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Máxima área: Cuadrilátero con perímetro fijo y ángulo interior

Edición (1 de mayo de 2018): Parece haber una suposición implícita relacionada con la convexidad en varias de las respuestas publicadas hasta ahora; ver la respuesta e imagen publicada aquí.

Así que: Limitemos el caso en el que el cuadrilátero es convexo.


Mi publicación se basa en un tuit vinculado a una entrada de blog donde se plantea el siguiente problema:

Un cuadrilátero [convexo] tiene un perímetro de 60 y un ángulo de 30. ¿Cuál es el área máxima posible?

En los comentarios, hay un enlace a un applet de GeoGebra para explorar este problema. Experimentar con el applet me llevó a creer que la maximización ocurre cuando los otros tres ángulos son cada uno 110, pero ni tengo una prueba de que esto sea óptimo, ni he calculado el área exacta (en forma cerrada) para este caso.

ingresa una descripción de la imagen aquí

Agradecería una respuesta que aborde el caso especial mencionado anteriormente, aunque creo que es razonable preguntar sobre una generalización natural para cuadriláteros; en cualquier escenario, una prueba o un enlace a uno que ya exista sería genial.

Generalización:

Un cuadrilátero [convexo] tiene un perímetro de N y un ángulo de d. ¿Cuál es el área máxima posible?

(Entonces, como ejemplo bien conocido, para el caso en el que d=90, el área máxima posible ocurre para un cuadrado con longitud de lado N/4; por lo tanto, el área máxima es N2/16.)

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Puedes restringir tus parámetros de modo que el cuadrilátero sea convexo. Si tienes un ángulo θ>π radianes, reemplazar ese ángulo con 2πθ te dará un cuadrilátero con el mismo perímetro pero con un área más grande.

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Quizás intenta los multiplicadores de Lagrange. La coordenada x de B (longitud de AB) es una incógnita. La longitud de AD es otra incógnita. Esto determina dónde están A,B,D según tu definición de AB en el eje x y DAB como el ángulo de 30 grados. Entonces las coordenadas x,y de C son lo que queda. A partir de ahí, puedes restringir el perímetro y luego tomar el área de los dos triángulos ADC y ACB como la función a maximizar.

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Siento que el cuadrilátero debería ser convexo, de lo contrario, el área máxima no existe, ya que puede aproximarse a un triángulo equilátero mientras aumenta siempre el área.

5voto

Harish Puntos 623

Aquí hay una descripción de lo que estoy a punto de hacer.

  • Mostrar que el cuadrilátero debe ser convexo.
  • Probar que BCD debe ser isósceles.
  • Probar que BAD también debe ser isósceles.
  • Tomar en cuenta que el cálculo de una sola variable puede ser utilizado para encontrar el área máxima.
  • Usar cálculo para demostrar que los otros tres ángulos deben ser iguales.

Claramente, ABCD debe ser convexo, ya que reemplazar tal ángulo de θ360θ preserva el perímetro, mientras incrementa el área.

EDICIÓN: Esto solo funciona con el ángulo BCD. Considero que el problema está mal definido si el cuadrilátero no es convexo, es decir, no creo que haya un máximo (actualmente no tengo el espacio o tiempo adecuado para demostrar esto).


Considera la elipse E con focos en B,D que contienen a C. Moviendo C a lo largo de E, vemos que el perímetro de ABCD no cambia. El área de ABCD es [BAD]+[BCD], y [BAD] también permanece igual. El área de BCD varía, esto es [BCD]=12BDCC donde C es el pie de la altura desde C. Claramente, BD es invariable, y CC es la única cantidad variable. Obtiene un máximo cuando se convierte en un semieje de E. Cuando esto ocurre, BCD es isósceles.


Supongamos que AD>AB. Sea E en el segmento ¯AD tal que AE=AB. Además, sea D el punto medio de ¯ED, y B un punto en el rayo AB tal que AB=AD. De esta manera, los perímetros de ABD y ABD son iguales. Asimismo, EBBD es un trapecio isósceles, dé la altura ser h. Entonces [BBD]=hDB y [BED]=hEB, por lo que [BBD]>[BED]. Además, ED=DD, y utilizando la altura desde B a la línea ¯AD, [BED]=[BDD]. Como resultado, [BBD]>[BDD][ABD]+[BBD]>[ABD]+[BDD][BAD]>[BAD] Se observa que BAD era isósceles. De esta manera, el perímetro de ABCD permanece constante, pero el área de BAD se maximiza. Esto ocurre cuando BAD es isósceles.


Equipado con el conocimiento de que BCD y BAD son isósceles, el argumento de Phil H puede ser suficiente.


