Приближение выпуклого объема - Convex volume approximation

в анализ алгоритмов, несколько авторов изучали вычисление объем больших размеров выпуклые тела, проблема, которую также можно использовать для моделирования многих других проблем в комбинаторное перечисление Часто в этих работах используется модель вычислений в виде черного ящика, в которой входные данные предоставляются подпрограммой для проверки, находится ли точка внутри или вне выпуклого тела, а не путем явного перечисления вершин или граней выпуклого тела. выпуклый многогранник.Известно, что в этой модели нет детерминированный алгоритм может достичь точного приближения,[1][2] и даже для явного перечисления граней или вершин проблема заключается в # P-hard.[3]Однако совместная работа Мартин Дайер, Алан М. Фриз и Равиндран Каннан предоставил рандомизированный схема аппроксимации полиномиальным временем для задачи, обеспечивая резкий контраст между возможностями рандомизированных и детерминированных алгоритмов.[4]

Основным результатом статьи является рандомизированный алгоритм поиска приближение к объему выпуклого тела в -мерное евклидово пространство, предполагая существование принадлежности оракул. Алгоритм требует времени, ограниченного полиномом от , размер и Алгоритм объединяет две идеи:

  • Используя Цепь Маркова Монте-Карло (MCMC), можно генерировать точки, которые почти равномерно и случайным образом распределены в пределах данного выпуклого тела. Базовая схема алгоритма - это почти равномерная выборка изнутри. путем размещения сетки, состоящей из -мерные кубики и делаем случайная прогулка над этими кубиками. Используя теорию быстро перемешивающие цепи Маркова, они показывают, что случайному блужданию требуется полиномиальное время, чтобы оно стало почти равномерным распределением.[4]
  • Используя отбраковка можно сравнивать объемы двух выпуклых тел, вложенных одно в другое, когда их объемы находятся в пределах небольшого множителя друг от друга. Основная идея состоит в том, чтобы генерировать случайные точки внутри внешнего из двух тел и подсчитывать, как часто эти точки также находятся внутри внутреннего тела.

Данное выпуклое тело может быть аппроксимировано последовательностью вложенных тел, в конечном итоге достигающих одного известного объема (гиперсферы), при этом этот подход используется для оценки фактора, на который объем изменяется на каждом шаге этой последовательности. Умножение этих факторов дает приблизительный объем исходного тела.

Эта работа принесла своим авторам премию 1991 года. Премия Фулкерсона.[5]

Улучшения

Хотя время для этого алгоритма полиномиально, он имеет высокий показатель степени. Последующие авторы улучшили время работы этого метода, предоставив более быстрое перемешивание цепей Маркова для той же задачи.[6][7][8][9]

Обобщения

Результат полиномиальной аппроксимируемости был обобщен на более сложные структуры, такие как объединение и пересечение объектов.[10] Это относится к Клее проблема меры.

Рекомендации

  1. ^ Элекес, Г. (1986), «Геометрическое неравенство и сложность вычисления объема», Дискретная и вычислительная геометрия, 1 (4): 289–292, Дои:10.1007 / BF02187701, МИСТЕР  0866364
  2. ^ Барань, Имре; Фюреди, Золтан (1987), «Вычислить объем сложно», Дискретная и вычислительная геометрия, 2 (4): 319–326, Дои:10.1007 / BF02187886, МИСТЕР  0911186
  3. ^ Дайер, Мартин; Фриз, Алан (1988), «О сложности вычисления объема многогранника», SIAM Журнал по вычислениям, 17 (5): 967–974, Дои:10.1137/0217060, МИСТЕР  0961051
  4. ^ а б Дайер, Мартин; Фриз, Алан; Каннан, Рави (1991), "Случайный полиномиальный алгоритм аппроксимации объема выпуклых тел", Журнал ACM, 38 (1): 1–17, Дои:10.1145/102782.102783, МИСТЕР  1095916
  5. ^ Лауреаты премии Фулкерсона, Американское математическое общество, получено 3 августа 2017.
  6. ^ Эпплгейт, Дэвид; Каннан, Рави (1991), "Выборка и интеграция функций, близких к логарифмической вогнутости", Материалы двадцать третьего ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений (STOC '91), Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM, стр. 156–163, Дои:10.1145/103418.103439, ISBN  978-0-89791-397-3
  7. ^ Каннан, Рави; Ловас, Ласло; Симоновиц, Миклош (1997), "Случайные блуждания и объемный алгоритм для выпуклых тел », Случайные структуры и алгоритмы, 11 (1): 1–50, Дои:10.1002 / (SICI) 1098-2418 (199708) 11: 1 <1 :: AID-RSA1> 3.0.CO; 2-X, МИСТЕР  1608200
  8. ^ Ловас, Л.; Симоновиц, М. (1993), «Случайные блуждания в выпуклом теле и улучшенный алгоритм объема», Случайные структуры и алгоритмы, 4 (4): 359–412, Дои:10.1002 / rsa.3240040402, МИСТЕР  1238906
  9. ^ Ловас, Л.; Вемпала, Сантош (2006), «Моделирование отжига в выпуклых телах и объемный алгоритм », Журнал компьютерных и системных наук, 72 (2): 392–417, Дои:10.1016 / j.jcss.2005.08.004, МИСТЕР  2205290
  10. ^ Брингманн, Карл; Фридрих, Тобиас (01.08.2010). «Аппроксимация объёма объединений и пересечений геометрических объектов большой размерности». Вычислительная геометрия. 43 (6): 601–610. arXiv:0809.0835. Дои:10.1016 / j.comgeo.2010.03.004. ISSN  0925-7721.