JPH0293859A - データ検索方法及び検索装置 - Google Patents
データ検索方法及び検索装置Info
- Publication number
- JPH0293859A JPH0293859A JP63246422A JP24642288A JPH0293859A JP H0293859 A JPH0293859 A JP H0293859A JP 63246422 A JP63246422 A JP 63246422A JP 24642288 A JP24642288 A JP 24642288A JP H0293859 A JPH0293859 A JP H0293859A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- area
- divided
- point
- polygonal element
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 15
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 abstract description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 4
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
本発明は、データ検索方式に係わり、特に多次元空間で
の物理量の分布を多角形要素の各点で離散化したデータ
から必要なデータを検索するためのデータ検索方法及び
検索装置に関する。
の物理量の分布を多角形要素の各点で離散化したデータ
から必要なデータを検索するためのデータ検索方法及び
検索装置に関する。
（従来の技術）
熱伝導方程式等の解析では、第３図に示すように、計算
結果である物理量の分布は多角形要素の各点で離散化し
たデータとして得られる。２次元空間の解析では、多角
形要素として３角形や４角形要素が用いられており、第
３図の例では３角形要素が用いられている。このデータ
をグラフィックしたり他の解析に用いるためには、３角
形要素の各点で離散化したデータから、任意の点での物
理量を検索して抽出しなければならない。そして、この
データ検索として高速な方法が望まれている。
結果である物理量の分布は多角形要素の各点で離散化し
たデータとして得られる。２次元空間の解析では、多角
形要素として３角形や４角形要素が用いられており、第
３図の例では３角形要素が用いられている。このデータ
をグラフィックしたり他の解析に用いるためには、３角
形要素の各点で離散化したデータから、任意の点での物
理量を検索して抽出しなければならない。そして、この
データ検索として高速な方法が望まれている。
例えば、ＭＯＳトランジスタの解析では、素子内の不純
物分布をメツシュ（例えば３角形メツシユ）でシミュレ
ーションし、素子内の電位分布をメツシュ（例えば４角
形メツシユ）でシミュレーションする際にこの不純物分
布のデータを用いる。
物分布をメツシュ（例えば３角形メツシユ）でシミュレ
ーションし、素子内の電位分布をメツシュ（例えば４角
形メツシユ）でシミュレーションする際にこの不純物分
布のデータを用いる。
このとき、それぞれのメツシュが異なると、必要な点の
不純物データが直接的には得られず、不純物分布のメツ
シュデータから必要な点の不純物データを補間等により
求める必要がある。き、らに、必要な点に直接対応する
不純物データがないことがら、補間のために不純物デー
タの全領域を検索しなければならず、データ検索に膨大
な計算時間を要する。
不純物データが直接的には得られず、不純物分布のメツ
シュデータから必要な点の不純物データを補間等により
求める必要がある。き、らに、必要な点に直接対応する
不純物データがないことがら、補間のために不純物デー
タの全領域を検索しなければならず、データ検索に膨大
な計算時間を要する。
（発明が解決しようとする課題）
このように従来、多次元空間での物理量の分布を多角形
要素の各点で離散化したデータから任意の点での物理量
を抽出するためには、データの全領域を検索しなければ
ならず、検索のために膨大な時間を要するという問題が
あった。
要素の各点で離散化したデータから任意の点での物理量
を抽出するためには、データの全領域を検索しなければ
ならず、検索のために膨大な時間を要するという問題が
あった。
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、その目
的とするところは、多角形要素の各点で離散化したデー
タから必要なデータを高速に検索することができ、デー
タ検索時間の短縮をはかり得るデータ検索方法及び検索
装置を提供することにある。
的とするところは、多角形要素の各点で離散化したデー
タから必要なデータを高速に検索することができ、デー
タ検索時間の短縮をはかり得るデータ検索方法及び検索
装置を提供することにある。
［発明の構成］
（課題を解決するための手段）
本発明の骨子は、データ検索の前処理とじてデータ検索
