Sabemos que no hay una solución de papel y tijeras para el problema de Tarski de cuadratura de círculo (mi hija de seis años me lo dijo un día mientras comíamos) pero ¿cuáles son las aproximaciones más cercanas, si no permitimos la superposición?
Más precisamente: Para N piezas que juntas caben dentro de un círculo de área unitaria y un cuadrado de área unitaria sin superposición, ¿cuál es el área máxima que se puede cubrir?
N=1 parece obvio: (90.9454%)
Un posible ganador para N=3: (95%)
Parece probable que con, digamos, N=10 podríamos acercarnos mucho, pero nunca he visto ningún ejemplo, y dudo que mi ejemplo de N=3 anterior sea incluso el óptimo. (Edit: ¡No lo es!) Y no tengo idea de cómo se vería la solución para N=2.
Esta página discute algunas formas curvadas que pueden dividirse en cuadrados. Hay una prueba simple y agradable aquí de que no hay solución de papel y tijeras para el círculo y el cuadrado.
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¡Qué genial que tu hijo de 6 años esté considerando problemas como este!
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Tu hija es increíble!
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Ella lo dijo así "No se puede cortar un círculo para hacer un cuadrado". Tuve que buscarlo, pero tiene toda la razón.
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¡Qué pregunta tan fantástica! Otra forma (¡no equivalente!) de formular el problema, por cierto, es '¿cuál es el radio más pequeño de un círculo que puede ser desarmado en N piezas que pueden ser reensambladas para cubrir un cuadrado unitario?' - esa versión parece acercarse más a las formulaciones habituales de problemas de empacamiento que he visto (por ejemplo, en mathpuzzle.com)
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@Steven: No creo que sea equivalente: tanto desarmar el disco como cubrir el cuadrado no permiten agujeros en estas formas. Por lo tanto, parece relacionado, pero si realmente es equivalente no veo cómo.
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Me encantaría ver algunos experimentos numéricos en esto: comenzar con un desplazamiento aleatorio, intersectar cuadrado y círculo para formar la primera ficha. Cortar esa ficha, intersectar el resto, y continuar hasta que se hayan generado el número deseado de fichas. Luego hacer una optimización numérica para ajustar los valores de todos estos desplazamientos simultáneamente, encontrando así un mínimo local. Hacer lo mismo para varios desplazamientos aleatorios iniciales y esperar encontrar algo que se asemeje a un óptimo global. Debería proporcionar alguna idea, incluso en caso de que no funcione. No estoy seguro de si encontraré tiempo para implementar esto, definitivamente no pronto.
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@MvG Estoy de acuerdo, notarás que dije 'no equivalente', no 'equivalente'. :-) Simplemente creo que es otra interpretación interesante de la pregunta principal que podría coincidir mejor con las cosas que ya se han estudiado.