在Danny Holten和Jarke van Wijk多次阅读文章“Force-Directed Edge Bundling for Graph Visualization”之后，我仍然无法弄清楚算法描述的一个方面，我可能会误读 - 或者如果没有，可能含糊不清。
首先，一些免责声明：我是R编程语言的中级用户。在我搜索实现时，我发现了一些Java，C ++和JavaScript代码，但无法解释其含义（here，here和here）。我提前为这个限制道歉，很乐意接受“翻译”的帮助。尽管如此，我认为这个问题与算法的逻辑有关，而不是与其他程序员制定的特定解决方案有关。
算法首先将边缘细分为细分点，这是我理解的清晰指令。但是，在“3.3。计算“文章的一部分，作者提出了一个”迭代细化方案“，通过该方案执行几个循环的迭代。当从一个周期传递到另一个周期时，他们建议每个边缘的细分点数P加倍，但不指定如何实现这一点。
我已经对如何做到这一点提出了不同的解释，并尝试了其中的一些，遗憾的是没有取得好成绩。我提出的主要疑问如下：
1）在考虑新周期中的细分数量时，我是否应该重复使用旧周期的细分？如果我重新使用它们，这将导致在下一个周期出现奇怪的配置，因为那时会有任意的“边”，我可以将边缘细分。请考虑下面的图片，其中我从周期0（P = 1）到周期1（P = 2）说明了这个问题： Figure 1
2）如果我不重述旧的细分，则问题会发生变化。我完全丢弃它们还是将它们留在那里？
（a）如果我把它们留在那里，这种情况对我来说似乎很奇怪，因为它意味着细分点的总数在每个周期都不会翻倍，因为文章陈述但是相反会得到P + 1更多的细分点当传递到下一个周期。因此，如果在周期0，P = 1，则在周期1，P = 3，在周期2，P = 7，在周期3，P = 15，依此类推。无论如何，如果我这样做，我必须做出另一个决定：我是否冻结了旧的细分，还是根据各自的联合力量的应用不断更新各自的位置？ （请参见此处的图片：Figure 2。）
（b）如果我完全丢弃它们，那么我有不同的决定。由于旧循环中不会留下任何细分，因此几个几何顶点会松散。 （这些不是网络“节点”意义上的“顶点”。）我是否将它们弄平或者将它们留在那里？ （请参见此处的图片：Figure 3。）在我看来，将它们留在适当的位置会产生与冻结旧的细分点相同的效果，相当于上面的情况（a）。然而，扁平化将导致边缘总几何长度减小，这增强了局部弹簧常数并削弱了先前循环的结果。静电力，从而严重改变可视化。
（c）在任何情况下，产生第1项的同样问题：我应该使用哪个标准来放置新的细分？在这里，我设计了两个明智的选择：要么找到每个边缘子段的中点，要么平均划分旧周期变形边缘的总几何长度，并在每个分区放置新点。 （请参见下图，并附有案例（a）的例子：Figure 4。可能属于案例（b）。）
我弄错了吗？还有另一种方法吗？哪一个是正确的 - 或者你认为更好？
