RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал вычислительной математики и математической физики // Архив

Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2014, том 54, номер 8, страницы 1235–1248 (Mi zvmmf10071)

Эта публикация цитируется в 10 статьях

Метод полиэдральной аппроксимации шара с оптимальным порядком роста мощности гранной структуры

Г. К. Каменев

119991 Москва, ул. Вавилова, 40, ВЦ РАН

Аннотация: Рассматривается задача полиэдральной аппроксимации многомерного шара. Известно, что норма $f$-вектора (максимальное число граней различных размерностей) аппроксимирующего многогранника растет не медленнее, чем $O(\delta^{(1-d)/2})$, где $\delta$ — отклонениe в метрике Хаусдорфа и $d$ — размерность пространства. Рассматривается итерационный метод построения метрических сетей — метод “Глубоких Ям”, состоящий в данной задаче в последовательном пополнении множества вершин многогранника его глубокими ямами в метрике на поверхности шара (т.е. точками поверхности, наиболее удаленными от вершин многогранника). Показано, что мощность гранной структуры построенного многогранника будет иметь оптимальную скорость роста. Показано, что асимптотически, число граней всех размерностей аппроксимирующих многогранников, получаемых в методе, пропорционально числу их вершин. Получены явные выражения для констант, зависящие только от размерности пространства, в том числе при больших размерностях. Получены верхние оценки скорости роста числа граней всех размерностей в зависимости от точности аппроксимации для малых размерностей ($d$ от $3$ до $5$). Библ. 30.

Ключевые слова: выпуклые тела, многомерный шар, аппроксимация многогранниками, покрытия и упаковки на сфере, упаковка шаров в шар, сферические коды, методы полиэдральной аппроксимации, вершины, гиперграни, грани, гранная структура, $f$-вектор.

УДК: 519.651

MSC: 51M20,52B05,52C17

Поступила в редакцию: 26.12.2013
Исправленный вариант: 12.03.2014

DOI: 10.7868/S0044466914080067


 Англоязычная версия: Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2014, 54:8, 1201–1213

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024