seminar algorithmische geometrie

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Bastian Katz Marcus Krug Martin N¨ ollenburg Ignaz Rutter www.kit.edu KIT – Universit¨ at des Landes Baden-W ¨ urttemberg und nationales Großforschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft Seminar Algorithmische Geometrie LEHRSTUHL F ¨ UR ALGORITHMIK I · INSTITUT F ¨ UR THEORETISCHE INFORMATIK · FAKULT ¨ AT F ¨ UR INFORMATIK

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Page 1: Seminar Algorithmische Geometrie

Bastian KatzMarcus Krug

Martin NollenburgIgnaz Rutter

www.kit.eduKIT – Universitat des Landes Baden-Wurttemberg undnationales Großforschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft

Seminar Algorithmische Geometrie

LEHRSTUHL FUR ALGORITHMIK I · INSTITUT FUR THEORETISCHE INFORMATIK · FAKULTAT FUR INFORMATIK

Page 2: Seminar Algorithmische Geometrie

Institut fur Theoretische InformatikLehrstuhl fur Algorithmik I

Bastian Katz, Marcus Krug, Martin Nollenburg, Ignaz Rutter · Seminar Algorithmische Geometrie

Ubersicht

1. Organisatorisches

2. Themen

Page 3: Seminar Algorithmische Geometrie

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Bastian Katz, Marcus Krug, Martin Nollenburg, Ignaz Rutter · Seminar Algorithmische Geometrie

Vorstellung der Teilnehmer

Bastian Katz Marcus Krug Martin Nollenburg Ignaz Rutter

Das sind wir...

Wer seid ihr?

ss Name, Semester, Studiengangss Vorkenntnissess Interesse am Seminar

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Zieless Seminarschein

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Ziele

ss eigenstandiges Erarbeiten eines Themasss relevante Ergebnisse fur Vortrag identifizierenss Einordnung in den Kontextss Literaturrecherche

ss Seminarschein

ss Kennenlernen von aktuellen Forschungsthemen aus deralgorithmischen Geometrie

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Bastian Katz, Marcus Krug, Martin Nollenburg, Ignaz Rutter · Seminar Algorithmische Geometrie

Ziele

ss eigenstandiges Erarbeiten eines Themasss relevante Ergebnisse fur Vortrag identifizierenss Einordnung in den Kontextss Literaturrecherche

ss Seminarschein

ss Kennenlernen von aktuellen Forschungsthemen aus deralgorithmischen Geometrie

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Bastian Katz, Marcus Krug, Martin Nollenburg, Ignaz Rutter · Seminar Algorithmische Geometrie

Ziele

ss eigenstandiges Erarbeiten eines Themasss relevante Ergebnisse fur Vortrag identifizierenss Einordnung in den Kontextss Literaturrecherche

ss Seminarschein

ss Kennenlernen von aktuellen Forschungsthemen aus deralgorithmischen Geometrie

ss Vermittlung der Erkenntnisse in einem Vortrag

ss Diskussion und Kritik aller Themen

ss schriftliche Aufbereitung des Themas

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Anforderungenss aktive Teilnahme an allen Vortragsterminen

ss Kurzvortrag: Thema vorstellen (ca. 5 Minuten)

ss Hauptvortrag: ausfuhrliches Vorstellen des Themas undder Ergebnisse (40 – 50 Minuten)ss Folien & Tafelss Vortragskonzept rechtzeitig mit Betreuer besprechen

ss schriftliche Seminarausarbeitungss 10 – 15 Seiten in LATEX (evtl. Sammelband?)ss Herausarbeiten und verstandliches Beschreiben derwesentlichen Aussagen und Ideen

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Geplanter Ablauf

KW Datum Inhalt43 heute Vorbesprechung & Themenvergabe46 10.11.2009 Kurzvortrage48 24.11.2009 Vortragstermin49 01.12.2009 Vortragstermin50 08.12.2009 Vortragstermin51 15.12.2009 Vortragstermin52 22.12.2009 Vortragstermin (???)

