在D维超球面上生成彼此尽可能远的N个点
，可以使用一种叫做"球面均匀分布"的算法来实现。该算法可以确保生成的点在球面上均匀分布，并且彼此之间尽可能远。
球面均匀分布算法的基本思想是将球面划分为若干个小区域，然后在每个小区域内生成一个点。这样可以保证生成的点在整个球面上均匀分布。
具体实现时，可以采用以下步骤：
- 确定球面的半径和维度：根据问题要求，确定球面的半径和维度D。
- 划分小区域：将球面划分为若干个小区域，可以使用等面积划分或等角度划分的方法。等面积划分将球面划分为相等面积的小区域，等角度划分将球面划分为相等角度的小区域。
- 生成点：在每个小区域内生成一个点。可以使用随机生成的方法，确保生成的点在每个小区域内均匀分布。
- 点的距离判断：对于生成的每对点，计算它们之间的距离。如果距离小于一个设定的阈值，可以重新生成该点，直到满足要求。
- 重复生成：重复步骤3和步骤4，直到生成N个满足要求的点。
这样就可以在D维超球面上生成彼此尽可能远的N个点。
在云计算领域，这个问题可以应用于分布式计算、数据中心布局等场景。例如，在设计数据中心的网络拓扑结构时，需要将服务器布置在空间上尽可能均匀分布的位置，以提高数据传输效率和系统的可靠性。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，例如云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户快速搭建和管理云计算环境，提供高性能、高可靠性的计算和存储服务。
更多关于腾讯云产品的信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
1回答
我正在尝试编写代码，以在D维超球面上生成彼此尽可能远的N个点。到目前为止，我的方法是取点数，并希望它小于D或2*D，这通常会是。然后我创建N个向量，它们在每个索引上都是0，除了索引n处，n在1和N
浏览 23提问于2021-04-09得票数 1
1回答
在N维中寻找最长的不间断弧
、、、、
参见2D案例的类似问题：寻找最长的不间断弧
这里的挑战是在N维的单位超球面周围寻找最长的无交错大圆弧，其周围的随机位置分布着任意数量的超球。红线表示任何两个不被任何其他超球中断的超球之间的最大弧。挑战是找到红线两端
浏览 0提问于2018-05-13得票数 -1
1回答
我环顾四周，所有在单位球上产生均匀随机点的解都是为2维或3维设计的。
什么是(可处理的)方法来生成均匀的随机点，在中生成一个任意维的球?特别是在球的表面上。前言中，在立方体中生成随机<e
浏览 0提问于2019-02-06得票数 6
回答已采纳
2回答
考虑经过原点的至少两个平面划分的5维空间。如果存在n平面，那么只要它们处于“一般位置”，所创建的不同的金字塔区域的数量就是，我在下面对这个术语做了具体说明。通过原点的超平面可以定义为从原点开始的单个向量，该向量与平面是正交的。如果定义超平面的向量中没有三个是共面的，则超平面处于一般位置。
如何在5维空间中有效
浏览 7提问于2014-10-15得票数 2
回答已采纳
我正在学习基本的基于格的密码学。在O. Regev教授的课程，第7页中，有索赔1和推论2(Minkowski的第一个定理)，这两个定理对我来说都很难理解。在索赔1中，半径为r的球的体积如何是$vol(B(0，r)) \ge \左( \frac {2R}{sqrt{n}}\右)^n$？(具体来说，球如何包含边长为$\frac{2R}{sqrt{<e
浏览 0提问于2018-02-09得票数 3
回答已采纳
3回答
假设我有一个D维球体，它有中心，C1，C2，C3，C4，...CD和半径R。现在我想在球面上画出N个均匀分布(彼此等距)的点。这些点的确切位置并不重要，只要它们彼此之间的距离大致相等即可。我需要一个函数来返回这些点P的数组。function plotter(D, C[1...D], R, <e
浏览 0提问于2012-10-03得票数 12
2回答
从多个二维点重建三维点？
、、、、
