Аноним

Триангуляция с минимальным весом: различия между версиями

Материал из WEGA
м
нет описания правки
мНет описания правки
 
Строка 9: Строка 9:
   
   


Мюльцер и Роте показали, что задача MWT является NP-полной [11]. Доказательство NP-полноты не было дано явно; оно основывалось на обширных расчетах, произведенных при помощи компьютера. Позднее Реми и Стегер предложили схему аппроксимации с квазиполиномиальным временем выполнения [12]. Эти результаты можно изложить в следующей теореме.
Мюльцер и Роте показали, что задача MWT является NP-полной [11]. Доказательство NP-полноты не было дано явно; оно основывалось на обширных расчетах, произведенных при помощи компьютера. Позднее Реми и Стегер предложили аппроксимационную схему с квазиполиномиальным временем выполнения [12]. Эти результаты можно изложить в следующей теореме.




Строка 40: Строка 40:


== Открытые вопросы ==
== Открытые вопросы ==
Все вышеперечисленные подходы оставляют нерешенными некоторые вопросы. Например, можно ли найти более простое доказательство NP-полноты, которое можно проверить без исполнения компьютерных программ? Было бы желательно улучшить константный коэффициент аппроксимации, который может быть достигнут за полиномиальное время (для упрощения доказательства константа, введенная в работе [7], не вычисляется явно и может быть достаточно большой, если доказательство проводится не слишком аккуратно). Есть надежда, что временную границу для схемы аппроксимации можно улучшить. Также может оказаться возможным оптимизировать алгоритмы, эффективно вычисляющие точную триангуляцию с минимальным весом для больших случайных наборов точек, таким образом, чтобы они могли эффективно решать более широкий класс задач, а не только задачи с полностью случайными наборами точек. Возможно, этой цели можно достичь при помощи сочетания этого подхода и алгоритмов с фиксированными параметрами, как в работах [2, 4], либо иными способами. Также остается открытым вопрос, можно ли еще больше улучшить субэкспоненциальный точный метод вычисления триангуляции.
Все вышеперечисленные подходы оставляют нерешенными некоторые вопросы. Например, можно ли найти более простое доказательство NP-полноты, которое можно проверить без исполнения компьютерных программ? Было бы желательно улучшить константный коэффициент аппроксимации, который может быть достигнут за полиномиальное время (для упрощения доказательства константа, введенная в работе [7], не вычисляется явно и может быть достаточно большой, если доказательство проводится не слишком аккуратно). Есть надежда, что временную границу для аппроксимационной схемы можно улучшить. Также может оказаться возможным оптимизировать алгоритмы, эффективно вычисляющие точную триангуляцию с минимальным весом для больших случайных наборов точек, таким образом, чтобы они могли эффективно решать более широкий класс задач, а не только задачи с полностью случайными наборами точек. Возможно, этой цели можно достичь при помощи сочетания этого подхода и алгоритмов с фиксированными параметрами, как в работах [2, 4], либо иными способами. Также остается открытым вопрос, можно ли еще больше улучшить субэкспоненциальный точный метод вычисления триангуляции.


== Ссылка на код ==
== Ссылка на код ==
4446

правок