24.12. - 06.01. Weihnachtspause4 31.01.2010 Ausarbeitungen (erste Version)6 13.02.2010 Ausarbeitungen (endgultige Version)

Seminarseite:i11www.iti.uka.de

→ Lehre→ Seminar Algorithmische Geometrie

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Ubersicht

1. Organisatorisches

2. Themen

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Algorithmische Geometrie

Computational Geometry is“a branch of computer science devoted to the study ofalgorithms which can be stated in terms of geometry.”

Wikipedia 19.10.09

Klassische Beispiele:ss konvexe Hulless Voronoi-Diagrammess Euklidische kurzeste Wegess . . .→ s. Vorlesung graphisch-geometrische Algorithmen

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Bastian Katz, Marcus Krug, Martin Nollenburg, Ignaz Rutter · Seminar Algorithmische Geometrie

Algorithmische Geometrie

Computational Geometry is“a branch of computer science devoted to the study ofalgorithms which can be stated in terms of geometry.”

Wikipedia 19.10.09

Klassische Beispiele:ss konvexe Hulless Voronoi-Diagrammess Euklidische kurzeste Wegess . . .→ s. Vorlesung graphisch-geometrische Algorithmen

Hier: Auswahl interessanter geometrischerAnwendungsprobleme und Algorithmen

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Thema 1: Geometric Spanner Networks

Geg: Menge S von Punkten in der Ebene, t ∈ RGes: t-Spanner fur S, d.h. ein geometrischer Graph

G = (S, E), so dass

dG(p, q) ≤ t · ||−→pq|| und |E| ∈ O(|S|) ∀p, q ∈ R2

Problemstellung

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Thema 1: Geometric Spanner Networks

Geg: Menge S von Punkten in der Ebene, t ∈ RGes: t-Spanner fur S, d.h. ein geometrischer Graph

G = (S, E), so dass

dG(p, q) ≤ t · ||−→pq|| und |E| ∈ O(|S|) ∀p, q ∈ R2

Problemstellung

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Thema 1: Geometric Spanner Networks

Geg: Menge S von Punkten in der Ebene, t ∈ RGes: t-Spanner fur S, d.h. ein geometrischer Graph

G = (S, E), so dass

dG(p, q) ≤ t · ||−→pq|| und |E| ∈ O(|S|) ∀p, q ∈ R2

Problemstellung

ss Technik: Zerlegung inwohlseparierte Paaress Anwendungss Netzwerkkonstruktionss Approximationsalgorithmen

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Thema 2: Computing Feed Links

Geg: Zeichnung eines planaren Graphen G (Straßennetz),Punkt p innerhalb einer Facette f (Haus, Ortschaft)

Ges: Punkt q auf Rand von f , so dass pq bestmoglicherAnschluss von p an G ist

Problemstellung

p

f

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Thema 2: Computing Feed Links

Geg: Zeichnung eines planaren Graphen G (Straßennetz),Punkt p innerhalb einer Facette f (Haus, Ortschaft)

Ges: Punkt q auf Rand von f , so dass pq bestmoglicherAnschluss von p an G ist

Problemstellung

p

f

rq?

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Thema 2: Computing Feed Links

Geg: Zeichnung eines planaren Graphen G (Straßennetz),Punkt p innerhalb einer Facette f (Haus, Ortschaft)

Ges: Punkt q auf Rand von f , so dass pq bestmoglicherAnschluss von p an G ist

Problemstellung

p

f

r

q?

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Thema 2: Computing Feed Links

Geg: Zeichnung eines planaren Graphen G (Straßennetz),Punkt p innerhalb einer Facette f (Haus, Ortschaft)

Ges: Punkt q auf Rand von f , so dass pq bestmoglicherAnschluss von p an G ist

Problemstellung

p

f

ss Streckfaktorss exakte & approx.Algorithmenss 1 vs. k Anschlussess Hindernisse

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Thema 3: Rectangular Cartograms

Geg: gewichtete Landkarte M mit Landeradjazenzen undFlachengroßen (z.B. Bevolkerung)

Ges: Rechtecklayout von M mit (moglichst) korrektenFlachengroßen und Adjazenzen

Problemstellung

ss Modellierung alsDualgraphss Layoutbestimmungss Flachenzuweisungss Heuristik und exakteAlgorithmen

