It is known that B\'{e}zier curves and surfaces may have multiple representations by different control polygons. The polygons may have different number of control points and may even be disjoint. Up to our knowledge, Pekerman et al. (2005) were the first to address the problem of testing two parametric polynomial curves for coincidence. Their approach is based on reduction of the input curves into canonical irreducible form. They claimed that their approach can be extended for testing tensor product surfaces but gave no further detail. In this paper we develop a new technique and provide a comprehensive solution to the problem of testing tensor product B\'ezier surfaces for coincidence. In (Vlachkova, 2017) an algorithm for testing B\'ezier curves was proposed based on subdivision. There a partial solution to the problem of testing tensor product B\'ezier surfaces was presented. Namely, the case where the irreducible surfaces are of same degree $(n,m)$, $n,m \in \mathbb{N}$, was resolved under certain additional condition. The other cases where one of the surfaces is of degree $(n,m)$ and the other is of degree either $(n,n+m)$, or $(n+m,m)$, or $(n+m,n+m)$ remained open. We have implemented our algorithm for testing tensor product B\'ezier surfaces for coincidence using Mathematica package. Experimental results and their analysis are presented.


翻译:已知Bézier曲线和曲面可能通过不同的控制多边形具有多种表示形式。这些多边形可能具有不同数量的控制点,甚至可能互不相交。据我们所知,Pekerman等人(2005)首次提出了测试两条参数多项式曲线是否重合的问题。他们的方法基于将输入曲线约化为标准不可约形式,并声称该方法可推广用于测试张量积曲面,但未提供进一步细节。本文提出了一种新技术,为测试张量积Bézier曲面重合性问题提供了全面解决方案。Vlachkova(2017)曾提出一种基于细分算法的Bézier曲线测试方法,并给出了张量积Bézier曲面重合性问题的部分解:即在满足特定附加条件的情况下,解决了不可约曲面具有相同度数$(n,m)$($n,m \in \mathbb{N}$)的情形。而其他情形——当一曲面的度数为$(n,m)$,另一曲面度数分别为$(n,n+m)$、$(n+m,m)$或$(n+m,n+m)$时——仍悬而未决。我们使用Mathematica软件包实现了测试张量积Bézier曲面重合性的算法,并给出了实验结果与分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

Surface 是微软公司( Microsoft)旗下一系列使用 Windows 10(早期为 Windows 8.X)操作系统的电脑产品,目前有 Surface、Surface Pro 和 Surface Book 三个系列。 2012 年 6 月 18 日,初代 Surface Pro/RT 由时任微软 CEO 史蒂夫·鲍尔默发布于在洛杉矶举行的记者会,2012 年 10 月 26 日上市销售。
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 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
0+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月11日
VIP会员
最新内容
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:00
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:42
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:35
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
17+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
18+阅读 · 10月24日
相关VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 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
0+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员