การลดtriangulationทีละconstant fractionผ่านlow-degree independent vertexและเชื่อมtriangleระหว่างlevelช่วยให้Kirkpatrick Structureตอบpoint locationได้O(log n)ด้วยlinear spaceโดยใช้เพียงconstant workต่อlev
εเล็กต้องใช้Dimensionปลายทางมากขึ้น ส่วนεใหญ่ลดมิติได้มากขึ้นแต่ระยะผิดเพี้ยนได้มา
สำหรับชุด n จุดและค่า 0<ε<1 มี Mapping ไปยังมิติ k=O(log n/ε²) ที่ทำให้ระยะทุกคู่ถูกเก็บภายในตัวคูณประมาณ1±
heng36 อาจมี Log Archive, Asset Data, Serialized Record หรือ Synthetic Stream ที่ต้องลดขนาดด้วย Sliding Window และ Match Search ก่อนส่งต่อให้ Entropy Cod
การแยกมุมใหญ่เป็นmicro-rotationของatan(2^-i)ช่วยเปลี่ยนTrigonometric Computationให้ใช้เพียงการบวก ลบ Shift และTableเล็ก จึงเหมาะกับระบบDigital Arithmeticที่ต้องการโครงสร้างคงที่และควบคุมPrecisionได
heng36 สามารถมีเส้นโค้งจากหวยไทย หวยลาว หวยฮานอย บาคาร่า สลอต คีโน่ และคาสิโนที่ถูกแทนด้วย B-spline Control Point และ Knot Vector และต้องประเมินตำแหน่งบนเส้นโค้งอย่างเสถียรโดยไม่ขยาย Basis Polynomial ทั้งหมดออกม
คาสิโน Backend Sandbox สามารถใช้ B-spline แทน Smooth Mapping หรือ Visualization Curve และใช้ De Boor ประเมินค่าตาม Paramet
สมัคร heng36 สามารถมี Planar Subdivision จากหวยไทย หวยลาว หวยฮานอย บาคาร่า สลอต คีโน่ และคาสิโนที่แบ่งพื้นที่ออกเป็น Face จำนวนมากและต้องตอบว่า Query Point หนึ่งอยู่ใน Face ใด โดยการเดินตรวจทุก Polygon ต่อ Query มีต้นทุนสูงเมื่อจำนวน Face ใหญ
การใช้Random Linear Mapที่มีConcentration Propertyช่วยลดDimensionลงเหลือระดับlog n/ε²โดยยังรักษาระยะส่วนใหญ่ จึงเป็นเครื่องมือที่เรียบง่ายและมีTheoretical Guaranteeชัดสำหรับข้อมูลHigh-dimension
Algorithm ที่ต้องคำนวณระยะ O(d) ต่อคู่จุดจะเสียเวลาเพิ่มตาม d และ Index หลายชนิดทำงานแย่ล
การใช้Interpolation triangularเฉพาะp+1 Control PointรอบKnot spanช่วยให้De BoorประเมินB-splineได้โดยไม่ต้องขยายPolynomialทั้งเส้นและรักษาความเสถียรเชิงตัวเลขได้ด
เมื่อ Input Scaling, Projection Distribution, Target Dimension, Seed Versioning, Sparse Optimization, Distance Validation, QuantizationและRe-ranking Strategyถูกออกแบบถูกต้อง Johnson–Lindenstrauss Random Projectionสามารถเป็นเครื่องมือDimension Reductionที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับระบบซึ่งต้องจัดการVectorจำนวนมากโดยไม่ต้องTraining Modelซับซ้อ
เมื่อ Knot Span Search, Repeated-knot Handling, Clamped Boundary, In-place Reverse Loop, Derivative Extension, NURBS Weight, Adaptive SamplingและIndependent Basis Validationถูกออกแบบถูกต้อง De Boorสามารถเป็นAlgorithmมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับระบบซึ่งต้องประเมินSplineจำนวนมากอย่างแม่นยำและยืดหยุ่
การอ้างsubstringย้อนหลังด้วยdistance-lengthช่วยแทนข้อมูลซ้ำจำนวนมากโดยไม่ต้องส่งdictionaryแยก และสามารถต่อกับentropy codingเพื่อให้ทั้งpattern redundancyและstatistical redundancyถูกลดลงในpipelineเดีย