9 research outputs found
On the reconstruction of planar lattice-convex sets from the covariogram
A finite subset of is said to be lattice-convex if is
the intersection of with a convex set. The covariogram of
is the function associating to each u \in
\integer^d the cardinality of . Daurat, G\'erard, and Nivat and
independently Gardner, Gronchi, and Zong raised the problem on the
reconstruction of lattice-convex sets from . We provide a partial
positive answer to this problem by showing that for and under mild extra
assumptions, determines up to translations and reflections. As a
complement to the theorem on reconstruction we also extend the known
counterexamples (i.e., planar lattice-convex sets which are not
reconstructible, up to translations and reflections) to an infinite family of
counterexamples.Comment: accepted in Discrete and Computational Geometr
Diskrete Tomographie auf Moduln: Dekomposition, Separation und Eindeutigkeit
We study three basic questions of discrete tomography on modules: First, we characterize under which conditions the complete tomographic grid decomposes into finitely many translates of the underlying module. Second, we deal with a geometric separation problem that arises naturally in reconstructing quasicrystalline point sets from X-ray data. We show how to solve the separation problem algorithmically in a semialgebraic setting. Finally, we study the problem of finding the minimal number of points in a tomographic grid that have to be prescribed as (non-)positions so as to guarantee a unique reconstruction of a given sample from the X-ray data. We prove the NP-hardness of this problem and derive related uniqueness results for polytopes.Die Arbeit untersucht drei grundlegende Fragen der Diskreten Tomographie auf Moduln. Im ersten Teil wird charakterisiert, unter welchen Bedingungen das vollstĂ€ndige tomographische Grid in endlich viele Translate des zu Grunde liegenden Moduls zerfĂ€llt. Im zweiten Teil wird ein geometrisches Separationsproblem studiert, das in natĂŒrlicher Weise bei der Rekonstruktion quasikristalliner Punktmengen aus X-Ray-Daten auftritt. Wir zeigen, wie sich das Separationsproblem in einem semialgebraischen Kontext algorithmisch effizient lösen lĂ€sst. Im dritten Teil untersuchen wir das Problem, eine minimale Anzahl an Gridpunkten zu finden, sodass die Fixierung dieser Punkte als (Nicht-)Positionen die eindeutige Rekonstruktion eines gegebenen Musters aus den X-Ray-Daten garantiert. Wir beweisen die NP-Schwere dieses Problems und leiten verwandte Eindeutigkeitsresultate fĂŒr Polytope ab
Diskrete Tomographie auf Moduln: Dekomposition, Separation und Eindeutigkeit
We study three basic questions of discrete tomography on modules: First, we characterize under which conditions the complete tomographic grid decomposes into finitely many translates of the underlying module. Second, we deal with a geometric separation problem that arises naturally in reconstructing quasicrystalline point sets from X-ray data. We show how to solve the separation problem algorithmically in a semialgebraic setting. Finally, we study the problem of finding the minimal number of points in a tomographic grid that have to be prescribed as (non-)positions so as to guarantee a unique reconstruction of a given sample from the X-ray data. We prove the NP-hardness of this problem and derive related uniqueness results for polytopes.Die Arbeit untersucht drei grundlegende Fragen der Diskreten Tomographie auf Moduln. Im ersten Teil wird charakterisiert, unter welchen Bedingungen das vollstĂ€ndige tomographische Grid in endlich viele Translate des zu Grunde liegenden Moduls zerfĂ€llt. Im zweiten Teil wird ein geometrisches Separationsproblem studiert, das in natĂŒrlicher Weise bei der Rekonstruktion quasikristalliner Punktmengen aus X-Ray-Daten auftritt. Wir zeigen, wie sich das Separationsproblem in einem semialgebraischen Kontext algorithmisch effizient lösen lĂ€sst. Im dritten Teil untersuchen wir das Problem, eine minimale Anzahl an Gridpunkten zu finden, sodass die Fixierung dieser Punkte als (Nicht-)Positionen die eindeutige Rekonstruktion eines gegebenen Musters aus den X-Ray-Daten garantiert. Wir beweisen die NP-Schwere dieses Problems und leiten verwandte Eindeutigkeitsresultate fĂŒr Polytope ab
MathematikerInnen und PhysikerInnen an Hochschulen: Repairing or Redesigning the Leaky Pipeline?
Langfeld B, Mischau A. MathematikerInnen und PhysikerInnen an Hochschulen: Repairing or Redesigning the Leaky Pipeline? In: Hey B, Kink S, Paulitz T, Prietl B, eds. Akademische Wissenskulturen und soziale Praxis. Geschlechterforschung zu natur-, technik- und geisteswissenschaftlichen FĂ€chern im Vergleich. Sektionsreihe Forum Frauen- und Geschlechterforschung. Vol 42. MĂŒnster: WestfĂ€lisches Dampfboot; 2015: 37-59