吴壮志2001：Delaunay网格剖分详解与算法开发

《吴壮志2001 - StarCCM+用户指南》第14.04版中，章节详细探讨了Delaunay三角网格剖分在图形处理中的关键应用。Delaunay三角化是一种常见的空间离散化技术，用于将二维平面和三维空间中的物体或区域划分成简单的几何形状，如三角形，以便于后续的数值计算和分析。它在计算机图形学、地理信息系统、计算机辅助设计等领域具有重要作用。 图11-8展示了点集的Voronoi图，这是一种基于每个点与其周围其他点最短距离的分割，而图11-9则呈现了Power图，其边界与输入点的权重密切相关。在Power图中，不同情况下的边界是由两个点的等功率距离面定义的，例如在(a)、(b)、(c)场景下，点的Power单元边界明确表示为两个点之间等功率的距离；而在(d)中，当一个点jcg完全落入另一个点A的权重球内，导致某个点的Power单元为空，这种情况在Delaunay三角化中被称为冗余点。 该章节的核心在于限定Delaunay三角剖分，即在特定约束条件下进行的三角化过程，这在实际应用中尤为重要，比如避免自交或保持特定区域的完整性。作者吴壮志提出了针对复杂约束条件的新算法，包括任意点、线段和平面片的处理，旨在实现有效的网格生成和优化。这个算法不仅解决了长期以来的悬而未决问题，还能够控制剖分的复杂性和质量，确保结果的准确性和实用性。 《吴壮志2001》一书深入剖析了这一技术，对于计算机科学和技术、工程以及高等教育领域的读者来说，提供了宝贵的参考资源。书中详细介绍了算法的设计、实现以及有效性证明，使得读者能够理解和应用这一核心的网格剖分技术。无论是科研人员还是学生，都能从中受益匪浅，提升在相关领域的工作能力。