DEGENERATION ESTIMATION OF A TETRAHEDRAL IN A TETRAHEDRAL PARTITION OF THE THREE-DIMENSIONAL SPACE

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Based on the geometric characteristics of the tetrahedron, quantitative estimates of its degeneracy are proposed and their relationship with the condition number of local bases generated by the edges emerging from the same vertex is established. The concept of the tetrahedron degeneracy index is introduced in several versions and their practical equivalence to each other is established. To assess the quality of a particular tetrahedral partition, it is proposed to calculate the empirical distribution function of the degeneracy index on its tetrahedral elements. A model irregular triangulation (tetrahedralization or tetrahedral partition) of three-dimensional space is proposed, depending on the control parameter that determines the quality of its elements. The coordinates of the tetrahedra vertices of the model triangulation tetrahedrons are the sums of the corresponding coordinates of the nodes of some given regular grid and random increments to them. For various values of the control parameter, the empirical distribution function of the tetrahedron degeneration index is calculated, which is considered as a quantitative characteristic of the quality of tetrahedra in the triangulation of a three-dimensional region.

About the authors

Yu. A. Kriksin

Keldysh Institute of Applied Mathematics of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: kriksin@imamod.ru
Russia, Moscow

V. F. Tishkin

Keldysh Institute of Applied Mathematics of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: v.f.tishkin@mail.ru
Russia, Moscow

References

  1. Gallagher R.H. Finite Element Analysis: Fundamentals. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag 1976. 396 c.
  2. Fletcher C.A.J. Computational Galerkin methods. NY, Berlin, Heidelberg, Tokio: Springer-Verlag, 1984. 309 c.
  3. Cockburn B., Shu C.-W. The Runge-Kutta discontinuous Galerkin method for conservation laws V: multidimensional systems // Journal of Computational Physics, 1998, V. 141, C. 199–224. https://doi.org/10.1006/jcph.1998.5892
  4. Sugihara K. Degeneracy and Instability in Geometric Computation. In: Kimura, F. (eds) Geometric Modelling. GEO 1998. IFIP V. 75. Boston: Springer, 2001, C. 3–17. https://doi.org/10.1007/978-0-387-35490-3_1
  5. Василевский Ю.В., Данилов А.А., Липников К.Н., Чугунов В.Н. Автоматизированные технологии построения неструктурированных расчетных сеток. “Нелинейная вычислительная механика прочности.” Т. IV. Под общ. ред. В.А. Левина. Москва: Физматлит, 2016. 216 с.
  6. Preparata F.P., Shamos M.I. Computational Geometry: An introduction. NY, Berlin, Heidelberg, Tokio: Springer-Verlag, 1985. 400 c.
  7. Hjelle Ø., Dæhlen M. Triangulations and Applications. Berlin, Heidelberg: Springer, 2006, 240 c.
  8. De Loera J.A., Rambau J., Santos F. Triangulations. Structures for Algorithms and Applications. (Algorithms and Computation in Mathematics, V. 25) First Edition. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2010. 548 c.
  9. Криксин Ю.А., Тишкин В.Ф. Об одном подходе к оценке вырождения треугольного элемента в триангуляции // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. 2023. Т. 510. С. 52–56. https://doi.org/10.31857/S2686954323600088
  10. Barbu A., Zhu S.-Ch. Monte Carlo Methods. Los Angeles: Springer, 2020. 433 c.
  11. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. Москва: Наука, 1973. 312 с.
  12. Wackerly D.D., Mendenhall III W., Scheaffer R.L. Mathematical Statistics with Applications. 7th edition. Belmont: Thomson Higher Education, 2008. 939 c.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (86KB)
3.

Download (185KB)
4.

Download (48KB)
5.

Download (72KB)

Copyright (c) 2023 Ю.А. Криксин, В.Ф. Тишкин

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».