Ricostruzione di polyomini L-convessi

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Progetto lauree scientifiche
Advertisements

Algoritmi e Strutture Dati
FORMULE DI GAUSS-GREEN NEL PIANO.
Master Bioinformatica 2002: Grafi Problema: cammini minimi da tutti i vertici a tutti i vertici Dato un grafo pesato G =(V,E,w), trovare un cammino minimo.
Ravello settembre 2003 Polyomini L-convessi A.Restivo e G.Castiglione (Unità di Palermo) A. Frosini e S. Rinaldi (Unità di Firenze-Siena)
Introduzione ai grafi Grafo diretto e non diretto
MATEMATICA PER L’ECONOMIA
Un esempio di complessità computazionale
Prove di verifica dei preapprendimenti
Grafi Algoritmi e Strutture Dati. Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano Algoritmi e strutture dati 2/ed 2 Copyright © The McGraw.
Equivalenze e Ordinamenti
Fisica 2 1° lezione, parte a
Lez. 121 Universita' di Ferrara Facolta' di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Laurea Specialistica in Informatica Algoritmi Avanzati Progettazione.
a’ = f(a) Definizione e proprietà
Algoritmi per la visualizzazione
DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA E INFORMAZIONE Stringhe e tipi di dati strutturati Marco D. Santambrogio – Ver. aggiornata al.
VETTORI.
Capitolo 11 Grafi e visite di grafi Algoritmi e Strutture Dati.
Capitolo 11 Grafi e visite di grafi Algoritmi e Strutture Dati.
Cammini minimi Algoritmo SPT.Acyclic
Algoritmi e Strutture Dati (Mod. B)
Numeri razionali I numeri RAZIONALI sono i numeri che possono essere rappresentati come frazioni. I razionali comprendono i numeri interi e quelli decimali.
Modelli simulativi per le Scienze Cognitive
Alcune premesse sulla geometria analitica
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PERUGIA Dipartimento di Ingegneria Industriale Prof. Francesco Castellani Corso di Meccanica Applicata.
Corso di Matematica Discreta I Anno
Richiami di matematica discreta: grafi e alberi
Esempi di Automi a stati Finiti
Movimenti rotazione dell’alidada attorno all’asse principale consente di ottenere una direzione arbitraria della proiezione dell’asse di collimazione.
Progetto lauree scientifiche Unità 3 numeri complessi e poligoni regolari A cura di Maurizio Dini e Paola Gario Dipartimento di Matematica F. Enriques.
Esercitazioni di Microsoft Word/2 Alcune funzioni avanzate.
Strutture periodiche discrete: introduzione del vincolo di periodicità e studio della ricostruzione da due proiezioni. A. Del Lungo, A. Frosini, M.Nivat,
“Il piano cartesiano e la retta”
Prof. Cerulli – Dott.ssa Gentili
TRASFORMAZIONI GEOMETRICHE
ARRAY MULTIDIMENDIONALI
Algoritmi e Strutture Dati
Componenti fortemente connesse
I segmenti.
Giochiamo con le Simmetrie
M. Nanni – E. Del Fante – M. Savioli
Complexity Results and Reconstruction
Gli algoritmi del minimo percorso
Corso di Matematica (6 CFU) (4 CFU Lezioni +2 CFU Esercitazioni)
Master Bioinformatica 2002: Grafi
Tecnologie informatiche. Excel Formatta il foglio di lavoro.
Tag TABLE. Oltre ad avere la funzione di rappresentare dati di ogni genere allineati in righe e colonne, le tabelle in HTML si utilizzano per costruire.
Risoluzione di Problemi con gli algoritmi Ricorsivi
Capitolo 13 Cammini minimi: Ordinamento topologico Algoritmi e Strutture Dati.
Creazione quadrato magico 5 x 5 inserimento guidato
Olimpiadi di Informatica 2010 Giornate preparatorie
La traslazione.
Liceo Scientifico Evangelista Torricelli - Somma Vesuviana PUBBLICITA’ OCCULTA Antefatto.
Funzione y = f (x).
Componenti fortemente connesse
Normativa di riferimento
CORSO DI ANALISI MATEMATICA
Grafi: rappresentazione e visita
Definizione Si dice che la variabile z è una funzione reale di due variabili x e y, nell’insieme piano D, quando esiste una legge di natura qualsiasi che.
Quadrati magici tabelle numeriche con particolari curiose proprietà.
Le funzioni.
CHE FARE PER PRIMA ? Troppo sovente ci si precipita a fare qualcosa purché lasci traccia di sé , invece…….
Operazioni con gli insiemi
Classe IV B plesso di Ripalimosani A.S
a’ = f(a) Definizione e proprietà
Geometria analitica Gli assi cartesiani Distanza di due punti
Le Relazioni Prima parte Pag. B8 Prerequisiti Conoscere la rappresentazione degli insiemi Prodotto cartesiano.
GLI AUTOMI INGRESSIUSCITE Un Automa è un sistema con le seguenti caratteristiche: 1.Dinamico : evolve nel tempo; 2.Invariante : la risposta del sistema.
TRASFORMAZIONI GEOMETRICHE UdA n. 1 classe 2 A. Una trasformazione geometrica è una corrispondenza biunivoca definita nell’insieme dei punti del piano.
Prof. Cerulli – Dott. Carrabs
Transcript della presentazione:

