transformationParametric statisticsCharacter (mathematics)MathematicsSubdivision surfaceComputer sciencePure mathematicsGeometryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, subdivision has emerged as a major geometric modeling technique. Algorithms for generating subdivision curves are often specified in terms of iterated matrix multiplication. Each multiplication maps a globally indexed sequence of points that represents a coarser approximation of the curve onto a longer sequence that represents a finer approximation. Unfortunately, an infinite set of matrices is needed to specify these mappings for sequences of points of arbitrary length. Thus, matrix algebra is not well attuned to the dynamic nature of subdivision. In addition, matrix notation and the use of indices obscure the local and stationary character of typical subdivision rules. We introduce parametric context-sensitive L-systems with affine geometry interpretation as an alternative technique for specifying and generating subdivision curves. This technique is illustrated using Chaikin, cubic B-spline, and Dyn-Levin-Gregory (4-point) subdivision schemes as examples. L-systems formalize subdivision algorithms in an intuitive, concise, index-free manner, reflecting the parallel and local character of these algorithms. Furthermore, L-system specification of subdivision algorithms directly leads to their computer implementation. 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle