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日本オペレーションズ・リサーチ学会日本オペレーションズ・リサーチ学会

三角形分割

読み方:さんかくけいぶんかつ
【英】:triangulation

概要

集合の三角形分割とは, 2次元においてはその凸包を2-単体すなわち三角形に, 3次元では3--単体すなわち四面体分割することである(四面体分割ともいう). 一般次元場合単体分割あるいは簡単に三角形分割といわれる. 三角形分割は, 凸包凸多面体ならんで基本的幾何構造であり, 理論的に重要であるだけでなく, コンピュータグラフィクス有限要素解析内挿で のメッシュ生成など広く応用がある.

詳説

集合の三角形分割(triangulation)とは, 2次元においてはその凸包を2-単体 すなわち三角形に, 3次元では3-単体すなわち四面体分割した構造である(四面体分割ともいう). 一般次元場合単体分割あるいは簡単に三角形分割といわれる. 三角形分割は, 凸包凸多面体ならんで基本的幾何構造であり, 理論的に 重要であるだけでなく, コンピューターグラフィクスや有限要素解析内挿でのメッシュ生成など広く応用がある.

S=\{p_1,p_2,\ldots,p_n\}\,d\,次元n\,点の集合, \mbox{CH}(S)\,S\,凸包とする. S\,の三角形分割\tau= \{S_1,S_2, \dots ,S_m\}\,と は, 次の条件を満たすのである.


\begin{array}{ll} 1. & {\rm dim}\ {\rm CH}(S_i) = d, \ |S_i| = d+1, \ S_i\subseteq S \quad (i = 1,2,\dots,m) \\ 2. & \bigcup_{i=1}^m {\rm CH}(S_i) = {\rm CH}(S) \\ 3. & {\rm CH}(S_i)\cap{\rm CH}(S_j)={\rm CH}(S_i\cap S_j) \ (i \neq j) \end{array}\,


平面上の一般位置にある点集合S\,S\,の点をすべて用いる三角形分割を考える. S\,のどの三角形分割も, オイラー(L. Euler)の公式から同じ数の三角形をもつ. また, 三角形分割の個数については, 三角形分割の平面性に着目して解析することにより {\rm O}(2^{{\rm O}(n)})\,であることがいえる. 凸n\,角形頂点場合は, 三角形分割の個数\textstyle \frac{1}{n-1}{2n-4\choose n-2}\,である. 動的計画法を用いることにより, 多角形内部の三角形分割の数を数える ことは多項式時間で行えるが, 一般の点集合の三角形分割の個数多項式時間数えることができるかどうか未解決問題である. 多数の三角形分割の中から1つ選ぶ際の基準として代表的なものを上げる.

1. (最小最大) 三角形分割での全角度の最小のもの(最小角)を最大にする
2. (最大最小) 三角形分割での全角度の最大のもの(最大角)を最小にする
3. (重み最小) 三角形分割の辺長の総和最小にする
4. (最大最小包含最小) 三角形分割の各三角形最小包含円(鈍角三角形場合, 鈍角対辺直径にする円)のうち最大のものを最小にする
5. (最大アスペクト比最小) 三角形分割の各三角形アスペクト比(三角形外接円半径内接円半径の比)の最大のものを最小にする

他にも色々な評価規準考えられる. 以下で述べるドロネー三角形分割は, このうち最小最大, 最大包含最小という性質を満たし(最大外接円最小も), かつ{\rm O}(n\log n)\,高速時間求めることができる. 最大角を最小にする{\rm O}(n^2\log n\,)時間動的計画法を用いたアルゴリズム も知られている. 一方, 辺長和最小にする重み最小三角形分割 問題の複雑さについてはまだよくわかっていないが, 2次元場合解法与えられている. 点集合が凸n\,角形頂点集合場合, 辺長和最小問題動的計画法によって {\rm O}(n^3)\,時間解ける. アスベクト比最適化なども含めた整数計画によるアプローチも はかられている.

