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¿Cómo se puede distribuir seis puntos dentro de un semicírculo con el fin de minimizar la distancia entre cualquier punto y uno de los seis puntos?

Yo soy un biólogo que estudia el comportamiento de vuelo en la isla de Man de Pardela. Para un proyecto que estoy haciendo estoy mirando la influencia del viento sobre el comportamiento de vuelo. Sé que mis aves están dentro de un semi-círculo de radio de 50km de sus nidos, pero no sé su posición exacta. Pero sabiendo que su posición o en algún lugar cercano, es importante ser capaz de estimar los vectores de viento a las que están expuestos.

Soy capaz de adquirir seis ubicaciones de modelado de datos de viento de la Met Office. Para hacer la mayor parte de esto, quiero elegir seis ubicaciones que permitan, al menos, uno de estos lugares para al menos ser representante de cualquier posición posible es un pájaro dentro de este semi-círculo. Así que me imagino que hay una distribución óptima de los 6 lugares dentro de este semi-círculo que minimiza la distancia máxima de un pájaro podría ser de cualquier lugar. Tengo una posible forma de trabajar de esta distribución de abajo y sería muy apreciado si alguien podría comentar sobre la idoneidad de este método o con cualesquiera otros métodos que permitan una solución para el problema. Gracias.

Deje $S$ ser la unidad de semicírculo en el plano.

Queremos encontrar puntos de $x_1 , x_2 , x_3 , x_4 , x_5 , x_6$$S$, de modo que se reduzca al mínimo $\max${$\min${$d(x,x_1),\ldots ,d(x,x_6 )$}:$x∈ S$} .

3voto

Georgi Puntos 76

Escribí un programa (código fuente de C++ aquí) de forma aleatoria mover 6 puntos dentro de una unidad de radio de la semicircunferencia para encontrar el conjunto con el mínimo-máximo-mínimo la distancia a los puntos.

Los puntos son:

  • $x_1 = (0.00369774,\ 0.102314) $
  • $x_2 = (-0.0104503,\ 0.776634)$
  • $x_3 = (0.486772,\ 0.613544 )$
  • $x_4 = (-0.495982,\ 0.599445)$
  • $x_5 = (0.681082,\ 0.194028 )$
  • $x_6 = (-0.678082,\ 0.185806 )$

Plot of points

Más lejos que cualquier punto del interior del semicírculo puede obtener a partir de estos puntos es $0.372701$. Estos puntos pueden ser refinados por señalar que $x_1$ $x_2$ debe estar en el eje de las y los pares de $x_3/x_4$ $x_5/x_6$ debe ser reflexiones sobre el eje. (Yo puede hacerlo más tarde y actualización de esta respuesta.)

Multiplique todas las coordenadas por 50 km, para llegar a las grandes distancias en su región.

  • $x_1 = (0.1849 , 5.1157)$
  • $x_2 = ( -0.5225, 38.8317)$
  • $x_3 = (24.3386 , 30.6772)$
  • $x_4 = (-24.7991 , 29.9722)$
  • $x_5 = (34.0541 , 9.7014)$
  • $x_6 = (-33.9041 , 9.2903)$

La más lejana de las aves podría ser de cualquier punto en el semicírculo es $50\ km\times 0.372701 = 18.6\ km$).

Actualización

Volví a ejecutar el programa con las restricciones de simetría y vino para arriba con un conjunto mejorado de los puntos para la unidad de semicírculo:

  • $x_1 = (0,\ 0.127093) $
  • $x_2 = (0,\ 0.772431)$
  • $x_3 = (0.51494,\ 0.620379 )$
  • $x_4 = (-0.51494,\ 0.620379)$
  • $x_5 = (0.675,\ 0.179963 )$
  • $x_6 = (-0.675,\ 0.179963 )$

Estos puntos tienen una distancia mínima máxima de 0.371499. Los puntos graficados se ven casi idénticos a los de la imagen de arriba, así que no hay necesidad de una nueva trama.

Actualización 2

Ahora con una mejor minimax la medición de la distancia de la función, obtengo los resultados prácticamente indistinguible de achille hui mucho más exhaustivo de la respuesta. Las funciones que uso son bastante transcritos directamente de papel-y-lápiz de trabajo, por lo que hay probablemente numérico de la estabilidad/precisión los problemas, que es por qué siempre hay pequeñas lagunas en las áreas cubiertas. De todos modos, los puntos:

  • $x_1 = (0,\ 0.780365)$
  • $x_2 = (0,\ 0.135024 )$
  • $x_3 = (0.673298,\ 0.177718 )$
  • $x_4 = (-0.673298,\ 0.177718 )$
  • $x_5 = (-0.519825,\ 0.619597 )$
  • $x_6 = (0.519825,\ 0.619597)$

La distancia máxima desde cualquier punto: $0.371939$.

