We present sweeping line graphs, a generalization of $\Theta$-graphs. We show that these graphs are spanners of the complete graph, as well as of the visibility graph when line segment constraints or polygonal obstacles are considered. Our proofs use general inductive arguments to make the step to the constrained setting that could apply to other spanner constructions in the unconstrained setting, removing the need to find separate proofs that they are spanning in the constrained and polygonal obstacle settings.


翻译:我们展示了扫描线图,这是$\Theta$-graphs 的概括。 我们显示这些图表是完整图的射线符,以及考虑线段限制或多边形障碍时的可见度图。 我们的证明用一般的推论来向限制环境迈出一步,该限制环境可以适用于未受限制环境中的其他发射线的构造,从而消除了寻找单独的证据证明这些图形分布在受限制和多边形障碍环境中的必要性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2021年7月4日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
161+阅读 · 2020年7月27日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
997篇-历史最全生成对抗网络(GAN)论文串烧
深度学习与NLP
16+阅读 · 2018年6月26日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
9+阅读 · 2019年4月10日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2021年7月4日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
161+阅读 · 2020年7月27日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
相关资讯
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
997篇-历史最全生成对抗网络(GAN)论文串烧
深度学习与NLP
16+阅读 · 2018年6月26日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员