We investigate the folding problem that asks if a polygon P can be folded to a polyhedron Q for given P and Q. Recently, an efficient algorithm for this problem has been developed when Q is a box. We extend this idea to regular polyhedra, also known as Platonic solids. The basic idea of our algorithms is common, which is called stamping. However, the computational complexities of them are different depending on their geometric properties. We developed four algorithms for the problem as follows. (1) An algorithm for a regular tetrahedron, which can be extended to a tetramonohedron. (2) An algorithm for a regular hexahedron (or a cube), which is much efficient than the previously known one. (3) An algorithm for a general deltahedron, which contains the cases that Q is a regular octahedron or a regular icosahedron. (4) An algorithm for a regular dodecahedron. Combining these algorithms, we can conclude that the folding problem can be solved pseudo-polynomial time when Q is a regular polyhedron and other related solid.


翻译:我们调查折叠问题, 询问一个多边形 P 是否可以折叠到给定 P 和 Q 的 多元面子 Q 。 最近, 当 Q 是 盒子时, 这个问题的高效算法已经开发出来。 我们把这个想法推广到普通的 多元面体, 也称为 Platonic 固态。 我们的算法基本概念很常见, 称为印花。 但是, 它们的计算复杂性因它们的几何特性而不同 。 我们为问题开发了四种算法 。 (1) 一个普通四面体的算法, 可以扩展至 四面体 。 (2) 一个普通六面体( 或立方体) 的算法, 比以前已知的要有效得多 。 (3) 一个普通的三角面体的算法, 它包含Q 是普通的八面面或普通的 象形体。 (4) 一个普通的十二面体的算法。 合并这些算法, 我们可以得出结论, 当 Q 是普通的聚形体和其他的固体时, 折叠问题可以解决假的圆。

0
下载
关闭预览

相关内容

一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+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
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26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
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月22日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Few Shot Learning with Simplex
Arxiv
5+阅读 · 2018年7月27日
VIP会员
相关VIP内容
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+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
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26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
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1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