Semicircle with 6 points

Actualización 3 (nope, ver la siguiente actualización)

Parece que simétricos arreglos no son los ideales. Esto es más como el círculo de embalaje en una región finita, por lo regular, las estructuras no son generalmente la solución. Aquí te vuelva a ejecutar sin restricciones de simetría y toda la precisión de las coordenadas y distancias:

  • $x_1 = (0.011215967925017974,\ 0.77770753298823792)$
  • $x_2 = (-0.0050407262850791544,\ 0.135824787460115)$
  • $x_3= (0.52656994142649183,\ 0.61219920048310006)$
  • $x_4 = (-0.51563560969298672,\ 0.63132516707874731)$
  • $x_5 = (0.67061696937131543,\ 0.17280432767295217)$
  • $x_6 = (-0.67565769565639455,\ 0.18208950036099866)$

La máxima distancia a cualquier punto = $0.37196036956729422$

Actualizado el código fuente de C++ se puede encontrar aquí: http://pastebin.com/ak9Dc0Dm

Actualización 4

Ni siquiera me di cuenta de que mi Actualización 3 resultado fue peor que la Update 2. Con eso en mente, aquí hay otro que se ejecute con la simetría y la precisión total de salida que gana a todos los anteriores resultado:

  • $x_6 = (0,\ 0.77717381888117043)$
  • $x_6 = (0,\ 0.13430201651894846)$
  • $x_6 = (0.67341550527614757,\ 0.17796444941964365)$
  • $x_6 = (-0.67341550527614757,\ 0.17796444941964365)$
  • $x_6 = (-0.52004110089103339,\ 0.62151297704900443)$
  • $x_6 = (0.52004110089103339,\ 0.62151297704900443)$

La máxima distancia a cualquier punto = $0.37192577249511566$.

Código C++: http://pastebin.com/Yrqry5H1

2voto

Joe Gauterin Puntos 9526

Notas

La forma explícita de en el límite inferior de esta respuesta puede estar equivocado. En la actualización de los resultados numéricos de la Marca, se puede producir una configuración con un $r$ menor que el límite inferior de aquí. Parece que la restricción en uno de los puntos (el candidato más probable es punto de $F$) es redundante. Esencialmente estamos de nuevo al cuadrado uno.... C'est la vie....


Por favor, considere esto como un suplemento a la Marca H la respuesta.

En Marcos, la respuesta de los centros son aproximadamente simétrica en la dirección horizontal. Si uno calcular el diagrama de Voronoi asociados con estos centros, se obtiene una figura se ve más o menos lo que se muestra a continuación.

$\hspace0.75in$ Voronoi diagram in first quadrant

Los puntos de $A, B, C, D$ los $4$ de los centros en el primer cuadrante. Las líneas naranjas son los límites de las celdas de Voronoi. Los puntos $E, F, G, H, I$ son las intersecciones de los límites de estas células, y el semi-círculo. Deje $O = (0,0)$$X = (1,0)$.

La observación clave es la distancia (los ilustrados en color rosa) entre estos puntos son todos más o menos iguales. Si el algoritmo de Marca de la respuesta de la convergencia a la configuración de los centros, que configuración debe ser un mínimo local de la máxima distancia mínima funcional. Esto significa que estas distancias deben ser iguales entre sí exactamente. es decir,

$$|AX| = |AE| = |AF| = |AG| = || = |BF| = |BH|\\ = |CF| = |CG| = |CH| = |CI| = |DH| = |DI|$$

Para encontrar una configuración de ese tipo, lo primero que relajar la restricción de que $D$ se encuentra en $y$-eje. Asumimos $A$ se encuentra cerca de lo que está en Marcar la respuesta.

Deje $r$ ser los valores comunes de arriba $13$ distancias. Deje $A = (1-u,v)$$B = (0,w)$. La condición de $|AX| = r$ conduce a $r^2 = u^2 + v^2$. Luego procedemos a expresar las posiciones de $E, F, G, C, H, I$ (en ese orden) y, finalmente, $D$ en términos de estas 3 variables $u,v,w$.

Aparte de la fórmula de $I$$D$, no se que es horrible.