Ricostruzione di polyomini L-convessi G. Castiglione, A. Restivo, R. Vaglica. Dipartimento di Matematica e Applicazioni, Università di Palermo

Polyomino insieme finito e connesso di celle (quadrati unitari) del piano cartesiano definito a meno di una traslazione Polyomino convesso : polyomino le cui righe e colonne sono connesse due celle di un insieme discreto si dicono connesse se esiste un cammino (sequenza di celle adiacenti) che le collega contenuto nell’insieme.

Polyomini L-convessi polyomini convessi in cui ogni coppia di celle risulta connessa da un cammino monotono con al più un solo cambiamento di direzione (L-path) L-convesso In un polyomino convesso qualunque coppia di celle risulta connessa da almeno un cammino monotono. Cammino monotono: cammino autoevitante costituito da passi in due sole direzioni

Ricostruzione di insiemi discreti a partire da informazioni parziali L-cammini { 1, 2, ... ,} Proiezioni orizzontali e verticali (Tomografia discreta) 1 3 8 6  H V  2 2 3 8 7 7 3 3

Ricostruzione di polyomini L-convessi L-cammini Proiezioni orizzontali e verticali (Tomografia discreta) L-cammini massimali L-cammini bordati unicità unicità unicità Ricostruzione banale (L-convessi) Algoritmo di ricostruzione

L-cammini L(P): insieme degli L-cammini contenuti nel polyomino L-convesso P Denotiamo con x,y (x,yℤ-{0}) un L-cammino fatto da |x|-1 passi orizzontali, |y|-1 passi verticali orientato come segue se x>0 e y>0 se x>0 e y<0 se x<0 e y>0 se x<0 e y<0 Esempio L-cammino 3,4 contenuto in un polyomino L-convesso L(P) { x,y / x,y  P }

Relazione tra altezza e larghezza di P e l’insieme Lmax(P) L-cammini massimali (L(P), ) è un insieme parzialmente ordinato x,y è massimale (in L(P)) se  x',y'  L(P) , x,y  x',y'  x  x'  y  y' Lmax(P): insieme di tutti gli elementi massimali di L(P) Osservazione: gli elementi di Lmax(P) possono avere più occorrenze in P. Tutte queste occorrenze connettono celle appartenenti ai bordi di P Relazione tra altezza e larghezza di P e l’insieme Lmax(P)

parzialmente ordinato Rettangoli massimali [x,y]  Polyomino di forma rettangolare avente larghezza x ed altezza y. R(P) { [x,y] t.c. [x,y]  P } parzialmente ordinato Rmax(P): insieme di tutti gli elementi massimali di R(P) Osservazione: Rmax(P) è un insieme finito di rettangoli non confrontabili ovvero  [x,y], [x',y']Rmax(P) tali che [x,y]  [x',y']  [x',y']  [x,y] Rmax(P) {[x1,y1] , [x2,y2] , … , [xn,yn]} x1  x2  …  xn and y1  y2  …  yn ordinamento canonico

Rettangoli non confrontabili in posizione crossing Dati i rettangoli [x,y], [x',y'] non confrontabili si dice che essi si trovano in una posizione crossing se rettangoli in posizione non crossing rettangoli in posizione crossing Teorema: Un polyomino convesso P è un L-convesso se e solo se i suoi rettangoli massimali hanno a due a due una posizione crossing in P.

