Vamos a hacer la segunda. Vamos
f(y1,…,yn)=∫Ω(y1x1+…ynxn)dVg(y1,…,yn)=y21+y22+⋯+y2n
Queremos que los valores críticos de f sujeto a la restricción de que g=1.
Por el método de multiplicadores de Lagrange, hay una constante λ tal que, para cada una de las i 1 a n, ∂f∂yi=λ∂g∂yi. Es decir,
∫ΩxidV=2λyi
para cada una de las i. Elevando al cuadrado y sumando todos los n de estas ecuaciones, obtenemos
4λ2=n∑i=1(∫Ωxi\dV)2
The only way the right-hand side is zero is if ∫ΩxidV=0 for each i. In that case f is identically zero and any yvaahacer.Delocontrario,$λ≠0$,porloque
y_i = \frac{1}{2\lambda} \int_\Omega x_i \,dV
Puestoqueel$i$thcoordenadasdelcentroidede$Ω\bar x_i =\frac{1}{\operatorname{Vol}(\Omega)}\int_\Omega x_i \,dV,estoydeacuerdoenqueyesunmúltiplodea\bar x$.
La primera es más complicado, al menos, para mí. Vamos
h(y1,…,yn)=∫Γ(x1y1+⋯+xnyn)2ds
De nuevo, queremos maximizar hg=1. Tenemos
2∫Γ(x1y1+⋯+xnyn)xids=2λyi\etiqueta$∗$
para cada una de las i. Si ponemos
Mij=∫Γxixjds
a continuación, (∗) es equivalente a
n∑j=1Mijyj=λyi
En otras palabras, y es un autovector de la matriz M, correspondiente al autovalor λ.
La matriz M es simétrica, y creo, positiva definida. Supongo que el último puede ser demostrado por el cuadrado de cada ecuación y la adición de ellos como antes. Así que hay una base ortonormales de vectores propios. Por lo tanto el valor máximo de f es el máximo de los valores propios de a M.
No estoy seguro de que si podemos decir más que eso. Esta es una muy interesante problema, pero ya he pasado demasiado tiempo que debería estar haciendo otra cosa! \smiley