Triangulace s hranovými kritérii - Šípkové Růženky právem nebo neprávem zapomenuté?
Pokroky matematiky, fyziky a astronomie, Tome 65 (2020) no. 4, pp. 223-233 Cet article a éte moissonné depuis la source Czech Digital Mathematics Library

Voir la notice de l'article

Planární triangulace zadané množiny bodů je častým základem aplikací, proto vzniklo mnoho metod, jak triangulaci zkonstruovat. Všechny metody se snaží dospět k trojúhelníkům "co nejrovnostrannějším", což je možné zařídit optimalizací úhlových nebo hranových kritérií. Vzhledem k vynikajícím vlastnostem, všestrannosti a snadné konstrukci Delaunayovy triangulace, nejdůležitější a nejznámější představitelky úhlových kritérií, stojí ostatní typy triangulace, zejména hranově optimalizované, poněkud ve stínu. V tomto článku chceme připomenout dvě nejvýznamnější méně úspěšné hranově optimalizované konkurentky Delaunayovy triangulace, a to greedy triangulaci a lokálně optimální triangulaci, a předložit argumenty ve prospěch i v neprospěch jejich častějšího využití.
Planární triangulace zadané množiny bodů je častým základem aplikací, proto vzniklo mnoho metod, jak triangulaci zkonstruovat. Všechny metody se snaží dospět k trojúhelníkům "co nejrovnostrannějším", což je možné zařídit optimalizací úhlových nebo hranových kritérií. Vzhledem k vynikajícím vlastnostem, všestrannosti a snadné konstrukci Delaunayovy triangulace, nejdůležitější a nejznámější představitelky úhlových kritérií, stojí ostatní typy triangulace, zejména hranově optimalizované, poněkud ve stínu. V tomto článku chceme připomenout dvě nejvýznamnější méně úspěšné hranově optimalizované konkurentky Delaunayovy triangulace, a to greedy triangulaci a lokálně optimální triangulaci, a předložit argumenty ve prospěch i v neprospěch jejich častějšího využití.
Classification : 68U05
@article{PMFA_2020_65_4_a1,
     author = {Kolingerov\'a, Ivana},
     title = {Triangulace s hranov\'ymi krit\'erii - {\v{S}{\'\i}pkov\'e} {R\r{u}\v{z}enky} pr\'avem nebo nepr\'avem zapomenut\'e?},
     journal = {Pokroky matematiky, fyziky a astronomie},
     pages = {223--233},
     year = {2020},
     volume = {65},
     number = {4},
     language = {cs},
     url = {http://geodesic.mathdoc.fr/item/PMFA_2020_65_4_a1/}
}
TY  - JOUR
AU  - Kolingerová, Ivana
TI  - Triangulace s hranovými kritérii - Šípkové Růženky právem nebo neprávem zapomenuté?
JO  - Pokroky matematiky, fyziky a astronomie
PY  - 2020
SP  - 223
EP  - 233
VL  - 65
IS  - 4
UR  - http://geodesic.mathdoc.fr/item/PMFA_2020_65_4_a1/
LA  - cs
ID  - PMFA_2020_65_4_a1
ER  - 
%0 Journal Article
%A Kolingerová, Ivana
%T Triangulace s hranovými kritérii - Šípkové Růženky právem nebo neprávem zapomenuté?
%J Pokroky matematiky, fyziky a astronomie
%D 2020
%P 223-233
%V 65
%N 4
%U http://geodesic.mathdoc.fr/item/PMFA_2020_65_4_a1/
%G cs
%F PMFA_2020_65_4_a1
Kolingerová, Ivana. Triangulace s hranovými kritérii - Šípkové Růženky právem nebo neprávem zapomenuté?. Pokroky matematiky, fyziky a astronomie, Tome 65 (2020) no. 4, pp. 223-233. http://geodesic.mathdoc.fr/item/PMFA_2020_65_4_a1/

