内环试验的扩展（2d/3d）
gerobust的Python项目详细描述
#gerobust-robust geometry
robust和quick incircles测试的c实现的python扩展，
由[janathan richard shewchuk]制作（https://www.cs.cmu.edu/~quake/robust.html），并在其论文中解释了*robust自适应浮点几何谓词*
1），（1，0）
true
<
<
<
<<<<
<<
[github（http://github.com/aluriariak/gerobust/aluriariak/gerobust）和[pypi（http://pypi.pypi.org/pypi/gerobust）和[pypi（http://pypi.pypi/pypi/gerobust/gerobust）
我发现[gcc wiki]（https://gcc.gnu.org/wiki/floatingpointmath）
似乎得到了它的完全支持（没有可能破坏c实现的微优化）
使用“fronging math-fsignaling nans”选项或“pragma stdc fenv access on“pragma”。
下面。
robust adaptive floating point geometric predicates
carnegie mellon university
pittsburgh，pennsylvania 15213
fast c四个几何谓词的实现，2d和3d方向
和incircle测试，都是公开的。它们的输入是普通的单精度浮点数或双精度浮点数。他们的速度归功于两个功能。首先，他们采用了新的快速算法来计算任意精度的
算法，这种算法在处理扩展但精度较小的值的
计算方面比其他软件技术具有强大的优势。其次，
它们是自适应的；它们的运行时间取决于
结果的不确定性程度，而且通常很小。这些算法适用于浮点运算使用基数2和精确舍入的计算机，包括符合ieee 754浮点标准的机器。
谓词的计时，孤立地嵌入到2d和3d delaunay三角测量
程序中，验证它们的有效性。
第十二届计算几何年会论文集
（宾夕法尼亚州费城），第141-150页，acm，1996年5月。Postscript（310K）。
可通过以下网址获取论文
http://www.cs.berkeley.edu/~jrs/papers/robust predicates.ps
有关其他详细信息和相关软件，请参见网页
http://www.cs.cmu.edu/~quake/robust.html
robust和quick incircles测试的c实现的python扩展，
由[janathan richard shewchuk]制作（https://www.cs.cmu.edu/~quake/robust.html），并在其论文中解释了*robust自适应浮点几何谓词*
1），（1，0）
true
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[github（http://github.com/aluriariak/gerobust/aluriariak/gerobust）和[pypi（http://pypi.pypi.org/pypi/gerobust）和[pypi（http://pypi.pypi/pypi/gerobust/gerobust）
我发现[gcc wiki]（https://gcc.gnu.org/wiki/floatingpointmath）
似乎得到了它的完全支持（没有可能破坏c实现的微优化）
使用“fronging math-fsignaling nans”选项或“pragma stdc fenv access on“pragma”。
下面。
robust adaptive floating point geometric predicates
carnegie mellon university
pittsburgh，pennsylvania 15213
fast c四个几何谓词的实现，2d和3d方向
和incircle测试，都是公开的。它们的输入是普通的单精度浮点数或双精度浮点数。他们的速度归功于两个功能。首先，他们采用了新的快速算法来计算任意精度的
算法，这种算法在处理扩展但精度较小的值的
计算方面比其他软件技术具有强大的优势。其次，
它们是自适应的；它们的运行时间取决于
结果的不确定性程度，而且通常很小。这些算法适用于浮点运算使用基数2和精确舍入的计算机，包括符合ieee 754浮点标准的机器。
谓词的计时，孤立地嵌入到2d和3d delaunay三角测量
程序中，验证它们的有效性。
第十二届计算几何年会论文集
（宾夕法尼亚州费城），第141-150页，acm，1996年5月。Postscript（310K）。
可通过以下网址获取论文
http://www.cs.berkeley.edu/~jrs/papers/robust predicates.ps
有关其他详细信息和相关软件，请参见网页
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