docs: geometry-central Vergleich als optionalen Track einarbeiten

- phases.md: neue Sektion "Optional/Hypothetisch — geometry-central
  Cross-Comparison" mit GC-1 (Output-Vergleich, sofort möglich),
  GC-2 (Intrinsic Delaunay Pre-Conditioning, nach Phase 8) und
  GC-3 (Ptolemäischer Flip-Solver, hypothetisch Phase 10+)
- validation.md: neuer Abschnitt 9 mit Vergleichstabelle, Normalisierungs-
  abgleich, Zeitplan und Springborn-2020-Einordnung
- references.md: Gillespie–Springborn–Crane SIGGRAPH 2021 + Sharp 2019
  als geometry-central-Referenzen eingetragen; Klarstellung zu Springborn 2020
- validation.md: Testzähler 170→173 / 11 skips→1 skip korrigiert

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

doc/roadmap/phases.md

@@ -93,6 +93,63 @@ Java features from `de.varylab.discreteconformal` not yet in C++:
 
 ---
 
+## ◼ Optional / Hypothetical — geometry-central Cross-Comparison
+
+> **Status: keine geplante Phase — rein explorativ.**  
+> Diese Punkte sind keine Voraussetzung für Phase 8–10. Sie sind
+> interessant, weil geometry-central (Keenan Crane, CMU) auf denselben
+> mathematischen Grundlagen wie conformallab++ aufbaut — insbesondere auf
+> **Springborn 2020** und der direkten Weiterentwicklung durch
+> **Gillespie, Springborn & Crane (SIGGRAPH 2021)**.  
+> Der entscheidende Unterschied: geometry-central löst dasselbe Problem
+> (diskrete konforme Äquivalenz) mit **intrinsischen Triangulierungen +
+> Ptolemäischen Flips**, während conformallab++ **Newton auf der
+> Original-Triangulierung** anwendet.
+
+```
+GC-1  [optional, jetzt möglich]
+      Mathematischer Output-Vergleich
+        → gleiche Testnetze (cathead.obj, brezel.obj, torus_4x4.off) in
+          beide Bibliotheken laden
+        → UV-Koordinaten, u-Vektor, Residualnorm vergleichen
+        → Normalisierungskonventionen abgleichen (u-Mittelwert, Skalierung)
+      Ziel: unabhängige Kreuz-Validierung der Konvergenzpunkte.
+      Aufwand: kleines Python/C++ Vergleichsskript, kein Bibliotheks-Umbau.
+
+GC-2  [optional, sinnvoll nach Phase 8]
+      Intrinsic Delaunay Pre-Conditioning
+        → Vor dem Newton-Solver: geometry-central SignpostIntrinsicTriangulation
+          auf die Eingabe anwenden
+        → Ptolemäische Flips konditionieren die Hessian-Matrix vor
+        → Hypothese: weniger Newton-Iterationen auf nicht-Delaunay-Eingaben
+        → Implementierbar als optionaler cmake-Flag: -DWITH_GC_PRECOND=ON
+      Abhängigkeit: geometry-central als optionale externe Abhängigkeit
+      (header-only Teile genügen für den Flip-Algorithmus).
+
+GC-3  [hypothetisch, Phase 10+ Forschung]
+      Ptolemäische Flip-basierter Solver als alternativer Backend
+        → Statt Newton: Ptolemäische Flips + penultimate-step Normalisierung
+          (Gillespie–Springborn–Crane 2021 Algorithmus)
+        → Vergleich: Konvergenzradius, Robustheit auf pathologischen Netzen,
+          numerische Stabilität auf hohen Genus-Flächen
+        → Für conformallab++ interessant, weil der Newton-Ansatz auf
+          stark nicht-Delaunay Netzen (z.B. nach Remeshing) instabil
+          werden kann.
+      Keine Implementierung geplant — Konzeptnotiz für Phase 10-Forschung.
+```
+
+**Verbindung zur Literatur:**  
+Das Springborn 2020-Papier ("Ideal Hyperbolic Polyhedra and Discrete
+Uniformization") ist in conformallab++ als HyperIdeal-Geometriemodus
+bereits implementiert (Phase 2/3). Die Gillespie–Springborn–Crane
+2021-Erweiterung — die geometry-central implementiert — ergänzt dies um
+intrinsische Triangulierungen und macht den Algorithmus robust gegen
+schlechte Eingangs-Triangulierungen. Beide teilen denselben
+mathematischen Kern (diskrete konforme Äquivalenz, Gauss–Bonnet,
+Variationsprinzip von Bobenko–Springborn 2004).
+
+---
+
 ## ◼ New research — Phase 10+
 
 No direct Java reference implementation exists for these items.