領域の分割及び多角形要素と分割した検索領域との対応
の登録を行い、任意の点でのデータ検索は全領域ではな
く検索すべき点と対応する分割領域のみを検索すること
にある。
領域の分割及び多角形要素と分割した検索領域との対応
の登録を行い、任意の点でのデータ検索は全領域ではな
く検索すべき点と対応する分割領域のみを検索すること
にある。
即ち本発明は、多次元空間での物理量の分布を多角形要
素の各点で離散化したデータから任意の点Ｐでの前記物
理量を検索するデータ検索方法において、予め検索領域
を所定の大きさに分割し、前記多角形要素を対応する分
割領域に登録しておき、前記点Ｐでのデータ検索に際し
、読点Ｐに対応する分割領域を検索し、該検索した分割
領域で前記多角形要素を検索するようにした方法である
。
素の各点で離散化したデータから任意の点Ｐでの前記物
理量を検索するデータ検索方法において、予め検索領域
を所定の大きさに分割し、前記多角形要素を対応する分
割領域に登録しておき、前記点Ｐでのデータ検索に際し
、読点Ｐに対応する分割領域を検索し、該検索した分割
領域で前記多角形要素を検索するようにした方法である
。
また本発明は、多次元空間での物理量の分布を多角形要
素の各点で離散化したデータから任意の点Ｐでの前記物
理量を検索するデータ検索装置において、前記物理量の
検索領域を所定の大きさの分割領域に分割する手段と、
前記分割領域の座標と前記多角形要素を特徴付ける座標
とを比較し、多角形要素を対応する分割領域に登録する
手段と、前記点Ｐの座標と前記分割領域の座標とを比較
し、点Ｐに対応する分割領域を検索する手段と、前記検
索された分割領域で前記多角形要素のデータを検索する
手段とを設けるようにしたものである。
素の各点で離散化したデータから任意の点Ｐでの前記物
理量を検索するデータ検索装置において、前記物理量の
検索領域を所定の大きさの分割領域に分割する手段と、
前記分割領域の座標と前記多角形要素を特徴付ける座標
とを比較し、多角形要素を対応する分割領域に登録する
手段と、前記点Ｐの座標と前記分割領域の座標とを比較
し、点Ｐに対応する分割領域を検索する手段と、前記検
索された分割領域で前記多角形要素のデータを検索する
手段とを設けるようにしたものである。
（作 用）
本発明によれば、任意の点のデータ検索すべき領域は分
割された部分領域のみとなり、全領域を検索する場合に
比べてデータ検索に要する時間を大幅に短縮することが
できる。従って、例えばデバイスシミュレーションのよ
うに、異なるメツシュ（多角形要素）のデータを基にシ
ミュレーションする際に有効である。
割された部分領域のみとなり、全領域を検索する場合に
比べてデータ検索に要する時間を大幅に短縮することが
できる。従って、例えばデバイスシミュレーションのよ
うに、異なるメツシュ（多角形要素）のデータを基にシ
ミュレーションする際に有効である。
（実施例）
以下、本発明の詳細を図示の実施例によって説明する。
第１図は本発明の一実施例に係わるデータ検索装置を示
すブロック図である。本装置は、多角形要素のデータ登
録のための前処理部１０．多角形要素のデータ検索のた
めのデータ検索部２０及び各部１０．２０を制御するＣ
ＰＵ３０等から構成されている。前処理部１０はデータ
検索領域の分割手段１１及び分割した検索領域と対応す
る多角形要素との登録手段１２からなり、データ検索部
２０は分割領域の検索手段２１及び多角形要素の検索手
段２２とからなる。
すブロック図である。本装置は、多角形要素のデータ登
録のための前処理部１０．多角形要素のデータ検索のた
めのデータ検索部２０及び各部１０．２０を制御するＣ
ＰＵ３０等から構成されている。前処理部１０はデータ
検索領域の分割手段１１及び分割した検索領域と対応す
る多角形要素との登録手段１２からなり、データ検索部
２０は分割領域の検索手段２１及び多角形要素の検索手
段２２とからなる。
ここで、分割手段１１はデータ検索領域を所定の大きさ
に分割するものであり、登録手段１２は分割された領域
の座標と多角形要素の重心座標とを比較し、多角形要素
を対応する分割領域に登録するものである。また、分割
領域の検索手段２１はデータ検索すべき点と対応する分
割領域を検索するものであり、多角形要素の検索手段２
２は検索された分割領域で多角形要素を検索するもので
ある。
に分割するものであり、登録手段１２は分割された領域
の座標と多角形要素の重心座標とを比較し、多角形要素
を対応する分割領域に登録するものである。また、分割
領域の検索手段２１はデータ検索すべき点と対応する分
割領域を検索するものであり、多角形要素の検索手段２
２は検索された分割領域で多角形要素を検索するもので
ある。
このような構成において、データ検索を行う方法につい
て、第２図のフローチャートを参照して説明する。検索
すべきデータは多次元空間での物理量の分布を多角形要
素の各点で離散化したデータであり、例えば第３図に示
すように３角形要素の各点で離散化したデータとして与
えられているとする。
て、第２図のフローチャートを参照して説明する。検索
すべきデータは多次元空間での物理量の分布を多角形要
