Кривая Гильберта — Википедия. Что такое Кривая Гильберта

Кривая Гильберта


Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Первые 8 шагов создания кривой Гильберта

Кривая Гильберта (известная также как заполняющая пространство кривая Гильберта) — это непрерывная фрактальная заполняющая пространство кривая, впервые описанная немецким математиком Давидом Гильбертом в 1891 году[1], как вариант заполняющих пространство кривых Пеано, открытых итальянским математиком Джузеппе Пеано в 1890 году[2].

Поскольку кривая заполняет плоскость, её размерность Хаусдорфа равна (в точности, её образ является единичным квадратом, размерность которого равна 2 при любом определении размерности, а её граф является компактным множеством, гомеоморфным замкнутому единичному интервалу с хаусдорфовой размерностью 2).

является -м приближением к предельной кривой. Евклидова длина кривой равна , то есть растёт экспоненциально от , будучи в то же время всегда в пределах квадрата с конечной площадью.

Рисунки

Приложения и алгоритмы отображения

Как истинная кривая Гильберта, так и её дискретная аппроксимация дают отображение одномерного и двумерного пространств, довольно хорошо сохраняющих локальные свойства[3]. Если обозначить через (x, y) координаты точки в единичном квадрате, а через d расстояние вдоль кривой, на котором эта точка достигается, то точки, имеющие близкие к d значения, будут иметь также близкие значения и к (x, y). Обратное не всегда верно — некоторые точки, имеющие близкие координаты (x, y), имеют достаточно большую разницу в расстоянии d.

Ввиду этого свойства локальности кривая Гильберта широко применяется в компьютерных программах. Например, диапазон IP-адресов, присвоенных компьютерам, можно представить в виде рисунка путём использования кривой Гильберта. Программа создания такого представления для определения цвета точек может преобразовать изображение из двумерного в одномерное, и кривая Гильберта иногда используется ввиду свойства локальности этой кривой, поскольку это позволяет сохранять близкие IP-адреса близкими на одномерном представлении. Чёрно-белая фотография может быть подвержена дизерингу при использовании меньшего числа градаций серого путём переноса остаточного значения величины яркости на следующую точку вдоль кривой Гильберта. Кривая Гильберта используется в этом случае, поскольку она не создаёт видимых глазом переходов яркости, которые получаются при построчном преобразовании. Кривые Гильберта в пространствах большей размерности являются представителями обобщений кодов Грея и иногда используются в похожих ситуациях с похожими целями. Для многомерных баз данных предлагается использовать порядок Гильберта вместо Z-порядка, поскольку он даёт лучшее сохранение локальности. Например, кривые Гильберта использовались для сжатия и ускорения индексов в виде R-дерева[en]*[4]. Кривые Гильберта использовались также для сжатия информационных баз данных[5][6].

Полезно иметь алгоритм, позволяющий делать преобразование в обоих направлениях (как из (x, y) в d, так и из d в (x, y)). Во многих языках программирования предпочтительнее использовать итерации, а не рекурсию. Следующая программа на языке C осуществляет отображение в обоих направлениях, используя итерации и битовые операции, а не рекурсию. Программа предполагает разбиение квадрата на n х n ячеек (квадратов со стороной 1), где n является степенью двойки. Координаты (0,0) принадлежат левому нижнему углу, а (n-1, n-1) — правому верхнему углу. Расстояние d отсчитывается от левого нижнего угла (расстояние 0) и растёт до в правом нижнем углу.

//Преобразовать (x,y) к d
int xy2d (int n, int x, int y) {
    int rx, ry, s, d=0;
    for (s=n/2; s>0; s/=2) {
        rx = (x & s) > 0;
        ry = (y & s) > 0;
        d += s * s * ((3 * rx) ^ ry);
        rot(s, &x, &y, rx, ry);
    }
    return d;
}

//Преобразовать d к (x,y)
void d2xy(int n, int d, int *x, int *y) {
    int rx, ry, s, t=d;
    *x = *y = 0;
    for (s=1; s<n; s*=2) {
        rx = 1 & (t/2);
        ry = 1 & (t ^ rx);
        rot(s, x, y, rx, ry);
        *x += s * rx;
        *y += s * ry;
        t /= 4;
    }
}

//вращаем/отражаем квадрант
void rot(int n, int *x, int *y, int rx, int ry) {
    if (ry == 0) {
        if (rx == 1) {
            *x = n-1 - *x;
            *y = n-1 - *y;
        }

        //Обмениваем x и y местами
        int t  = *x;
        *x = *y;
        *y = t;
    }
}

Программа использует соглашения языка C: знак & означает побитную операцию AND (И), знак ^ — побитную XOR (ИЛИ), знак += означает оператор добавления к переменной, а знак /= — операцию деления переменной.

Функция xy2d работает сверху вниз, начиная со старших битов x и y, и начинает построение d со старших битов. Функция d2xy работает в противоположном направлении, начиная с младших битов d, и строит x и y с младших битов. Обе функции используют функцию вращения и отражения системы координат (x, y).

