У меня есть триангуляция Делоне. Каждая точка имеет абсолютную координату в R2. Каждое ребро имеет известное расстояние x, y между каждой точкой. Возникает ошибка, и поэтому решение абсолютных координат не может удовлетворить систему, она переопределена. Я хотел бы найти решение абсолютных координат, которое минимизирует норму inf этой системы. Я ТЯЖЕЛО использовал openCV для этого проекта и поэтому намеревался использовать cv::solveLP(). Однако ответ, полученный cv::solveLP, был далёк. Посмотрев документацию, я увидел, что solvLP() накладывает ограничение x>=0. Кажется, это не тот вариант, который вы можете изменить. Я понимаю, что многие реальные проблемы ЛП решаются вокруг количества объектов, и часто x>=0 имеет смысл. Но почему они налагают это ограничение, не давая вам такой возможности? и есть ли способ использовать эту функцию для решения, где x может принимать отрицательные значения?
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... -cvsolvelp