OpenCV包含了对立体声摄像机三维重建的大量支持。在我的情况下，我有六个校准相机(内在和外部)，我想采取共同的2D点(例如，一个测试球)，并得到相应的三维位置。对怎么做有什么想法吗？我所拥有的：2)测试球的二维位置(在每个图像平面上)
浏览 4提问于2012-02-09得票数 5
1回答
这个问题在这里已经有答案了： 如何在d维球/球内部生成均匀的随机点？ (1个答案) 13小时前就关门了。 我想从n维的实心球体中生成随机均匀的样本。我当前的方法是这样的 def sample_sphere(d, npoints):
points = np.zeros((npoints, <e
浏览 73提问于2021-02-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图创建一个模拟，它要求我改变一组概率，也就是说，变量必须加到1。当我想改变一组3种概率的参数时，我将每个参数视为三维空间中的一个轴，并用方程p0 + rcos(v) ( u1 ) u1 + rsin(v) ( dot ) u2将平面上的一个圆变参数为x+y+z=1，其中p0是表示原始概率的点，u1和u2是平行于平面的垂直向量，(点)表示一个点积，r和v是自由变
浏览 4提问于2021-07-21得票数 1
回答已采纳
我试图在任意维中对进行编码，我只能创建一个球面，在它的边缘上有3个给定的点，换句话说，一个由N维空间中的3点定义的球面。
这个球体的中心将是距离(定义)3点的最小距离等距点。我知道如何在二维(由3分定义的三角形圆心)中求解，我也看到了一些三维向量计算，但我不
浏览 6提问于2014-09-12得票数 3
回答已采纳
1回答
椭球置信区均匀采样
、、、、
我有一个四维椭球面，我想用它均匀地画样品.我想到了一种在椭球面周围使用超立方体的方法。我们可以从中抽取一个样本，并检查它是否在椭球体中。4维超立方体与椭球体的体积比为0.3。这意味着我只有30 %的成功率。由于我的算法存在速度问题，所以我不想使用这种方法。我也一直在研究反变换采样。你能给我一个关于如何用四维椭球来做这件事
浏览 4提问于2014-07-01得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图(尽可能高效地)生成一个随机的、均匀的、三维分布的内半径r_min和外半径r_max内点的分布，即外壳。我在这里找到了一个类似的解决方案：，但是这只适用于整个r_min=0和r_max=1领域。这是使用以下代码完成的：phi = np.ran
浏览 1提问于2021-04-27得票数 0
回答已采纳
在这个线程中，@Thomas有一个很好的解决方案，可以在半径为nD的r=1球内生成一致随机点，但是现在我想生成点，其中的笛卡儿坐标是整数。除了在立方体中生成随机点和抛出范数大于1的点之外，我不知道任何方法。
我不知道简单地使用randint或将np.floor()推到向量上是否就行了。
浏览 2提问于2021-12-16得票数 7
3回答
在第35页，它说：我不太明白最后一句:为什么只需要三维来可视化单位四元数，或者为什么单位四元数位于单位球体的表面？我以为他们躺在单位超球上。作者是否假设我们
浏览 0提问于2019-11-20得票数 5
2回答
我正在尝试使用Perlin噪波生成地形。我知道如何使用笛卡尔坐标生成它，但我不能完全理解它如何在球体上工作。我知道你可以将2D表面投影到球体上，但失真不会扰乱噪波分布吗？我能想到的在球体表面生成均匀噪声的最好的想法是将球体上的点映射到3D笛卡尔坐标，并使用3D噪声函数。(基本上，生成一个噪波立方体，并“刮掉”角以使其变圆，可以这样说。)有没有我错
浏览 1提问于2011-07-02得票数 28
回答已采纳
1回答
我正在蒙特卡洛做一个关于重要性抽样的作业。提供了以下代码： aM=mean(ISSample); [aM-1.96*bM/sqrt(N),aM+1.96*bM/sqrt(N)]如何找到常量，以及
浏览 1提问于2015-12-15得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
