| 基于GPU并行優化的網格參數化算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：737 K | |
| 標簽： 并行計算 交替方法乘子法 網格參數化 | |
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| 文檔介紹：網格參數化是計算機圖形學、數字幾何處理領域的研究熱點，在動畫、醫療、工業設計等領域中都發揮著重要作用。現有參數化方法主要思路是構造一個高度非線性的全局優化問題，因此計算效率低，難以并行。提出了一種可并行、可擴展的參數化算法。該算法通過引入輔助變量。然后使用交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)，迭代優化每個面和每條邊上的子問題得到參數化映射。為了驗證算法模型的高效性，使用GPU加速，相比于現存單線程算法，本文算法因為高度并行化運行時間縮短了至少百倍以上。 | |
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