[数] 凸包；凸壳
Based on polygon convex hull method, the chord line is extracted.
采用了基于多边形凸包的方法提取弦线。
This is why the convex hull algorithm front of some preparation work!
这个正是凸包算法前面的一些准备工作！
Constructing convex hull of planar point set is a basic algorithm in computational geometry.
求平面点集的凸包是计算几何的一个基本算法。
The hardness of convex hull is higher than that of pit portion on the sculptured leaf surfaces.
植物非光滑叶表形态中凸包处硬度较凹坑处的硬度大；
Tube caps include convex hull, hats, cone tube diameter changes, flat cover and tightening of design.
管帽包括凸形管帽、锥壳、变径段、平盖及紧缩口的设计。
凸包（Convex Hull）是计算几何中的核心概念，指包含给定点集的最小凸集。具体来说，对于平面上或高维空间中的一组点，凸包是所有包含这些点的凸多边形（二维）或凸多面体（三维）中面积或体积最小的一个。例如，若将点集想象为钉在木板上的钉子，凸包可类比为围绕这些钉子的最紧橡皮筋形成的形状。
在数学上，凸包的定义为：点集( S subseteq mathbb{R}^n )的凸包是包含( S )的所有凸集的交集，即
$$
text{Conv}(S) = bigcap { C subseteq mathbb{R}^n mid S subseteq C, C text{为凸集} }
$$
这一性质保证了凸包的唯一性和最小性。
应用领域：
经典算法包括Graham扫描法（时间复杂度( O(n log n) )）和Jarvis步进法（时间复杂度( O(nh) )，其中( h )为凸包顶点数）。MIT公开课程中详细分析了这些算法的实现原理与优化方法。
参考来源：
凸包（convex hull）是计算几何中的一个核心概念，其含义和特性可以总结如下：
凸包是包含给定点集的最小凸集。直观上，可以想象用一根橡皮筋紧紧包裹所有点后形成的形状。这个形状是一个凸多边形（二维）或凸多面体（三维），且所有原始点要么位于其边界上，要么在其内部。
对于点集 $S = {p_1, p_2, dots, pn}$，其凸包是所有可能的凸组合的集合： $$ text{Convex Hull}(S) = left{ sum{i=1}^n lambda_i p_i ,bigg|, lambdai ge 0, sum{i=1}^n lambda_i = 1 right} $$ 即通过线性组合所有点且权重非负、总和为1生成的区域。
常用算法包括：
若需进一步了解具体算法实现或扩展应用，可以参考计算几何领域的教材或开源库（如CGAL）。
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