2018年7月11日，来自纽约大学的高希峰博士访问了山东大学计算机科学与技术学院。重回母校的高希峰博士这次作为讲者为学院师生做了主题为“Tetrahedral Meshing in the Wild ”的精彩报告，报告结束后高希峰博士与学院交叉研究中心的师生进行了交流与讨论。
模型四面体网格化作为一个研究历史较为久远的课题，已经有很多学者对其进行过研究并且提出了很多算法。高博士从已有算法的缺陷入手为我们展开了这场报告。首先，高博士列举了目前已有的主要研究方法，大致分为以下四类Grid-Based Methods, Delaunay
Approaches, AdvancingFront Methods, Optimization Approaches。随后，高博士列举了CGAL等具体的算法，并指出了他们的缺陷，用图表的形式比较了这些算法的准确度。而后，高博士介绍了自己团队的算法。在已有的模型库中，高希峰博士团队的算法可以达到百分之百的准确性，并且不需要用户交互，可以直接将三角形困境转化为可分析的容量网格。也就是说，可以自动地支持“黑盒”分析。这一算法解决了可利用的几何模型的偏微分方程，开启了对真实世界几何数据的自动、大规模处理的大门。
报告结束后，高博士和学院交叉研究中心的师生就算法的模型处理和工程应用等方面做了交流，高博士表示该算法除了生成模型以外还可应用于较为精密的物品制造。自相关代码开源以来，已经有许多机构和公司开始使用以该算法为基础的软件。
本次高博士的到访为大家带来了很大的启发：即便是历史久远的课题也没有完美的研究方法，特别是在模型库规模不断扩大的今天，很多传统算法都暴露出了以前未被发现的缺陷。与时俱进，开拓创新，是一个科研人员应该具有的良好精神。这次高希峰博士的报告使参加者受益颇丰，也期待将来有更多优秀的讲者能为我们带来精彩的报告。
高希峰博士简介：高希峰现为纽约大学Couran数学科学研究所博士后，并将于2018年秋季加入FSU计算机科学系担任助理教授。2016年取得休斯顿大学博士学位，并获得了计算机科学系的最佳博士论文奖。 高博士的研究方向十分广泛，包括几何处理、计算机图形学、可视化、多媒体处理、医学成像、信息取证和数字制造。他的研究成果曾发布于ACM
TOG、ACM
TOMM、CGF等顶级期刊。
文 / 王培辉
图 / 徐敏峰
编 / 王培辉