Personalmente me intriga el hecho de que los ángulos eran todos de 110. Parece que usar cálculo en la longitud de los lados puede que no sea la mejor herramienta, ya que aún hay simetrías sin explotar escondidas en el problema.


Considera ABC, y utiliza las convenciones de nomenclatura normales. Usando la fórmula del seno dos veces, obtenemos [ABCD]=a2sin(2β)+b2sin(2α)2 Pero considera el hecho de que a+b=30 y asinα=bsinβ Entonces b=30sin(β)sin(α)+sin(β) y a2=b2sin(α)2sin(β)2 Nuestra área se convierte en [ABCD]=b2(sin(α)2sin(2β)+sin(β)2sin(2α)2sin(β)2) Lo cual es (30sin(β)sin(α)+sin(β))2(sin(α)2sin(2β)+sin(β)2sin(2α)2sin(β)2) "reduciendo" a 450(sin(α)2sin(2β)+sin(β)2sin(2α))(sin(α)+sin(β))2 Al derivar se obtiene 900sin(α)(sin(α)(cos(β)sin(2β)(sin(β)+sin(α))cos(2β))sin(2α)cos(β)sin(β))(sin(α)+sin(β))3 Sustituyendo β=60α/3 se obtiene que la derivada es cero. (Realmente no puedo molestarme en chequear más, así que vamos a creer que es el único extremo, y que es un máximo).


Por ende, hemos llegado al hecho de que los otros tres ángulos son iguales. A partir de aquí, calcular el área es trivial. Para α=15 el área es

450((31)2sin(110)8+sin(110)22)(sin(110)+31232)2\aprox154.3

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Parece importante verificar dos veces que el cuadrilátero debe ser convexo; vea la pregunta actualizada.

1 votos

De hecho, vi en otro lugar que si el cuadrilátero es cóncavo, podríamos acercarnos a un triángulo equilátero, pero entonces ¿el máximo realmente existe?

0 votos

Estoy de acuerdo en que el problema no está bien formulado sin imponer una condición de convexidad.

2voto

Phil H Puntos 349

Escribe una expresión para el área del cuadrilátero como la suma de las áreas de dos triángulos isósceles, ADB y DCB, como el caso especial tal que $AD + DC = AB + BC = 30.

Por lo tanto, AD=AB=x y DC=BC=30x, lo cual da una fórmula para el área:

A=sin(15)x(cos(15)x+(30x)2(sin(15)x)2)

Estableciendo la derivada dA/dx=0 y resolviendo%5E2))%20%3D%200) para x se obtiene:

x=22.797, por lo tanto A=154.303

Para el caso general, no es óptimo tener asimetría sobre AC. Lo que funciona para maximizar el triángulo ADC se aplicará al triángulo ABC.

A continuación se presenta un análisis de la declaración anterior:

Para el caso general, establecer un área máxima para el triángulo ABD es clave. Para dos lados y un ángulo incluido, el área máxima del triángulo resultante, dado el sumo de los dos lados, digamos (40), y el ángulo incluido (30), es......... A=0.5x2+(40x)2(2x(40x)cos(30))(40x)sin(30+sin1(sin(30)(40x)x2+(40x)2(2x(40x)cos(30)))) Donde 0x20

Nota: el dominio limitado considera todas las combinaciones de las longitudes de los dos lados adyacentes.

Estableciendo la derivada dA/dx=0 y resolviendo para x se obtiene:

x=20, por lo tanto Amax=100

En resumen, un triángulo isósceles es óptimo, y por lo tanto se sigue que dos triángulos isósceles consecutivos son óptimos para el caso general.

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Una prueba de que la simetría es óptima implicaría mostrar cómo hacer que los triángulos sean diferentes (ejemplo: con ángulos de 14 y 16 y cambiando la proporción de AD a AB) reduce el área en ambas direcciones.

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¡Buena corrección! Añadí un análisis para demostrar que los triángulos isósceles son óptimos para la solución convexa. Todavía estoy aprendiendo a usar MathJax.

2voto

Michael Puntos 21

No hay ningún requisito dado de que el cuadrilátero debe ser convexo. La gente está asumiendo que el resultado debe ser convexo, pero eso no es correcto. Si el cuadrilátero es cóncavo en D, eso no se puede cambiar a un cuadrilátero convexo sin violar la restricción de que el ángulo A es de 30 grados.

Un cuadrilátero con un lado AD arbitrariamente corto y con los otros tres lados de igual longitud, tendrá un área que se acerca al área de un triángulo equilátero: 34202 o aproximadamente 173.21. Esto es significativamente más grande que cualquier otra solución propuesta hasta ahora.

