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Wir untersuchen die Verwendung von Hashing, um spärliche Daten in eine kompakte Tabelle zu packen und gleichzeitig effizienten Zufallszugriff zu erhalten. Insbesondere entwerfen wir eine perfekte multidimensionale Hashfunktion – eine, die auf statischen Daten vorab berechnet wird, um keine Hash-Kollisionen zu haben. Da unsere Hashfunktion einen einzigen Verweis auf eine kleine Offset-Tabelle macht, beinhalten Abfragen immer genau zwei Speicherzugriffe und sind somit ideal für parallele SIMD-Auswertung auf Grafikhardware geeignet. Während frühere Hashing-Arbeiten nach pseudorandomisierten Abbildungen streben, entwerfen wir stattdessen die Hashfunktion so, dass sie räumliche Kohärenz bewahrt und somit die Laufzeitleistung des Zugriffs verbessert. Wir demonstrieren zahlreiche Grafik-Anwendungen, einschließlich Vektorbildern, Textursprites, Alpha-Kanal-Kompression, 3D-parametrisierten Texturen, 3D-Malerei, Simulation und Kollisionsdetektion.
Lefèbvre et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.
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