We study the problem of ordered stabbing of $n$ balls (of arbitrary and possibly different radii, no ball contained in another) in $\mathbb{R}^d$, $d \geq 3$, with either a directed line segment or a (directed) polygonal curve. Here, the line segment, respectively polygonal curve, shall visit (intersect) the given sequence of balls in the order of the sequence. We present a deterministic algorithm that decides whether there exists a line segment stabbing the given sequence of balls in order, in time $O(n^{4d-2} \log n)$. Due to the descriptional complexity of the region containing these line segments, we can not extend this algorithm to actually compute one. We circumvent this hurdle by devising a randomized algorithm for a relaxed variant of the ordered line segment stabbing problem, which is built upon the central insights from the aforementioned decision algorithm. We further show that this algorithm can be plugged into an algorithmic scheme by Guibas et al., yielding an algorithm for a relaxed variant of the minimum-link ordered stabbing path problem that achieves approximation factor 2 with respect to the number of links. We conclude with experimental evaluations of the latter two algorithms, showing practical applicability.


翻译:我们研究以$\mathbb{R ⁇ {R ⁇ d$, $d\geq 3$, 以直线线段或(方向的)多边形曲线, 定购刺杀一球的问题。 这里, 线段, 分别是多边形曲线, 应该按照序列顺序访问( 中间) 给定的球序列。 我们提出了一个确定算法, 决定是否有线段按顺序刺杀给定的球序列, 时间为$O( n ⁇ 4d-2}\log n) 。 由于包含这些线段的区域描述的复杂性, 我们无法将这一算法扩展为实际的计算 。 我们绕过这个障碍, 我们设计了一种随机算法, 用于按命令的线段刺杀问题的松动变种, 这是基于上述决定算法的核心洞察力。 我们进一步表明, 这个算法可以插入Guibas 等人的算法方案, 产生一个较宽松的最小的变法, 以最小的变法为最小的变法, 以显示我们所订购的精确性连接的2 的算法路径, 从而得出了两个精确的精确性 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员