Dynamic grain models via fast heuristics for diagram representations
Dynamic grain models via fast heuristics for diagram representations
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通过快速启发式图表表示的动态颗粒模型
DOI：
10.1080/14786435.2023.2180679
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发表时间：
2022
影响因子：
1.6
通讯作者：
Fabian Klemm
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
A. Alpers;Max Fiedler;P. Gritzmann;Fabian Klemm
摘要 本文介绍了一种用于分析动态晶粒生长的数学模型。特别是，我们展示了如何将离散时刻的晶粒体积、质心和中心二阶矩的特征测量快速转化为几何图对晶粒生长过程的连续描述（很大程度上概括了众所周知的 Voronoi 和 Laguerre 曲面细分）。我们根据判别分析给出了常见的免优化启发式的理论分析，并评估了我们的算法在现实世界数据上的计算行为。
ABSTRACT The present paper introduces a mathematical model for analysing dynamic grain growth. In particular, we show how the characteristic measurements grain volumes, centroids, and central second-order moments at discrete moments in time can be quickly turned into a continuous description of the grain growth process in terms of geometric diagrams (which largely generalize the well-known Voronoi and Laguerre tessellations). We give a theoretical analysis of common optimization-free heuristics in terms of discriminant analysis and evaluate the computational behaviour of our algorithm on real-world data.
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