素の各点で離散化したデータであり、例えば第３図に示
すように３角形要素の各点で離散化したデータとして与
えられているとする。
まず、データ検索すべき全領域（検索領域）を第４図に
示すように例えばＸ方向にｎ、Ｙ方向にｍで分割する。
示すように例えばＸ方向にｎ、Ｙ方向にｍで分割する。
ここで、分割領域の大きさは、３角形要素の粗密に応じ
て定める。つまり、３角形要素の密の部分では分割領域
を小さくし、３角形要素の粗の部分では分割領域を大き
くする。
て定める。つまり、３角形要素の密の部分では分割領域
を小さくし、３角形要素の粗の部分では分割領域を大き
くする。
次いで、各３角形要索にの重心座標（Ｘｇｋ。
Ｙｇｋ）を求め、この重心座標と分割領域の座標とを比
較する。そして、以下の関係式 ％式％ が成り立つように３角形要素にと分割検索領域ｉｊとを
対応付け、さらに３角形要素を対応する分割領域にそれ
ぞれ登録する。これにより、分割領域には）夏数個の３
角形要素のデータが登録されることになる。
較する。そして、以下の関係式 ％式％ が成り立つように３角形要素にと分割検索領域ｉｊとを
対応付け、さらに３角形要素を対応する分割領域にそれ
ぞれ登録する。これにより、分割領域には）夏数個の３
角形要素のデータが登録されることになる。
以上がデータ検索の前処理であり、任意の点Ｐのデータ
検索は次のようにして行う。まず、データ検索すべき任
意の点Ｐの座標（Ｘ、Ｙ）とｐ 分割領域の座標とを比較する。そして、以下の関係式 ％式％ が成り立つ分割領域を検索する。つまり、点Ｐに対応す
る分割領域ｉｊを検索する。なお、分割領域の数は３角
形要素の数よりも十分に少ないので、この検索に要する
時間は極めて短いものである。
検索は次のようにして行う。まず、データ検索すべき任
意の点Ｐの座標（Ｘ、Ｙ）とｐ 分割領域の座標とを比較する。そして、以下の関係式 ％式％ が成り立つ分割領域を検索する。つまり、点Ｐに対応す
る分割領域ｉｊを検索する。なお、分割領域の数は３角
形要素の数よりも十分に少ないので、この検索に要する
時間は極めて短いものである。
次いで、分割領域ｉｊと対応付けられている３角形要素
を検索して点Ｐでのデータを抽出する。
を検索して点Ｐでのデータを抽出する。
分割領域内での３角形要素の検索では、点Ｐの座標と３
角形要素の重心位置を比較することにより、点Ｐに最隣
接する３角形要素を検索する。また、点Ｐを要素内に含
む３角形要素を検索する。さらに、必要に応じてその回
りの３角形要素も検索する。
角形要素の重心位置を比較することにより、点Ｐに最隣
接する３角形要素を検索する。また、点Ｐを要素内に含
む３角形要素を検索する。さらに、必要に応じてその回
りの３角形要素も検索する。
次いで、検索された３角形要素に基づき点Ｐにおけるデ
ータを求める。具体的には、検索された３角形要素の各
点のデータ及びその座標と点Ｐの座標とを比較し、点Ｐ
のデータを３角形要素の各点のデータから補間等により
計算して求める。
ータを求める。具体的には、検索された３角形要素の各
点のデータ及びその座標と点Ｐの座標とを比較し、点Ｐ
のデータを３角形要素の各点のデータから補間等により
計算して求める。
か（して本実施例方法によれば、３角形要素の各点のデ
ータから任意の点Ｐのデータを求めることができる。そ
してこの場合、任意の点Ｐに対するデータ検索すべき領
域は予め分割された領域の１つのみとなり、全領域を検
索する場合に比べてデータ検索に要する計算時間を大幅
に短縮することができる。即ち、３角形要素のデータか
ら例えば４角形要素のデータを抽出する場合、抽出すべ
きデータに直接対応するデータがないので、従来方法で
は検索領域の全体を検索しなければならない。これに対
し本実施例では、まず分割領域を検索しくこの検索に要
する時間は極めて短い）、検索された分割領域のみを検
索すればよいので、データ検索時間を短縮できることに
なる。
ータから任意の点Ｐのデータを求めることができる。そ
してこの場合、任意の点Ｐに対するデータ検索すべき領
域は予め分割された領域の１つのみとなり、全領域を検
索する場合に比べてデータ検索に要する計算時間を大幅
に短縮することができる。即ち、３角形要素のデータか
ら例えば４角形要素のデータを抽出する場合、抽出すべ
きデータに直接対応するデータがないので、従来方法で
は検索領域の全体を検索しなければならない。これに対
し本実施例では、まず分割領域を検索しくこの検索に要
する時間は極めて短い）、検索された分割領域のみを検
索すればよいので、データ検索時間を短縮できることに
なる。
なお、本発明は上述した実施例に限定されるものではな
い。例えば、前記、分割領域の大きさは３角形要素の大
きさや数等により適宜定めればよい。さらに、分割領域
の大きさは全ての領域に渡り同じとしてもよい。また、
多角形要素を特徴付ける座標としては必ずしも重心位置
に限るものではなく、仕様に応じて適宜変更可能である
。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形
して実施することができる。
い。例えば、前記、分割領域の大きさは３角形要素の大
