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空间散乱点集Delaunay三角剖分的算法优化及实现的任务书
任务书名称：空间散乱点集Delaunay三角剖分的算法优化及实现
任务背景：
Delaunay三角剖分是计算几何中的经典问题，应用广泛，包括地理信息系统、计算机图形学、医学图像处理等领域。其基本思想是将给定的点集按照特定的规则转化为三角网格，使得任意两个三角形的外接圆不包含其他点。该问题已有多种算法实现，但是对于特定场合下点集的特征，如分布密集程度、离散度等，算法的性能存在差异。
任务目标：
本任务旨在研究空间散乱点集Delaunay三角剖分的优化算法及实现，期望实现具有高效、易用性并能在大规模点云数据下优化处理速度的算法。具体目标如下：
1.综述Delaunay三角剖分的基本原理和算法实现。
2.分析Delaunay三角剖分算法的优缺点，研究并提出改进算法方案。
3.实现改进的Delaunay三角剖分算法，并对其效率进行测试分析。
4.基于Python或C++语言，开发可视化的算法实现软件，并在实际应用场景中进行验证。
任务分工：
1.A同学：负责对Delaunay三角剖分算法进行深入研究，分析其原理和不足之处，提出优化方案，并编写算法实现代码。
2.B同学：设计可视化软件的界面功能及基本操作流程，实现算法的可视化展示，并与A同学一同进行算法测试和优化。
3.C同学：负责搜集和筛选符合研究条件的点集数据，并进行数据预处理和格式转换，保证算法实现的可用性。
4.D同学：撰写实验报告，包括算法设计思路、实现方法、测试结果及分析，并进行实验总结和展望。同时协助团队进行文献综述、数据处理、程序调试、稿件撰写等各项工作。
预期成果：
1.研究性论文（不少于5000字）：包括Delaunay三角剖分算法的研究与优化、实现方案介绍、效率测试分析等内容。
2.可视化算法展示软件：实现Delaunay三角剖分算法的可视化操作和展示功能，便于用户使用和交互操作。
3.数据集资源：筛选和处理符合条件的点集数据，提供实验数据源及处理方法。
任务周期：
本任务周期为3个月，具体时间安排如下：
第1-2周：完成任务背景和目标的阐述、任务分工和成果预期等任务准备工作。
第3-4周：A同学进行算法研究和优化，B同学进行软件设计和数据关联工作。
第5-6周：C同学完成点集数据处理和管理，建立示例数据库，D同学进行文献综合和技术支持。
第7-9周：A和B同学进行联合调试和测试，完善可视化算法展示软件界面和功能。
第10-12周：D同学负责撰写实验报告，包括算法设计思路、实现方法、测试结果及分析，同时进行实验总结和展望。
备注：
1.本任务旨在培养学生的科研能力和创新思维，注重团队合作和任务分工。
2.在完成任务的过程中，应遵守相关学术规范和知识产权法律法规，杜绝抄袭和不正当竞争行为。
3.欢迎对计算几何、数据结构及算法优化等领域感兴趣的同学报名参加。