[1] Agarwal, P. K., Kaplan, H., Rubin, N.: Kinetic Voronoi diagrams and Delaunay triangulations under polygonal distance functions. Discrete Comput. Geom. 54 (2015), 871–904. | DOI | MR

[2] Aichholzer, O., Aurenhammer, F., Cheng, S. W., Katoh, N., Rote, G., Taschwer, M., Xu, Y. F.: Triangulations intersect nicely. Discrete Comput. Geom. 16 (1996), 339–359. | DOI | MR

[3] Aichholzer, O., Aurenhammer, F., Hainz, R.: New results on MWT subgraphs. TR Nr. 140. Institute for Theoretical Computer Science, Graz University of Technology, 1998. | MR

[4] Aurenhammer, F.: Voronoi diagrams – a survey of a fundamental geometric data structure. ACM Comput. Surv. 23 (1991), 345–405. | DOI

[5] Bartánus, M., Ferko, A., Mag, R., Niepel, L., Plachetka, T., Šikudová, E.: New heuristics for minimum weight triangulation. In: WSCG 1996 Conference Proceedings, University of West Bohemia, Pilsen, 1996, 31–40.

[6] Beirouti, R., Snoeyink, J.: Implementations of the LMT heuristic for minimum weight triangulation. In: Proc. 14th Annual Symposium on Comput. Geom., Minneapolis, 1998, 96–105.

[7] Bern, M., Edelsbrunner, H., Eppstein, D., Mitchell, S., Tan, T. S.: Edge insertion for optimal triangulations. Discrete Comput. Geom. 10 (1993), 47–65. | DOI | MR

[8] Bern, M., Eppstein, D.: Mesh generation and optimal triangulation. In: Computing in Euclidean Geometry, 2nd Edition, Lecture Notes Series on Computing, Vol. 4, World Scientific, Singapore, 1995, 47–123. | MR

[9] de Berg, M., van Kreveld, M., Overmars, M., Schwarzkopf, O.: Computational geometry. Algorithms and applications. Springer, Heidelberg, 1997. | DOI | MR

[10] Bose, P., Devroye, L., Evans, W.: Diamonds are not a minimum weight triangulation's best friend. Internat. J. Comput. Geom. 12 (2002), 445–454. | DOI | MR

[11] Cignoni, P., Montani, C., Perego, R., Scopigno, R: Parallel 3D Delaunay triangulation. In: Proc. of Eurographics ’93, 1993, C129–C142.

[12] Das, G., Joseph, D.: Which triangulations approximate the complete graph. In: Proceedings of the International Symposium on Optimal Algorithms, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 401, Springer-Verlag, 1989, 168–183.

[13] Dickerson, M. T., Drysdale, R. L., McElfresh, S., Welzl, E.: Fast greedy triangulation algorithms. In: Proc. 10th Annual Symposium on Comput. Geom., 1994, 211–220. | MR

[14] Dickerson, M. T., Keil, J. M., Montague, M. H.: A large subgraph of the minimum weight triangulation. Discrete Comput. Geom. 18 (1997), 289–304. | DOI | MR

[15] Dickerson, M. T., Montague, M. H.: A (usually?) connected subgraph of the minimum weight triangulation. In: Proc. 12th Symposium on Comput. Geom., Philadelphia, 1996, 204–213.

[16] Drysdale, R. L. S., Rote, G., Aichholzer, O.: A simple linear time greedy triangulation algorithm for uniformly distributed points. IIG-Report-Series-408. Technische Universität Graz, 1995.