Оба алгоритма работают похожим образом. Весь квадрат рассматривается как 4 области 2 х 2. Каждая область состоит из 4 меньших областей и так далее до конечного уровня. На уровне s каждая область имеет s х s ячеек. Имеется единственный цикл FOR, пробегающий через уровни. На каждой итерации добавляется значение к d или к x и y, которое определяется областью (из четырёх), в которой находимся на данном уровне. Области задаются парой (rx, ry), где rx и ry принимают значение 0 или 1. Таким образом, область определяется 2 входными битами (либо двумя битами из d, либо по биту из x и y), и по ним образуется два выходных бита. Также вызывается функция вращения, чтобы (x, y) можно было использовать на следующем уровне на следующей итерации. Для xy2d она начинается с верхнего уровня всего квадрата и движется вниз до нижнего уровня до индивидуальных ячеек. Для d2xy процесс начинается снизу с ячеек и движется вверх до полного квадрата.

Можно реализовать эффективно кривые Гильберта, даже если область не образует квадрат[7]. Более того, существуют некоторые обобщения кривых Гильберта для более высоких размерностей[8][9].

Представление в системе Линденмайера

Создание кривой Гильберта можно переписать для L-системы.

Шестая итерация создания кривой Гильберта
Алфавит : A, B
Константы : F + −
Аксиома : A
Правила:
A → + B F − A F A − F B +
B → − A F + B F B + F A −

Здесь F означает «движение вперёд», «+» означает поворот влево на 90°, «−» означает поворот вправо на 90° (см. turtle graphics), а A и B игнорируются при рисовании.

Другие реализации

Arthur Butz[10] дал алгоритм вычисления кривой Гильберта в многомерных пространствах.

В книге Graphics Gems II[11] обсуждается кривая Гильберта и даётся реализация.

См. также

Примечания

  1. Hilbert, 1891, с. 459—460.
  2. Peano, 1890, с. 157—160.
  3. Moon, Jagadish, Faloutsos, Saltz, 2001, с. 124—141.
  4. Kamel, Faloutsos, 1994, с. 500—509.
  5. Eavis, Cueva, 2007, с. 1—12.
  6. Lemire, Kaser, 2011.
  7. Hamilton, Rau-Chaplin, 2007, с. 155—163.
  8. Alber, Niedermeier, 2000, с. 295—312.
  9. Haverkort, van Walderveen, 2009, с. 63—73.
  10. Butz, 1971, с. 424—42.
  11. Voorhies, 1991, с. 26—30.

Литература

  • I. Kamel, C. Faloutsos. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases / Jorge Bocca, Matthias Jarke, Carlo Zaniolo. — San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1994. — ISBN 1-55860-153-8.
  • G.Peano. Sur une courbe, qui remplit toute une aire plane. // Mathematische Annalen. — 1890. — Вып. 36.
  • D. Hilbert. Über die stetige Abbildung einer Linie auf ein Flächenstück. // Mathematische Annalen. — 1891. — Вып. 38.
  • A.R. Butz. Alternative algorithm for Hilbert’s space filling curve. // IEEE Trans. On Computers. — 1971. — Т. 20. — DOI:10.1109/T-C.1971.223258.
  • B. Moon, H.V. Jagadish, C. Faloutsos, J.H. Saltz. Analysis of the clustering properties of the Hilbert space-filling curve // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. — 2001. — Т. 13, вып. 1. — DOI:10.1109/69.908985.
  • I. Kamel, C. Faloutsos. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases. — San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1994.
  • T. Eavis, D. Cueva. A Hilbert space compression architecture for data warehouse environments // Lecture Notes in Computer Science. — 2007. — Т. 4654.
  • Daniel Lemire, Owen Kaser. Reordering Columns for Smaller Indexes // Information Sciences. — 2011. — Т. 181, вып. 12. — arXiv:0909.1346.
  • C. H. Hamilton, A. Rau-Chaplin. Compact Hilbert indices: Space-filling curves for domains with unequal side lengths // Information Processing Letters. — 2007. — Т. 105, вып. 5. — DOI:10.1016/j.ipl.2007.08.034.
  • J. Alber, R. Niedermeier. On multidimensional curves with Hilbert property // Theory of Computing Systems. — 2000. — Т. 33, вып. 4. — DOI:10.1007/s002240010003.
  • H. J. Haverkort, F. van Walderveen,. Proceedings of the Eleventh Workshop on Algorithm Engineering and Experiments. — New York: Society for Industrial and Applied Mathematics ( SIAM ), 2009. — ISBN 9781615671489.
  • Douglas Voorhies. Space-Filling Curves and a Measure of Coherence / Andrew S. Glassner. — Boston, San Diego, New York, London, Sydney, Tokyo, Toronto: AP Professional, 1991. — Т. II. — (Graphics Gems). — ISBN 0-12-059756-X.

Ссылки


Что такое Wiki.cologne Вики является главным информационным ресурсом в интернете. Она открыта для любого пользователя. Вики это библиотека, которая является общественной и многоязычной.

Основа этой страницы находится в Википедии. Текст доступен по лицензии CC BY-SA 3.0 Unported License.

Wikipedia® — зарегистрированный товарный знак организации Wikimedia Foundation, Inc. wiki.cologne является независимой компанией и не аффилирована с Фондом Викимедиа (Wikimedia Foundation).

E-mail: admin@wiki.cologne