Over the past several decades, geometric mapping methods have been extensively developed and utilized for many practical problems in science and engineering. To assess the quality of geometric mappings, one common consideration is their conformality. In particular, it is well-known that conformal mappings preserve angles and hence the local geometry, which is beneficial in many applications. Therefore, many existing works have focused on the angular distortion as a measure of the conformality of mappings. More recently, quasi-conformal theory has attracted increasing attention in the development of geometric mapping methods, in which the Beltrami coefficient has also been considered as a representation of the conformal distortion. However, the precise connection between these two concepts has not been analyzed. In this work, we study the connection between the two concepts and establish a series of theoretical results. In particular, we discover a simple relationship between the norm of the Beltrami coefficient of a mapping and the absolute angular distortion of triangle elements under the mapping. We can further estimate the maximal angular distortion using a simple formula in terms of the Beltrami coefficient. We verify the developed theoretical results and estimates using numerical experiments on multiple geometric mapping methods, covering conformal mapping, quasi-conformal mapping, and area-preserving mapping algorithms, for a variety of surface meshes in biology and engineering. Altogether, by establishing the theoretical foundation for the relationship between the angular distortion and Beltrami coefficient, our work opens up new avenues for the quantification and analysis of surface mapping algorithms.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
10+阅读 · 2021年10月1日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年5月21日
必读的7篇IJCAI 2019【图神经网络(GNN)】相关论文-Part2
专知会员服务
62+阅读 · 2020年1月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
【论文笔记】基于BERT的知识图谱补全
专知
116+阅读 · 2019年9月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
BERT相关论文、文章和代码资源汇总
AINLP
19+阅读 · 2018年11月17日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Geometric Graph Convolutional Neural Networks
Arxiv
10+阅读 · 2019年9月11日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
13+阅读 · 2019年3月10日
VIP会员
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
9+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
9+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
13+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关VIP内容
专知会员服务
10+阅读 · 2021年10月1日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年5月21日
必读的7篇IJCAI 2019【图神经网络(GNN)】相关论文-Part2
专知会员服务
62+阅读 · 2020年1月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员