[17] Dyn, N., Levin, D., Rippa, S.: Data dependent triangulations for piecewise linear interpolation. IMA J. Numer. Anal. 10 (1990), 137–154. | DOI | MR

[18] Edelsbrunner, H., Tan, T. S.: A quadratic time algorithm for the minmax length triangulation. SIAM J. Comput. 22 (1991), 527–551. | DOI | MR

[19] Edelsbrunner, H., Tan, T. S., Waupotisch, R.: An $O(N^{2} \log N)$ time algorithm for the minmax angle triangulation. SIAM J. Stat. Sci. Comput. 13 (1992), 994–1008. | DOI | MR

[20] Eppstein, D.: The farthest point Delaunay triangulation minimizes angles. Comp. Geom.-Theor. Appl. 1 (1992), 143–148. | DOI | MR

[21] Fang, Y.: An improved Lawson local-optimization procedure and its applications. TR, University of Victoria, 2018.

[22] Gilbert, P. D.: New results on planar triangulations. Tech. Rep. ACT-15. Coord. Sci. Lab., University of Illinois, Urbana, 1979.

[23] Goldman, S.: A space efficient greedy triangulation algorithm. Inform. Process. Lett. 32 (1989), 191–196. | DOI | MR

[24] Haas, A.: Solving large-scale minimum-weight triangulation instances to provable optimality. In: 34th International Symposium on Computational Geometry, 2018, article no. 44, 14 pages. | MR

[25] Hardwick, J. C.: Implementation and evaluation of an efficient parallel Delaunay triangulation algorithm. In: Proceedings of the 10th Annual Symposium on Parallel Algorithms and Architectures, 1997, 22–25.

[26] Chen, M. B., Chuang, T. R., Wu, J. J.: Efficient parallel implementations of 2D Delaunay triangulation with high performance Fortran. In: Proceedings of the 10th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing, SIAM Press, 2001.

[27] Chin, F. Y., Wang, C. A.: On greedy tetrahedralization of points in 3D. In: Algorithms and Computation, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 834, 1994, 532–540. | MR

[28] Cho, H. G.: On the expected number of common edges in Delaunay and greedy triangulation. Journal WSCG 5 (1997), 50–59.

[29] Chrisochoides, N., Sukup, F.: Task parallel implementation of the Bawyer-Watson algorithm. In: Proceedings of the 5th International Conference on Numerical Generation in Computational Fluid Dynamic and Related Fields, Mississippi State University, 1996.

[30] Kim, Y. S., Park, D. G., Jung, H. Y., Cho, H. G., Dong, J. J., Ku, K. J.: An improved TIN compression using Delaunay triangulation. In: Proceedings of Seventh Pacific Conference on Computer Graphics and Applications, Seoul, 1999, 118–125.

[31] Kirkpatrick, D. G.: A note on Delaunay and optimal triangulations. Inform. Process. Lett. 10 (1980), 127–128. | DOI | MR

[32] Kohout, J., Kolingerová, I., Žára, J.: Practically oriented parallel Delaunay triangulation in $E^{2}$ for computers with shared memory. Comput. Graph. 28 (2004), 703–718. | DOI | MR

[33] Kohout, J., Kolingerová, I., Žára, J.: Parallel Delaunay triangulation in $E^{2}$ and $E^{3}$ for computers with shared memory. Parallel Comput. 31 (2005), 491–522. | DOI | MR

[34] Kolingerová, I.: Greedy triangulation improvement over lookahead search. In: Computer Engineering and Informatics ’99 Proceedings, STU, Košice, 1999, 34–39.

[35] Kolingerová, I., Dolák, M., Strych, V.: Eliminating contour line artefacts by using constrained edges. Comput. Geosci. 35 (2009), 1975–1987. | DOI

[36] Kolingerová, I., Ferko, A.: Multicriteria-optimized triangulations. Visual Comput. 17 (2001), 380–395. | DOI

[37] Kolingerová, I., Vomáčka, T., Maňák, M., Ferko, A.: Neighbourhood graphs and locally minimal triangulations. In: Transactions on Computational Science XXXIII, Springer, Heidelberg, 2018, 115–127. | MR

[38] Krznaric, D.: Progress in hierarchical clustering & minimum weight triangulation. PhD Thesis. University of Lund, Sweden, 1997.

