受黏菌启发的数据平滑与样条曲线材料近似

利用展示涌现形态适应行为的 Physarum 粒子模型，我们演示了如何通过一种极简的集体材料计算方法来转换和总结空间表示数据集的属性。我们发现，虚拟材料对数据中的高频变化表现出更强的松弛性，这一特性可用于通过在一维数据集中近似移动平均和低通滤波器来实现数据平滑（或滤波）。该模型的松弛和最小化特性使得能够在二维数据集中进行 B 样条曲线（近似样条）的空间计算。无论是开放还是封闭形状的夹持与非夹持样条曲线均可被表示，且样条曲率程度对应于材料的松弛时间。样条曲线的材料计算还包含新颖的准机械特性，包括控制点之间形状的解缠以及对更长、更直路径的优先粘附。由于在狭窄顶点处 Steiner 点的形成和演化，无法直接近似插值样条，但在对源数据进行直角预处理后实现了近似。通过将原始数据转换为包含多段线内部的材料，进一步简化了该预处理过程。这些示例结果通过展示一种简单、集体且分布式的数据与曲线平滑方法，扩展了空间表示的非传统计算设备的能力范围。