三角形分割を応用上も役立つものにしているのは, ドロネー三角形分割あるいはドロネー図である. これはボロノイ図双対グラフとして定義される. ここでは, アルゴリズム的にも 有用な定義を与えておく. 2次元の点p_i=(x_i,y_i) (i=1,\cdots,n)\,に対して, 新たにz\,軸を考え, 3次元の点p'_i=(x_i,y_i,x_i^2+y_i^2)\,を対応させる. このとき, p'_i (i=1,\cdots,n)\,3次元凸包z\,に関する下側境界(x,y)\,平面正射影したものを, p_i\, (i=1,\ldots,n)\,ドロネー図定める.

ドロネー三角形分割は, 各三角形外接円が他の点を内部含まない三角形分割 として特徴けられる. ドロネー三角形分割でないと, 点集合の中で凸四角形 p_1,p_2,p_3,p_4\,の三角形分割で, その三角形外接円が他の点を含んでいる ものが存在する. このとき使っている対角線をもう1つ対角線取り換えると, 局 所的外接円残り1つの点は入らなくなる. 対角線入れ換えることを対角変形といい, このように局所的ドロネー図近付ける方向をドロネー対角変形と いう. 2次元では任意の三角形分割から{\rm O}(n^2)\,回ドロネー対角変形行なう ことで, 必ずドロネー三角形分割変換できる.

ドロネー三角形分割は, 上述のような様々な最適化基準満たすが, その多く はこのドロネー対角変形によりその基準改善されるという論法証明され る. その場合, 最小最大を例にすると, 全ての角度小さい順に並べたベク トルについて, ドロネー三角形分割辞書式順序最大ベクトル与えることも示すことができる.

三角形分割を2変数関数f\,内挿関数g\,適用した際, 曲面三角形パッチによる近似の粗さの度合\textstyle {\sum}_{S_i\in\tau}\int_{S_i} \left[ \left(\partial g/\partial x\right)^2+ \left(\partial g/\partial y\right)^2 \right]{\rm d}x{\rm d}y \,で定義すると, ドロネー対角変形は粗さ度を改善し, 最適性導かれる. 最大最小包含最小性は, 放物線ポテンシャル関数性質によっている.

高次元の三角形分割の構造一般に難しい. 三角形(単体)の個数一定ではなく, 一般化された高次対角変形により任意の三角形分割間で変換できるかどうかもわかっ ていない. 3次元で, 非凸の多面体内部新しい点を導入することなく四面体分割することができるかどうかという問題は, NP困難である.

高次元三角形分割性質のよい有用な部分クラスとして, 正則三角形分割(regular triangulation)がある. これは, 点集合S\,に対して新たなもう1次元方向考え, その方向に各点に高さを与え, その分だけ新し次元方向持ち上げた点集合凸包の下側境界を元の空間正射影することにより得られるものである. もし, その凸包の下側境界すべてのもち上げられた点がのっており, さらにそれらが一般位置にあれば, 正射影されたものはまさしくこれまでの定義の三角形分割である. 正則三角形分割では与えられた点で三角形分割の頂点として使われないものもある. 2次元でも正則でない三角形分割は存在する.

ドロネー三角形分割正則であり, 正則三角形分割高次元の場合任意の2つの正則三角形分割一般化対角変形変換することができ, 2次元の三角形分割に通じるよい性質をもっている. さらに, 正則三角形分割凸多面体と密接な関係をもった概念で, 数学組合せ論色々な展開が図られている. 詳細は [1] 参照.



参考文献

[1] 今井桂子, 「三角形分割全体離散構造」, 『離散構造アルゴリズムVI』 (重悟編), 近代科学社, 1999.

「OR事典」の他の用語
計算幾何:  レベル  ロバスト化技術  一般距離ボロノイ図  三角形分割  位相優先法  八分木  凸包





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