是一种用于将平面上的点集进行三角化的算法。它通过在点集中逐一插入新的顶点,构建和维护一个满足Delaunay三角形约束的三角网格。
Delaunay三角剖分的优势在于它能够生成高质量的三角形,具有最大的最小角性质,这对于许多应用来说是非常重要的。此外,Delaunay三角剖分还具有唯一性,即对于给定的点集,它的结果是唯一确定的。
应用场景:
- 计算几何:Delaunay三角剖分被广泛应用于计算几何领域,如地理信息系统(GIS)、计算机图形学、遥感数据处理等。
- 数值分析:Delaunay三角剖分可以用于有限元分析、求解偏微分方程等数值计算问题。
- 模拟仿真:在物理模拟和计算流体力学中,Delaunay三角剖分可以用于离散化问题,如网格生成和适应性网格细化等。
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