The Geodesic Edge Center of a Simple Polygon
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The geodesic edge center of a simple polygon is a point c inside the polygon that minimizes the maximum geodesic distance from c to any edge of the polygon, where geodesic distance is the shortest path distance inside the polygon. We give a linear-time algorithm to find a geodesic edge center of a simple polygon. This improves on the previous $$O(n \log n)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>O</mml:mi> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>log</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> time algorithm by Lubiw and Naredla [European Symposium on Algorithms, 2021]. The algorithm builds on an algorithm to find the geodesic vertex center of a simple polygon due to Pollack, Sharir, and Rote [Discrete & Computational Geometry, 1989] and an improvement to linear time by Ahn, Barba, Bose, De Carufel, Korman, and Oh [Discrete & Computational Geometry, 2016]. The geodesic edge center can easily be found from the geodesic farthest-edge Voronoi diagram of the polygon. Finding that Voronoi diagram in linear time is an open question, although the geodesic nearest edge Voronoi diagram (the medial axis) can be found in linear time. As a first step of our geodesic edge center algorithm, we give a linear-time algorithm to find the geodesic farthest-edge Voronoi diagram restricted to the polygon boundary.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle