
【計】 convex hull
protruding
【醫】 convexity; cyrto-; prominence; prominentia
carapace; hull; rind; shell; shuck
【化】 cover
【醫】 crust; crusta; crustae; putamen; shell; testa
凸殼(Convex Hull)是計算幾何中的核心概念,其英文直譯為"convex hull",指包含給定點集的最小凸集。從數學角度定義,若點集$S$中任意兩點的連線仍完全包含于$S$,則該集合稱為凸集,其凸殼即為包含所有點的最小凸多邊形。
在計算機科學領域,凸殼算法具有重要應用價值。Graham掃描算法(Graham's scan)和Andrew單調鍊算法(Andrew's monotone chain algorithm)是兩種經典實現方式,前者時間複雜度為$O(n log n)$,後者通過坐标排序優化計算效率。這類算法在計算機圖形學碰撞檢測、路徑規劃等領域發揮關鍵作用。
幾何特性方面,凸殼邊界上的極值點構成多邊形的頂點,該性質被廣泛應用于模式識别中的形狀分析。根據Blaschke選擇定理,任何平面點集都存在唯一的凸殼閉合區域。當點集呈均勻分布時,凸殼頂點數隨點數量增加呈現對數增長趨勢。
參考資料:
Weisstein, E. W. "Convex Hull." MathWorld
de Berg, M., et al. Computational Geometry: Algorithms and Applications
Preparata, F. P., Shamos, M. I. Computational Geometry: An Introduction
“凸殼”(Convex Hull)是計算幾何中的一個核心概念,其定義和應用在不同領域(如計算機圖形學、模式識别)均有重要作用。以下是詳細解釋:
凸殼是覆蓋給定點集的最小凸多邊形,可以理解為用橡皮筋包裹所有點時形成的形狀。其關鍵性質包括:
對于點集 ( S = {x_1, x_2, dots, xk} subseteq mathbb{R}^n ),其凸殼定義為所有點的凸組合構成的集合: $$ conv(S) = left{ x = sum{i=1}^k lambda_i xiBig|sum{i=1}^k lambda_i = 1,lambda_i geq 0 right} $$
凸殼廣泛應用于:
如需了解具體算法步驟或代碼實現(如CGAL庫中的凸殼計算),可參考相關技術文檔。
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