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高维最可能的Voronoi图

作者 尼尔曼·库马尔, 本杰明·雷切尔, Subhash苏里, 凯文·维尔贝克



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LIPIcs公司。FSTTCS.2016.31.pdf
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尼曼·库马尔
本杰明·雷切尔
Subhash苏里
凯文·维尔贝克

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尼尔曼·库马尔(Nirman Kumar)、本杰明·雷切尔(Benjamin Raichel)、苏里(Subhash Suri)和凯文·韦贝克(Kevin Verbeek)。高维最可能的Voronoi图。第36届IARCS软件技术和理论计算机科学基础年会(FSTTCS 2016)。莱布尼茨国际信息学论文集(LIPIcs),第65卷,第31:1-31:14页,达格斯图尔-莱布尼兹-泽特鲁姆信息学研究所(2016)
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.FSTTCS.2016.31

摘要

最可能的Voronoi图是众所周知的Vorononi图在随机环境中的推广,其中随机点是与给定存在概率相关的点,而此类点的单元格是将给定点分类为其最可能最近邻居的点集。我们研究了这种d维空间细分的复杂性。我们证明了在一般情况下,这种细分的复杂性是Omega(n^{2d}),其中n是点数。这解决了最近(ISAAC 2014)Suri和Verbeek的论文中提出的一个公开问题,该论文首次定义了最可能的Voronoi图。我们还表明,当使用固定值集的随机排列来分配概率时,预期复杂性仅为~O(n^{ceil{d/2}),其中~O(*)意味着对数因子被抑制。在最坏的情况下,这一界限与多对数因子紧密相关。
关键词
  • 不确定性
  • 下限
  • Voronoi图
  • 随机的

韵律学

工具书类

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