A continuación se muestra una imagen de la aplicación de GeoGebra enlazada en la cual se arrastra D hacia A; al hacer zoom, se puede ver que el ángulo de 30^{\circ}$ se mantiene, pero el resultado es mucho mayor que el máximo previamente reclamado para figuras convexas.

introducir descripción de la imagen aquí

1voto

Kuifje Puntos 692

Considere el cuadrilátero Q en la imagen a continuación :

enter image description here

El área de Q está dada por f(a,b,c,d,A,C) = \frac{a d \sin A+bc \sin C}{2}

Por lo tanto, queremos maximizar f(a,b,c,d,A,C) sujeto a: \begin{align*} A &= \alpha \\ a+b+c+d &= N \\ a^2 + d^2 - 2ad \cos A &= b^2 + c^2 - 2bc \cos C \end{align*}

Nota: Como se indica aquí, la tercera restricción impone que dos triángulos comparten el lado BD.

Es decir, queremos maximizar f(a,b,c) = \frac{a (N-a-b-c) \sin \alpha +bc \sin \left( C(a,b,c)\right)}{2} donde C(a,b,c) = \pi - \cos^{-1}\left(\frac{a^2 + (N-a-b-c)^2 - 2a(N-a-b-c) \cos \alpha - b^2 + c^2}{ - 2bc } \right)

Resolver \nabla f = 0 manualmente es bastante desafiante. Con un software (por ejemplo, Maple) y estableciendo \alpha:=30^°, N:=60:

f := (1/2)*a*d*sin(alpha)+(1/2)*b*c*sin(C) 
C := arccos((a^2+d^2-2*a*d*cos(alpha)-b^2-c^2)/(-2*b*c)) 
d := N-a-b-c   
eqns := [diff(f, a) = 0, diff(f, b) = 0, diff(f, c) = 0]  
vars := {a, b, c}  
fsolve(eval(eqns, [alpha = (1/6)*Pi, N = 60]), vars, complex)

a = 22.79705048 \\ b = 7.202949525 \\ c = 7.202949525

lo cual arroja: f(22.79705048,7.202949525,7.202949525) \approx 154.3031703 También podemos calcular los otros parámetros \begin{align*} C(a,b,c) &= \pi-\cos^{-1}(9.016974745-5.008487375\sqrt{3}) \approx 109.999999^{°}\\ d &= N-a-b-c \approx 22.79705048 \end{align*}

2 votos

A menos que haya algún error de cálculo, parece que tu fórmula da A(\pi/6, 60) = \frac{1}{8} \frac{60^2 \sin \frac{\pi}{6}}{\sin \frac{\pi}{6} + 1} = 150 lo cual es menos que el aproximado 154.3 en la imagen de GeoGebra de arriba.

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De hecho, he editado para corregir esto.

0 votos

Gracias por la corrección; aunque, como puedes imaginar por tu aproximación (y puedes ver en otras respuestas) el valor exacto de este parámetro debería ser 110^{\circ}. ¡Todavía, +1!

1voto

Joe Gauterin Puntos 9526

Este enfoque está inspirado en la observación de Jeffery Opoku-Mensah de que en la configuración óptima, los otros tres ángulos del cuadrilátero son todos iguales a 110^\circ.

Para abordar este problema, lo generalizaremos un poco y buscaremos condiciones para lograr la optimalidad.

  • Sea n cualquier entero \ge 3 y [n] = \{ 0, 1, \ldots, n - 1 \}.
  • Sean v_0, v_1, \ldots, v_{n-1} los vértices de cualquier n-gón simple con perímetro p y área \mathcal{A}.
  • Extendemos la definición de v_k por periodicidad. Para cualquier k = qn+r donde r \in [n], v_k es un alias de v_r.
  • Sea \ell_k la longitud del borde que une v_{k-1} y v_k.
  • Sea \alpha_k el ángulo interno \angle v_{k-1} v_k v_{k+1}.

El problema en cuestión puede reformularse como.

Dado n = 4, \alpha_0 = \frac{\pi}{6} y p = 60, ¿cuál es el valor máximo de \mathcal{A}?

En lugar de fijar p y maximizar \mathcal{A}, es más conveniente considerar la siguiente generalización:

Dados n y m de los ángulos \alpha_{i_1}, \alpha_{i_2}, \ldots, \alpha_{i_m}, ¿cuáles son las relaciones entre \ell_k, \alpha_k cuando se maximiza la razón \frac{\mathcal{A}}{p^2}?

Podemos dividir los bordes v_{k-1}v_k del n-gón en dos grupos, los que son libres (es decir, tanto \alpha_k como \alpha_{k-1} no están fijos) y los que no lo están.