きさや数等により適宜定めればよい。さらに、分割領域
の大きさは全ての領域に渡り同じとしてもよい。また、
多角形要素を特徴付ける座標としては必ずしも重心位置
に限るものではなく、仕様に応じて適宜変更可能である
。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形
して実施することができる。
［発明の効果］
以上詳述したように本発明によれば、データ検索の前処
理としてデータ検索領域の分割及び多角形要素と分割し
た検索領域との対応の登録を行い、任意の点でのデータ
検索は全領域ではなく検索すべき点と対応する分割領域
のみを検索するようにしているので、多角形要素の各点
で離散化したデータから必要なデータを高速に検索する
ことができ、データ検索時間の短縮をはかることができ
る。
理としてデータ検索領域の分割及び多角形要素と分割し
た検索領域との対応の登録を行い、任意の点でのデータ
検索は全領域ではなく検索すべき点と対応する分割領域
のみを検索するようにしているので、多角形要素の各点
で離散化したデータから必要なデータを高速に検索する
ことができ、データ検索時間の短縮をはかることができ
る。
第１図は本発明の一実施例に係わるデータ検索装置を示
すブロック図、第２図乃至第４図はそれぞれ同実施例を
説明するためのもので、第２図はデータ検索工程を示す
フローチャート、第３図は３角形要素からなる検索デー
タを示す模式１図、第４図は検索領域の分割例を示す模
式図である。 １０・・・前処理部、１１・・・分割手段、１２・・・
登録手段、２０・・・データ検索部、２１・・・分割領
域の検索手段、２２・・・多角形要素の検索手段、３０
・・・ＣＰＵ。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第１：Ｚ］ 第２図
すブロック図、第２図乃至第４図はそれぞれ同実施例を
説明するためのもので、第２図はデータ検索工程を示す
フローチャート、第３図は３角形要素からなる検索デー
タを示す模式１図、第４図は検索領域の分割例を示す模
式図である。 １０・・・前処理部、１１・・・分割手段、１２・・・
登録手段、２０・・・データ検索部、２１・・・分割領
域の検索手段、２２・・・多角形要素の検索手段、３０
・・・ＣＰＵ。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第１：Ｚ］ 第２図
Claims (4)
- （１）多次元空間での物理量の分布を多角形要素の各点
で離散化したデータから任意の点Ｐでの前記物理量を検
索するデータ検索方法において、予め検索領域を所定の
大きさに分割し、前記多角形要素を対応する分割領域に
登録しておき、前記点Ｐでのデータ検索に際し、該点Ｐ
に対応する分割領域を検索し、該検索した分割領域で前
記多角形要素を検索することを特徴とするデータ検索方
法。 - （２）前記多角形要素を前記分割領域に対応付けるに際
し、分割領域の座標と多角形要素の重心座標とを比較す
ることを特徴とする請求項１記載のデータ検索方法。 - （３）多次元空間での物理量の分布を多角形要素の各点
で離散化したデータから任意の点Ｐでの前記物理量を検
索するデータ検索装置において、前記物理量の検索領域
を所定の大きさの分割領域に分割する手段と、 前記分割領域の座標と前記多角形要素を特徴付ける座標
とを比較し、多角形要素を対応する分割領域に登録する
手段と、 前記点Ｐの座標と前記分割領域の座標とを比較し、点Ｐ
に対応する分割領域を検索する手段と、前記検索された
分割領域で前記多角形要素のデータを検索する手段とを
具備してなることを特徴とするデータ検索装置。 - （４）前記多角形要素を特徴付ける座標は、重心座標で
あることを特徴とする請求項２記載のデータ検索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63246422A JPH0293859A (ja) | 1988-09-30 | 1988-09-30 | データ検索方法及び検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63246422A JPH0293859A (ja) | 1988-09-30 | 1988-09-30 | データ検索方法及び検索装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0293859A true JPH0293859A (ja) | 1990-04-04 |
Family
ID=17148244
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63246422A Pending JPH0293859A (ja) | 1988-09-30 | 1988-09-30 | データ検索方法及び検索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0293859A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015106228A (ja) * | 2013-11-29 | 2015-06-08 | 富士通株式会社 | データ探索装置、データ探索装置の制御方法およびデータ探索装置の制御プログラム |
