検出器の面を表す〜2700個のセルの円形グリッドがあります。このグリッドはライブであり、常に更新されているため、数マイクロ秒でヒットのクラスターを見つける必要があります。
各セルはヒットまたはミス (0 または 1) のいずれかであり、クラスターは、明確な境界を持つこれらのヒット セルのグループです。特定の数のクラスター (2) を持つイベントからデータを保存し、他のすべてを破棄できるように、ヒット セルのクラスターの数を非常に迅速にカウントしたいと考えています。
現在使用されている一部のアルゴリズムは、セルにヒットした近隣の数の値を割り当てることに依存しています。これは、クラスタを識別する前にすべてのヒット クリスタルを識別する必要があるため、遅すぎます。並行して動作する、より優れた別のアルゴリズムは、クラスターの特定の境界の周りのターン数に基づいています。これは非常に賢いので、この論文へのリンクは次のとおりです 。
私が読んだ記事や論文のほとんどは、データを取得し、マルコフ連鎖やその他のオフライン処理を適用してデータのクラスターを作成しています。私たちはその反対を探しています。私たちは、すでに持っている細胞のクラスターを迅速に特定したいと考えています。
これらのクラスターをより速く見つけるにはどうすればよいでしょうか? 私を正しい（または）方向に導くためのヒントやアイデアはありますか？
ありがとうございました！