[39] Lawson, C. L.: Transforming triangulations. Discrete Math. 3 (1972), 365–372. | DOI | MR

[40] Lawson, C. L.: Software for C1 surface interpolation. In: Rice, J. R. C.: Mathematical Software III, Academic Press, New York, 1977, 161–194. | MR

[41] Lee, F.: Constructing the constrained Delaunay triangulation on the Intel Paragon. In: Proceedings of the 13th Annual Symposium on Computational Geometry, ACM, 1997, 464–467.

[42] Levcopoulos, Ch.: An $\Omega (\sqrt{n})$ lower bound for the nonoptimality of the greedy triangulation. Inform. Process. Lett. 2 (1987), 247–251. | DOI | MR

[43] Levcopoulos, Ch., Krznaric, D.: The greedy triangulation can be computed from the Delaunay triangulation in linear time. Comput. Geom. 14 (1999), 197–220. | DOI | MR

[44] Levcopoulos, Ch., Lingas, A.: Fast algorithms for greedy triangulation. Proc. of the 2nd Scandinavian Workshop on Algorithm. Theory, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 447, Springer-Verlag, Berlin, 1990, 238–250. | MR

[45] Lingas, A.: The greedy and Delaunay triangulations are not bad in the average case. Inform. Process. Lett. 22 (1986), 25–31. | DOI | MR

[46] Lingas, A.: Greedy triangulation can be efficiently implemented in the average case. In: Graph-Theoretic Concepts in Computer Science, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 344, 1988, 253–261. | MR

[47] Lubiw, A., Pathak, V.: Flip distance between two triangulations of a point-set is NP-complete. In: 24th Canadian Conference on Computational Geometry, 2012, 127–132. | MR

[48] Magová, I., Ferko, A., Niepel, L.: On edges elimination for the shortest mesh. Journal WSCG 5 (1997), 396–403.

[49] Manacher, G. K., Zobrist, A. L.: Neither the greedy nor the Delaunay triangulation of a planar point set approximates the optimal triangulation. Inform. Process. Lett. 9 (1979), 31–34. | DOI | MR

[50] Manacher, G. K., Zobrist, A. L.: Probabilistic methods with heaps for fast-average-case greedy algorithms. Adv. Comput. Res. 1 (1983), 261–278.

[51] Mulzer, W., Rotte, G.: Minimum-weight triangulation is NP-hard. J. ACM 55 (2008), article no. 11, 29 pages. | DOI | MR

[52] Okabe, A., Boots, B., Sugihara, K.: Spatial tesselations: concepts and applications of Voronoi diagrams. John Wiley, Chichester, 1992. | MR

[53] O'Rourke, J.: Computational geometry in C. Cambridge University Press, New York, 1994. | MR

[54] Osherovich, E., Bruckstein, M. M.: All triangulations are reachable via sequences of edge flips: an elementary proof. Comput. Aided Geom. Design 25 (2008), 157–161. | DOI | MR

[55] Partyk, M., Polec, J., Kolingerová, I., Březina, A.: Triangulations in a hybrid scheme for shape independent transform coding. In: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, Ghent, 2003, 137–141.

[56] Pilz, A.: Flip distance between triangulations of a planar point set is APX-hard. Comput. Geom. 47 (2014), 589–604. | DOI | MR

[57] Preparata, F. P., Shamos, M. I.: Computational geometry: an introduction. Springer, Heidelberg, 1985. | DOI | MR

[58] Puppo, E., Davis, L. S., DeMenthon, D., Teng, A.: Parallel terrain triangulation. Int. J. Geogr. Inf. Syst. 8 (1994), 105–128. | DOI

[59] Vomáčka, T., Kolingerová, I., Maňák, M.: Kinetic locally minimal triangulation: theoretical evaluation and combinatorial analysis. Visual Comput. 36 (2020), 757–765. | DOI

[60] Yu, X., Morse, B. S., Sederberg, T. W.: Image reconstruction using data-dependent triangulation. IEEE Comput. Graph. 21 (2001), 62–68. | DOI