Hamiltonian Tetrahedralizations with Steiner Points
Notice bibliographique
Résumé
Let $S$ be a set of $n$ points in 3-dimensional space. A tetrahedralization $\mathcal{T}$ of $S$ is a set of interior disjoint tetrahedra with vertices on $S$, not containing points of $S$ in their interior, and such that their union is the convex hull of $S$. Given $\mathcal{T}$, $D_\mathcal{T}$ is defined as the graph having as vertex set the tetrahedra of $\mathcal{T}$, two of which are adjacent if they share a face. We say that $\mathcal{T}$ is Hamiltonian if $D_\mathcal{T}$ has a Hamiltonian path. Let $m$ be the number of convex hull vertices of $S$. We prove that by adding at most $\lfloor \frac{m-2}{2} \rfloor$ Steiner points to interior of the convex hull of $S$, we can obtain a point set that admits a Hamiltonian tetrahedralization. An $O(m^{3/2}) + O(n \log n)$ time algorithm to obtain these points is given. We also show that all point sets with at most 20 convex hull points admit a Hamiltonian tetrahedralization without the addition of any Steiner points. Finally we exhibit a set of 84 points that does not admit a Hamiltonian tetrahedralization in which all tetrahedra share a vertex.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».