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Enregistrement W7110055507 · doi:10.4230/lipics.isaac.2025.46

Realizing Metric Spaces with Convex Obstacles

2025· article· en· W7110055507 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueLeibniz-Zentrum für Informatik (Schloss Dagstuhl) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisjoint setsGeodesicMetric spaceMultiplicative functionMetric (unit)Regular polygonFinite setDistortion (music)Boundary (topology)Euclidean space

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of obstacles has a significant impact on distance computation, motion-planning, and visibility. These problems have been studied extensively in the planar setting, while our understanding of these problems in 3- and higher-dimensional spaces is still rudimentary. In this paper, we study the impact of different types of obstacles on the induced geodesic metric in 3-dimensional Euclidean space. We say that a finite metric space (X, dist_X) is approximately realizable by a collection 𝒯 of obstacles in ℝ³ if for any ε > 0 it can be embedded into (ℝ³⧵⋃_{T∈𝒯} T, dist_𝒯) with worst-case multiplicative distortion 1+ε, where dist_𝒯 denotes the geodesic distance in the free space induced by 𝒯. We focus on three key geometric properties of obstacles -convexity, disjointness, and fatness- and examine how dropping each one of them affects the existence of such embeddings. Our main result concerns dropping the fatness property: we demonstrate that any finite metric space is realizable with 1+ε worst-case multiplicative distortion using a collection of convex and pairwise disjoint obstacles in ℝ³, even if the obstacles are congruent and equilateral triangles. Based on the same construction, we can also show that if we require fatness but drop any of the other two properties instead, then we can still approximately realize any finite metric space. Our results have important implications on the approximability of tsp with obstacles, a natural variant of tsp introduced recently by Alkema et al. (ESA 2022). Specifically, we use the recent results of Banerjee et al. on tsp in doubling spaces (FOCS 2024) and of Chew et al. on distances among obstacles (Inf. Process. Lett. 2002) to show that tsp with obstacles admits a PTAS if the obstacles are convex, fat, and pairwise disjoint. If any of these three properties is dropped, then our results, combined with the APX-hardness of Metric tsp, demonstrate that tsp with obstacles is APX-hard.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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