Para cualquier borde libre v_{k-1}v_k, consideremos la siguiente perturbación del n-gón que desplaza v_k a lo largo de la línea v_{k+1}v_k por una pequeña distancia \epsilon.

v_j \rightarrow v_j(\epsilon) = \begin{cases} v_{k} + \frac{\epsilon}{\ell_{k+1}}(v_k - v_{k+1}), & j = k\\v_j, & j \ne k\end{cases}

Tratando p y \mathcal{A} como funciones de \epsilon. Para \epsilon pequeña, es fácil verificar

\begin{align} p(\epsilon) &= p(0) + \epsilon( 1 + \cos\alpha_k) + O(\epsilon^2)\\ \mathcal{A}(\epsilon) &= \mathcal{A}(0) + \frac12\ell_k (\epsilon\sin\alpha_k) + O(\epsilon^2) \end{align}

Si el n-gón está en una configuración que maximiza la razón \frac{\mathcal{A}}{p^2}, necesitamos

\left.\frac{d}{d\epsilon}\frac{A(\epsilon)}{p(\epsilon)^2}\right|_{\epsilon=0} = 0 \quad\implies\quad \frac{\ell_k\sin\alpha_k}{2\mathcal{A}} = \frac{2(1+\cos\alpha_k)}{p} \quad\iff\quad \frac{p\ell_k}{4\mathcal{A}} = \cot\frac{\alpha_k}{2}\tag{*1a} Similarmente, si perturbamos el polígono desplazando v_{k-1} a lo largo de la línea v_{k-2}v_{k-1} por una pequeña distancia \epsilon:

v_j \rightarrow v_j(\epsilon) = \begin{cases} v_{k-1} + \frac{\epsilon}{\ell_{k-1}}(v_{k-1} - v_{k-2}), & j = k-1\\v_j, & j \ne k-1\end{cases}

Obtenemos la siguiente relación \frac{p\ell_k}{4\mathcal{A}} = \cot\frac{\alpha_{k-1}}{2}\tag{*1b}

Comparando (*1a) y (*1b), concluimos que \alpha_{k-1} = \alpha_{k} siempre que el borde v_{k-1}v_k sea libre.

En particular, si solo se da uno de los ángulos, entonces para maximizar la razón \frac{\mathcal{A}}{p^2}, necesitamos que todos los ángulos restantes sean iguales entre sí.

Cuando el borde v_{k-1}v_k no es libre, estas perturbaciones se vuelven ilegales ya que están cambiando los ángulos \alpha_{k-1} y \alpha_k. En su lugar, podemos desplazar el borde v_{k-1}v_k hacia afuera por una distancia \epsilon mientras mantenemos los otros bordes iguales. Si hacemos eso, obtenemos la siguiente relación que es válida para todos los bordes.

\frac{p\ell_k}{4\mathcal{A}} = \frac12\left(\cot\frac{a_k}{2} + \cot\frac{a_{k-1}}{2}\right)\tag{*1c} Sumando sobre k, encontramos que el valor máximo de \mathcal{A} satisface:

\mathcal{A} = \frac{p^2}{4}\left(\sum_{k=0}^{n-1}\cot\frac{\alpha_k}{2}\right)^{-1}\tag{*2}

Aplicando esto al problema con v_0 = A, tenemos p = 60,\quad\alpha_0 = \frac{\pi}{6}\quad\text{ y }\quad\alpha_1 = \alpha_2 = \alpha_3 = \frac13(2\pi - \alpha_0) = \frac{11\pi}{18} El valor máximo del área es igual a

\begin{align}\mathcal{A} &= \frac{p^2}{4}\left(\cot\frac{\alpha_0}{2} + 3\cot\frac{2\pi - \alpha_0}{6}\right)^{-1} = \frac{60^2}{4}\left(\cot\left(\frac{\pi}{12}\right) + 3\cot\left(\frac{11\pi}{36}\right)\right)^{-1}\\ &\approx 154.3031702366152 \end{align}

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Esto es genial! Lo que formalizas es (creo) la estrategia que utilicé, informalmente, en GeoGebra para encontrar el área máxima: es decir, perturbé los vértices individuales de modo que el área seguía aumentando, lo que resultó en la imagen en el OP. Pregunta (no estoy seguro si esto es obvio, o incluso tiene sentido! pero pregunto de todos modos): Mi comprensión de esta respuesta es que implica un enfoque local de perturbar los vértices individuales para maximizar el área; si esto es correcto, ¿entonces está claro que el máximo global se logra abordando los vértices uno por uno? ¿Por qué maximizar para cada uno maximiza para todos?

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@BenjaminDickman Un máximo global es un máximo local. Esta respuesta básicamente deriva alguna condición necesaria (pero no suficiente) que una configuración es un máximo local. El objetivo es explicar por qué los tres ángulos necesitan ser iguales entre sí.

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