I polyomini L-convessi sono caratterizzati dai loro L-cammini massimali? [x1 , y1]  [w(P) , min{y : x,y Lmax(P), xw(P) }] [xn , yn]  [ min{x : x,y Lmax(P), yh(P) } , h(P) ] Rmax(P) {[x1 , y1] , … , [xi , yi] , … , [xn , yn] } ordine canonico se Rmax(P)  {[x,y]}, ovvero P  [x,y], e QL è tale che Lmax(P)  Lmax(Q)  Q  P L  famiglia dei polyomini L-convessi

Corrispondenza tra un polyomino L-convesso P e la famiglia Lmax(P ) Lemma. Sia Rmax(P)  2.  QL tale che Lmax(P)  Lmax(Q), la dimensione e la reciproca posizione del primo e secondo (penultimo ed ultimo) rettangolo massimale di Q coincideranno con quelle del primo e del secondo (penultimo ed ultimo rispettivamente) rettangolo massimale di P. Teorema. Sia P L. Se Rmax(P)  3 allora P è univocamente determinato da Lmax(P) . Lmax(P)  P nel caso in cui P è costituito al più da 3 rettangoli massimali

Controesempio Questo esempio considera due polyomini L-convessi distinti, con più di tre rettangoli massimali, aventi lo stesso insieme di L-cammini massimali riportato in tabella.   4 rettangoli massimali P1 P2 2 occorrenze

Multiset ? P1 P2 multiset Questo esempio considera due polyomini L-convessi differenti aventi lo stesso multiset di L-cammini massimali. non è massimale

L- cammini bordati 1 8 2 3 8 8 7 3 6 6 3 3 ; Polyomino L-convesso

Problemi affrontati Consistenza Ricostruzione Unicità

L-cammini bordati Sia P un polyomino convesso. Un L-cammino  è bordato in P se parte da una cella del bordo procede ortogonalmente rispetto allo stesso bordo quando incontra il bordo opposto gira in senso antiorario  # quindi procede dritto fino al bordo opposto #   # SE bordato se parte dal bordo superione EN bordato se parte dal bordo sinistro NW bordato se parte dal bordo inferiore WS bordato se parte dal bordo destro In particolare  è detto : #  # 

Definizione di un L-cammino bordato Sia un L-cammino che cambia direzione nella cella . è detto SE bordato se è in direzione SE e EN bordato se è in direzione EN e NW bordato se è in direzione NW e WS bordato se è in direzione WS e denota la cella

Definizione di una funzione di valutazione per un L-cammino La size di un L-cammino è la funzione definita da dove . tutte le coppie di interi positivi che rappresentano la size di un L-cammino SE bordato SE = Analogamente E N , W S, N W card (SE) = card (N W) = (P) card (E N) = card (W S) = h(P)

Esempio  #  #

Struttura dell’algoritmo Prima fase  determina gli elementi di Rmax(P) [x1,y1] [x2,y2] [x3,y3] [x4,y4] x1  x2  x3  x4 and y1  y2  y3  y4

Struttura dell’algoritmo Seconda fase  determina la mutua posizione dei rettangoli massimali a partire… Ω = (ω1, ω2, ω3, ω4) Σ = (σ1, σ2, σ3, σ4)  ascisse dei SW corners  ordinate dei SW corners

Prima fase LEMMA. Sia P un polyomino L-convesso. Gli elementi di Rmax(P) sono univocamente determinati da SE (o equivalentemente da E N , N W , W S) Dalla prova di questo lemma si ricava una procedura per determinare gli elementi di Rmax(P) a partire dall’insieme SE

Seconda fase Ω  Due procedure che determinano Ω OMEGA1 (SE, E N)  OMEGA2 (SE, WS) Determinare la reciproca posizione di due rettangoli massimali significa stabilire quale tipo di intersezione crossing hanno. incrociato allineato a sinistra allineato a destra

Seconda fase Ω  P P* Ω Ω* Σ … due tipi of sizes sono necessari!!! Due procedure che determinano Ω Ω OMEGA1 (SE, E N)  OMEGA2 (SE, WS) Scegliendo solo una delle due procedure … P P* (SE, WS) Ω OMEGA2 (SE *, WS *) Ω* Σ clock.rotation of π/2 OMEGA2 (SE, E N) … due tipi of sizes sono necessari!!!

Seconda fase Ω OMEGA1 (SE, E N)  OMEGA2 (SE, WS) Tuttavia il nostro scopo è ricostruire univocamente P da un’unica coppia di set di sizes. (SE, E N) Ω OMEGA1 (SE *, WS *) Ω* Σ clock.rotation of π/2 OMEGA2 (SE, E N) Teorema: Ogni polyomino L-convesso è univocamente determinato da (SE, E N).