Nos reordenar el conjunto de a x_1\ge x_2\ge\dots\ge x_k. Si todos los 0\lt x_j\lt\sqrt{2}
a continuación, la desigualdad
\tag{1}x_1+\dots+x_k\lt\dfrac{x_1^3+\dots+x_k^3}{2}
no se sostiene. Por lo tanto,x_1\ge\sqrt{2}. Si todos los x_j\gt\dfrac{1}{2}, entonces la desigualdad
\tag{2}x_1^2+\dots+x_k^2\lt\dfrac{x_1+\dots+x_k}{2}
no se sostiene. Por lo tanto, 0\lt x_k\le\dfrac{1}{2} y obtenemos k\gt1. Para x_j\gt0 tenemos \dfrac{x_j}{2}-x_j^2\le\dfrac{1}{16}, que aumenta el valor de x_j\le\dfrac{1}{4} con el crecimiento de la x_j, el valor disminuye para x_j\ge\dfrac{1}{4} con el crecimiento de la x_j y la desigualdad (2) no si x_1\gt 2k. Por lo tanto, los parámetros de (x_j)_j son acotados.
Para cualquier solución de \hat x_1,\dots,\hat x_k tenemos \hat x_1\ge\sqrt{2} y por lo tanto, podemos aumentar el \hat x_1 y la desigualdad (1) aún se mantiene. Pero en el incremento de la \hat x_1 vamos a conseguir, finalmente, una igualdad en la desigualdad de (2) y por lo tanto no existe un conjunto (\hat x_j)_j tal que
\tag{3}\hat x_1^2+\dots+\hat x_k^2=\dfrac{\hat x_1+\dots+\hat x_k}{2}
es cierto. Por lo tanto vamos a encontrar el máximo
\tag{4}f((x_j)_j):=f(x_1,\dots,x_k)=\sum_{j=1}^k\left\{\dfrac{x_j^3}{2}-x_j\right\}
bajo la condición de (3)
\tag{5}g((x_j)_j):=g(x_1,\dots,x_k)=\sum_{j=1}^k\left\{\dfrac{x_j}{2}-x_j^2\right\}=0.
Debido a que el x_j están delimitadas y el conjunto definido por (5) es cerrado, el máximo de la función de f((x_j)_j) existe. Con el multiplicador de Lagrange \lambda definimos
\tag{6}F((x_j)_j,\lambda):=f((x_j)_j)+\lambda g((x_j)_j).
El máximo puede sólo existe en los puntos donde las igualdades
\tag{7}\dfrac{\partial F((x_j)_j,\lambda)}{\partial x_j}=\dfrac{3}{2}x_j^2-1+\lambda\left(\dfrac{1}{2}-2x_j\right)=0
\tag{8}\dfrac{\partial F((x_j)_j,\lambda)}{\partial\lambda}=g((x_j)_j)=0
mantenga. Con x_1\ge\sqrt{2} podemos determinar el multiplicador \lambda a
\tag{9}\lambda=\dfrac{3x_1^2-2}{4x_1-1}.
Pero entonces los polinomios de grado 2 para el resto de los parámetros x_j (7) le x_1 o un segundo valor. Ya sabemos que hay al menos dos valores, uno menos que \dfrac{1}{2} y uno más de \sqrt{2}. Por lo tanto podemos reescribir las condiciones de (4) (5) a
\tag{10}f(x_1,x_2):=k_1\left\{\dfrac{x_1^3}{2}-x_1\right\}+k_2\left\{\dfrac{x_2^3}{2}-x_2\right\}
\tag{11}g(x_1,x_2):=k_1\left\{\dfrac{x_1}{2}-x_1^2\right\}+k_2\left\{\dfrac{x_2}{2}-x_2^2\right\}=0
con 1\le k_1\lt k k_1+k_2=k y vamos a buscar el máximo para las funciones de la f(x_1,x_2) bajo la condición de g(x_1,x_2)=0. La ecuación de (11) da
\tag{12}x_2=h(x_1):=\dfrac{1}{4}\pm\sqrt{\dfrac{1}{16}-\dfrac{k_1}{k_2}\left\{x_1^2-\dfrac{x_1}{2}\right\}}.
Pero la ecuación de (12) sólo da una solución para
\tag{13}\dfrac{1}{4}\left\{1-\sqrt{1+\dfrac{k_2}{k_1}}\right\}\le x_1\le\dfrac{1}{4}\left\{1+\sqrt{1+\dfrac{k_2}{k_1}}\right\}=:\alpha
cuando la raíz en (12) no es negativo. Si \alpha\ge\sqrt{2} tenemos que encontrar el máximo en el intervalo de x_1\in[\sqrt{2},\alpha].
La función de \dfrac{x^3}{2}-x disminuye para 0\le x\le\sqrt{{2 \over 3}} con el crecimiento de la x y aumenta para x\ge\sqrt{{2 \over 3}} con el crecimiento de la x. Si se toma el signo positivo en (12) la función de f(x_1,x_2) tiene un valor de menos de f(\alpha,1/4) porque \alpha\ge\sqrt{2} y la condición de 0\lt x_2\lt\dfrac{1}{2} para obtener una solución. El valor fue siempre inferior al 0.
Para el signo negativo en (12) tenemos que encontrar el máximo en el intervalo de x_1\in[\sqrt{2},\alpha]. Hacemos esto mediante la iteración. Empezamos con \xi_n=\sqrt{2}n=0:
- Primero determinamos \delta_n=\dfrac{\xi_n+\alpha}{2}.
- Si el valor de f(\xi_n, h(\xi_n)) es de más de 0 hemos encontrado el menor valor k.
- De lo contrario, tendremos que comprobar si f(\xi_n+\delta_n, h(\xi_n)) es de menos de 0. A continuación, el valor de f(\xi_n+\delta_n, h(\xi_n+\delta_n)) también debe ser menos de 0 porque x_2=h(\xi_n+\delta_n)\ge h(\xi_n) \delta_n\gt 0 (ver (12)) y la función de f(x_1,x_2) disminuye para x_2\le\sqrt{\dfrac{2}{3}} con el crecimiento de la x_2. A continuación, se reinicia el proceso con \xi_{n+1}=\xi_n+\delta_n1.
- De lo contrario, tendremos que comprobar si el valor de f(\xi_n+\delta_n, h(\xi_n+\delta_n)) es de más de 0. Entonces hemos encontrado el más pequeño de k.
- Si todas las pruebas fallidas reiniciamos en 3 con la mitad del valor de \delta_{n}.
La iteración o falla de una combinación k, k_1 o hemos encontrado el menor valor k. En el caso de que la función de f tiene un máximo de 0 no se producen. En caso de que la iteración no iba a funcionar.
Comenzando con k=2 y se ejecuta a través de los valores de 1\le k1\lt k el proceso termina con k=516, k_1=1, x_1=5.13931983067114, x_2=0.122708944529751.