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Enregistrement W2570771845 · doi:10.5555/1496770.1496840

Succinct geometric indexes supporting point location queries

2009· article· en· W2570771845 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

RevueSymposium on Discrete Algorithms · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoint locationPoint (geometry)Bounded functionEntropy (arrow of time)CombinatoricsComputational geometryMathematicsSet (abstract data type)PlanarComputer scienceLine segmentGeometric primitiveDiscrete mathematicsAlgorithmGeometryComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose to design data structures called succinct geometric indexes of negligible space (more precisely, o(n) bits) that support geometric queries in optimal time, by taking advantage of the n points in the data set permuted and stored elsewhere as a sequence. Our first and main result is a succinct geometric index that can answer point location queries, a fundamental problem in computational geometry, on planar triangulations in O(lg n) time. We also design three variants of this index. The first supports point location using lg n + 2 √lg n + O(lg1/4n) point-line comparisons. The second supports point location in o(lg n) time when the coordinates are integers bounded by U. The last variant can answer point location queries in O(H + 1) expected time, where H is the entropy of the query distribution. These results match the query efficiency of previous point location structures that occupy O(n) words or O(n lg n) bits, while saving drastic amounts of space. We generalize our succinct geometric index to planar subdivisions, and design indexes for other types of queries. Finally, we apply our techniques to design the first implicit data structures that support point location in O(lg2n) time.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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