Algoritmo paralelo para vacíos poligonales en triangulaciones de Delaunay

Abstract

El universo visto a gran escala presenta estructuras llamadas murallas cósmicas y vacíos cósmicos. Las murallas poseen una alta densidad galáctica, mientras que los vacíos presentan una notable baja densidad. En Astronomía son objeto de estudio y para el efecto es necesario analizar grandes volúmenes de datos, lo cual no es factible hacerlo manualmente, siendo necesarios algoritmos que identifiquen automáticamente ambos tipos de zonas cósmicas. Actualmente existen muy pocos algoritmos diseñados para esa tarea. Uno de los más recientes fue presentado en el año 2014 por Hervías et al. y permite determinar bajas densidades en "rebanadas" bidimensionales de datos volumétricos, pudiéndose extender naturalmente la forma en que trabaja al caso tridimensional. Recibe como entrada un conjunto de puntos, cada uno siendo la abstracción geométrica de una galaxia. El algoritmo tiene dos fases: triangulación y clasificación de triángulos. Se basa en la identificación de aristas largas en la triangulación de Delaunay asociada a los n puntos de entrada, para determinar bajas densidades galácticas. En su segunda fase determina en forma secuencial los triángulos que pertenecen a vacíos con una complejidad O(nlog(n)). A mediados de este año, Alonso presenta una extensión del algoritmo, agregándole una tercera fase de fusión de vacíos adyacentes. Logra una implementación que clasifica con complejidad O(nlog(n)) en forma experimental. En esta memoria se hace un razonamiento profundo sobre las propiedades de los conjuntos de triángulos que son identificados como vacíos en una triangulación. La investigación teórica realizada permite presentar tres nuevas formas de clasificación que proporcionan los mismos resultados que la original: una O(n) secuencial, una O(n) paralela y una O(log(n)²) paralela. Se implementan las O(n) desarrolladas, resultando ser experimentalmente más eficientes que la clasificación de la implementación de Alonso. En particular, la O(n) paralela exhibe un mejor desempeño que la O(n) secuencial. Con lo anterior se logra el objetivo de esta memoria. La O(log(n)²) paralela se deja propuesta para su implementación a futuro y tal vez conectarse a una triangulación de Delaunay paralela.