-
1988
- 1988-09-30 JP JP63246422A patent/JPH0293859A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015106228A (ja) * | 2013-11-29 | 2015-06-08 | 富士通株式会社 | データ探索装置、データ探索装置の制御方法およびデータ探索装置の制御プログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Reif et al. | An efficient output-sensitive hidden surface removal algorithm and its parallelization | |
| Bentley et al. | An optimal worst case algorithm for reporting intersections of rectangles | |
| Xia et al. | Q+ Rtree: Efficient indexing for moving object databases | |
| CN103049554B (zh) | 一种矢量qr树并行索引方法 | |
| Cui et al. | On efficient external-memory triangle listing | |
| Hu et al. | High-dimensional image descriptor matching using highly parallel KD-tree construction and approximate nearest neighbor search | |
| US5923837A (en) | Method of accessing data using approximate data structures | |
| Doraiswamy et al. | Spade: Gpu-powered spatial database engine for commodity hardware | |
| Scrimieri et al. | Fast mapping of finite element field variables between meshes with different densities and element types | |
| Roumelis et al. | An efficient algorithm for bulk-loading xBR+-trees | |
| JPH0293859A (ja) | データ検索方法及び検索装置 | |
| Yen et al. | Parallel boxing in B-spline intersection | |
| Yampaka et al. | Spatial join with r-tree on graphics processing units | |
| Hwang et al. | A befitting image data crawling and annotating system with cnn based transfer learning | |
| CN110945499B (zh) | 应用维度混洗变换的实时三维空间搜索与点云配准的方法与系统 | |
| JPH05266085A (ja) | 動的概念辞書を用いた類似検索方法及びその装置 | |
| JPH01149127A (ja) | 情報検索装置 | |
| Deng et al. | G-ML-Octree: An update-efficient index structure for simulating 3D moving objects across GPUs | |
| Darema et al. | Multipurpose Parallelism for VLSI CAD on the RP3 | |
| Grosspietsch et al. | The associative processor system CAPRA: architecture and applications | |
| KR20010056264A (ko) | 링크중심의 최적경로 산출방법 | |
| JP2590327B2 (ja) | 図面情報の管理方法 | |
| Shenoy et al. | Data definition and manipulation languages for a CAD database | |
| Arge et al. | Ram-efficient external memory sorting | |
| Xiao et al. | R-tree: A Hardware Implementation. |