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Thema 4: Proportional Symbol Maps

Geg: Menge von Kreisscheiben D (tlws. uberlappend)Ges: ”geschichtete“ Zeichnung von D, so dass die

Kreisscheiben moglichst gut lesbar sind

Problemstellung

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Thema 4: Proportional Symbol Maps

Geg: Menge von Kreisscheiben D (tlws. uberlappend)Ges: ”geschichtete“ Zeichnung von D, so dass die

Kreisscheiben moglichst gut lesbar sind

Problemstellung

Optimierung: sichtbarer Randss NP-schwer fur realisierbareZeichnungenss effiziente Algorithmen furglobal geordnete Zeichnungen

realisierbar global geordnet

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Thema 5: PTAS for Euclidean TSP

Geg: endliche Punktemenge S ⊆ R2

Ges: Kurzeste Tour, die alle Punkte von S besucht.

Problemstellung

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Thema 5: PTAS for Euclidean TSP

Geg: endliche Punktemenge S ⊆ R2

Ges: Kurzeste Tour, die alle Punkte von S besucht.

Problemstellung

NP-schwer

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Thema 5: PTAS for Euclidean TSP

ProblemstellungGeg: endliche Punktemenge S ⊆ R2, ε > 0Ges: (1 + ε)-Tour, die alle Punkte von S besucht.

Laufzeit O(n(log n)O(1/ε))

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Thema 5: PTAS for Euclidean TSP

ProblemstellungGeg: endliche Punktemenge S ⊆ R2, ε > 0Ges: (1 + ε)-Tour, die alle Punkte von S besucht.

Laufzeit O(n(log n)O(1/ε))

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Thema 5: PTAS for Euclidean TSP

ProblemstellungGeg: endliche Punktemenge S ⊆ R2, ε > 0Ges: (1 + ε)-Tour, die alle Punkte von S besucht.

Laufzeit O(n(log n)O(1/ε))

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Thema 5: PTAS for Euclidean TSP

Problemstellung

ss Quad-Tree mit zuf.Ursprungss Berechne kurzestePortal-Tour (DP)ss Idee: Umwege furPortale sind klein

Geg: endliche Punktemenge S ⊆ R2, ε > 0Ges: (1 + ε)-Tour, die alle Punkte von S besucht.

Laufzeit O(n(log n)O(1/ε))

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Thema 6: The Tree Method

Geg: Baum mit Kantenlangen, ein konvexes Stuck PapierGes: Faltung des Papiers zu einer maximal großen

Origami-Basis mit dem Baum als Schatten

Problemstellung

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Thema 6: The Tree Method

Geg: Baum mit Kantenlangen, ein konvexes Stuck PapierGes: Faltung des Papiers zu einer maximal großen

Origami-Basis mit dem Baum als Schatten

Problemstellung

ss charakterisierungvon Origami-Basenss exakter Algorithmus”Tree Method”ss komplexe Opti-mierungsprobleme

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Thema 7: Folding and one Straight Cut

Geg: Polygon auf einem Stuck PapierGes: Faltung des Papiers, so dass ein gerader Schhnitt

genau das Polygon ausschneidet

Problemstellung

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Thema 7: Folding and one Straight Cut

Geg: Polygon auf einem Stuck PapierGes: Faltung des Papiers, so dass ein gerader Schhnitt

genau das Polygon ausschneidet

Problemstellung

ss zwei Verfahren fur(fast) alle Polygoness Straight-Skeletonss Disk-Packingss Charakterisierungentarteter Falle

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Themenubersicht

(1) Geometric SpannerNetworks

(2) Feed Links (3) Cartograms

(4) ProportionalSymbol Maps

(5) Euclidean TSP (6) Origami TreeMethod

(7) Fold & Cut

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AusblickNachste Schritte:ss Thema durchlesen und verstehenss Kontakt mit Betreuer aufnehmenss Kurzvortrag vorbereiten

Nachster regularer Termin:Dienstag, 10.11.09, 15:45 Uhr

Kurzvortrage