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