平面上移动点的Delaunay三角剖分的并行算法
摘要：动态Delaunay三角网(DT)是一个重要的几何问题，在计算机视觉、地形建模、空间聚类和网络等各个领域都有应用。动态数据结构对于处理移动对象在计算几何中变得非常重要。然而，处理移动点时，维护一个动态变化的Delaunay三角网是具有挑战性的。因此，在这种情况下，我们需要重复更新三角网。如果点的移动距离很远，最好重新构建三角网。处理移动点的一种方法是使用增量算法。对于点移动缓慢的情况，我们可以提供比重新构建更快的算法。此外，对于大型数据集，连续算法的计算成本很高。因此，计算速度尽可能快的一种方法是并行计算。在本文中，我们提出了一种用于移动点的并行算法。我们提出了一种算法，将数据集分成相等的分区，并将每个分区分配给一个块。每个块在每个时间步骤后都满足Delaunay约束，并使用删除和插入算法来实现这一点。我们展示了该算法比串行算法更快。
作者：Nazanin Hadiniya, Mohammad Ghodsi
论文ID：2308.06484
分类：Computational Geometry
分类简称：cs.CG
提交时间：2023-08-15