| Résumé | Nous présentons un algorithme heuristique pour calculer les distances géodésiques sur un ensemble triangulaire S contenant n sommets, avec des données partiellement manquantes. La méthode proposée calcule la distance géodésique approximative entre deux sommets pi et pj de S, et fournit une limite supérieure de la distance géodésique qui se révèle optimale dans le pire des cas. La marge d'erreur est indiquée comme étant la marge optimale la plus pessimiste. L'algorithme calcule approximativement la distance géodésique, sans tenter de reconstruire les données manquantes, en intégrant la surface dans un espace de faible dimension, au moyen du cadrage multidimensionnel (MDS/multi-dimensional scaling). Nous élaborons une nouvelle méthode heuristique pour ajouter un objet à l'intégration, calculé au moyen du MDS des moindres carrés. |
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