  • $|AE| = r$ implica $E = (1-2u,0)$.
  • $|BE| = r$ conduce a $$w^2 + (1-2u)^2 - u^2 - v^2 = 0\tag{*1}$$
  • $|AE| = |BE| = |AF| = |BF|$ implica $F = A + B - E = (u,v+w)$.
  • $|AX| = |GX|$ $|OX| = |OG|$ implica $$G = \verb/Refl/(a,X) = \left(\frac{2(1-u)^2}{v^2+(1-u)^2}-1,\frac{2(1-u)v}{v^2+(1-u)^2}\right)$$ donde $\displaystyle\;\verb/Refl/(\vec{U},\vec{V}) = 2\frac{\vec{V}\cdot\vec{U}}{|\vec{U}|^2}\vec{U} - \vec{V}$ mapas punto de $V$ a su imagen en el espejo con respecto a $OU$.
  • $|AF| = |AG| = |CF| = |CG|$ implica $$C = F + G - A = \left(\frac{2(1-u)^2}{v^2+(1-u)^2}+2u-2,w+\frac{2(1-u)v}{v^2+(1-u)^2}\right)$$
  • $|BF| = |BH| = |CF| = |CH|$ implica $$H = B + C - F = \left(\frac{2(1-u)^2}{v^2+(1-u)^2}+u-2,w+ \frac{2(1-u)v}{v^2+(1-u)^2}-v\right)$$

  • $|CG| = |CI|$ $|OG| = |OI|$ implica $ I = \verb/Refl/(C,G) = $ un horrible desastre!

  • $|CH| = |CI| = |DH| = |DI|$ implica $D = H + I - C = $ otro horrible lío!

Si queremos volver a poner la restricción de que $D$ se encuentra en el $y$-eje, se obtiene

$$((u-1)v^2+u^3-u^2-u+1)w^2 + (4u^2-8+4)vw\\ + (4u^3-4u^2-4u+4)v^2 + 4u^5-12u^4+12u^3-4u^2\\ = 0\etiqueta{*2}$$ Podemos eliminar $w$ mediante el cálculo de la resultante entre los dos polinomios en $(*1)$$(*2)$.
La resultante tiene la forma $(u-1)^2f(u,v)$ donde $f(u,v)$ es un polinomio de grado $8$$u, v$.
Podemos simplificar esta expresión un poco por un cambio de variable. Deje $(u,v) = (rs, r\sqrt{1-s^2})$,
la condición se convierte en

$$\begin{align} g(r,s) \stackrel{def}{=} &\;\; f(rs,r\sqrt{1-s^2})\\ = &\;\;16r^6s^4+(-16r^7-32r^5-16r^3)s^3+(24r^6+48r^4+24r^2)s^2\\ &\;\; + (8r^7-24r^5-40r^3-8r)s+r^8-12r^6+22r^4+4r^2+1\\ = &\;\; 0 \end{align} $$ Para completar nuestra tarea, tenemos que encontrar el punto a lo largo de la curva de $g(r,s) = 0$ con un mínimo de $r$. En ese punto, el vector tangente de la curva se apunta en el $s$-dirección. Esto significa $\frac{\partial g}{\partial s}(r,s) = 0$ en ese punto en particular. Podemos eliminar $s$ mediante el cálculo de la resultante entre el$g(r,s)$$\frac{\partial g}{\partial s}(r,s)$. La resultante es bastante simple

$$-1048576 r^{18} (r^2-1)^{12} (27r^8 - 324 r^6 - 270 r^4-36 r^2 + 11)$$

La eliminación de la imposible valores de $0$$1$$r$, el local extremium de máxima-mínima distancia funcional debe ser una raíz de la ecuación de cuarto grado: $$27r^8 - 324 r^6 - 270 r^4-36 r^2 + 11 = 0$$ La solución de esta ecuación y comparar los valores numéricos podemos encontrar de la Marca de la respuesta de la $r$ buscamos es igual a

$$r = \sqrt{ 3 + 2\sqrt{3} - 2\sqrt{5 + \sqrt{27} - \frac{1}{\sqrt{27}}}} \approx 0.3719887399641683$$ y, al menos, esto es un mínimo local de la máxima distancia mínima funcional. Con esto, podemos numéricamente de vuelta de los parámetros $u,v,w$

$$\begin{cases} u &\approx 0.3259601005065833\\ v &\approx 0.1792362562035586\\ w &\approx 0.1312100460994327 \end{casos}$$

y la ubicación de los centros de

$$\left\{\begin{array}{lcll} x_5 \leftrightarrow A & \approx & (0.6740398994934167,& 0.1792362562035586),\\ x_1 \leftrightarrow B & \approx & (0,& 0.1312100460994327),\\ x_3 \leftrightarrow C & \approx & (0.5198397097356646, & 0.6279149145866445),\\ x_2 \leftrightarrow D & \approx & (0,& 0.7661472706667444) \end{array}\right.$$

0voto

Hank Puntos 156

Por seis puntos en una unidad de semicírculo, la respuesta es bastante aburrido, con una máxima distancia mínima de $\sqrt{2-\sqrt2} = 0.765367...$

semicircle 6

Durante siete puntos, el problema se presenta muy interesante, con una distancia máxima en algún lugar sobre $0.679316$.

semicircle 7

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