Кейс (контрпример): приведите конфигурацию треугольника и точек, где очевидная эвристика (например, что медианы пересекаются в центре масс) вводит в заблуждение при решении задачи оптимизации; разберите ошибки и правильный подход
Контрпример (и разбор ошибки). Пример. Возьмём равнобедренный треугольник с вершинами A=(0,13)A=\bigl(0,\tfrac{1}{\sqrt{3}}\bigr)A=(0,31), B=(−1,0)B=(-1,0)B=(−1,0), C=(1,0)C=(1,0)C=(1,0). Угол при вершине AAA равен 120∘120^\circ120∘. Центроид (точка пересечения медиан) G=A+B+C3=(0,133).G=\frac{A+B+C}{3}=\Bigl(0,\frac{1}{3\sqrt{3}}\Bigr).G=3A+B+C=(0,331). Рассмотрим задачу: найти точку PPP минимизирующую сумму евклидовых расстояний до вершин, S(P)=∣PA∣+∣PB∣+∣PC∣.S(P)=|PA|+|PB|+|PC|.S(P)=∣PA∣+∣PB∣+∣PC∣. Очевидная (ошибочная) эвристика: «центроид минимизирует сумму расстояний». Покажем, что это не так. Вычисления: - если взять P=AP=AP=A, то ∣PA∣=0,∣PB∣=∣PC∣=1+13=23|PA|=0,\quad |PB|=|PC|=\sqrt{1+\tfrac{1}{3}}=\tfrac{2}{\sqrt{3}}∣PA∣=0,∣PB∣=∣PC∣=1+31=32, поэтому S(A)=0+2⋅23=43≈2.3094.S(A)=0+2\cdot\frac{2}{\sqrt{3}}=\frac{4}{\sqrt{3}}\approx 2.3094.S(A)=0+2⋅32=34≈2.3094. - для центроида GGG: ∣GA∣=233≈0.3849,∣GB∣=∣GC∣=1+127=2827≈1.0184,|GA|=\frac{2}{3\sqrt{3}}\approx 0.3849,\quad |GB|=|GC|=\sqrt{1+\frac{1}{27}}=\sqrt{\tfrac{28}{27}}\approx 1.0184,∣GA∣=332≈0.3849,∣GB∣=∣GC∣=1+271=2728≈1.0184,
поэтому S(G)=∣GA∣+∣GB∣+∣GC∣≈0.3849+2⋅1.0184≈2.4217.S(G)=|GA|+|GB|+|GC|\approx 0.3849+2\cdot1.0184\approx 2.4217.S(G)=∣GA∣+∣GB∣+∣GC∣≈0.3849+2⋅1.0184≈2.4217. То есть S(G)>S(A)S(G)>S(A)S(G)>S(A). Следовательно центроид не даёт минимума суммы расстояний — оптимум достигается в вершине AAA. Почему эвристика вводит в заблуждение и как правильно подходить - Центроид действительно минимизирует сумму квадратов расстояний: Φ(P)=∣PA∣2+∣PB∣2+∣PC∣2\Phi(P)=|PA|^2+|PB|^2+|PC|^2Φ(P)=∣PA∣2+∣PB∣2+∣PC∣2
и критическая точка ∇Φ=0\nabla\Phi=0∇Φ=0 даёт P=A+B+C3P=\tfrac{A+B+C}{3}P=3A+B+C. Но это другое функциональное требование (квадраты вместо модулей). - Для функционала S(P)=∑∣P−Vi∣S(P)=\sum |P-V_i|S(P)=∑∣P−Vi∣ условие стационарности (при PPP не совпадающем с вершиной) векторно: ∑i=13P−Vi∣P−Vi∣=0.\sum_{i=1}^3\frac{P-V_i}{|P-V_i|}=0.i=1∑3∣P−Vi∣P−Vi=0.
Для треугольника с углами < 120∘120^\circ120∘ это ведёт к точке Ферма (Торричелли), из которой лучи к вершинам образуют углы 120∘120^\circ120∘. Если в треугольнике есть угол ≥120∘\ge 120^\circ≥120∘, то оптимум достигается в соответствующей вершине (как в нашем примере). - Правильный алгоритм решения: 1. Проверить, есть ли угол треугольника ≥120∘\ge 120^\circ≥120∘. Если да — оптимум в этой вершине. 2. Иначе искать точку Ферма: использовать геометрическую конструкцию (строить внешние равносторонние треугольники и соединять соответствующие вершины) или численные методы (напр., алгоритм Вайцфельда для геометрической медианы или решение системы ∑(P−Vi)/∣P−Vi∣=0\sum (P-V_i)/|P-V_i|=0∑(P−Vi)/∣P−Vi∣=0). Краткий вывод: центроид — это центр масс и минимизатор суммы квадратов расстояний, но не оптимизатор суммы модулей расстояний; для последней задачи нужно проверять углы и применять критерий Ферма/геометрической медианы.
Пример. Возьмём равнобедренный треугольник с вершинами
A=(0,13)A=\bigl(0,\tfrac{1}{\sqrt{3}}\bigr)A=(0,3 1 ), B=(−1,0)B=(-1,0)B=(−1,0), C=(1,0)C=(1,0)C=(1,0).
Угол при вершине AAA равен 120∘120^\circ120∘. Центроид (точка пересечения медиан)
G=A+B+C3=(0,133).G=\frac{A+B+C}{3}=\Bigl(0,\frac{1}{3\sqrt{3}}\Bigr).G=3A+B+C =(0,33 1 ).
Рассмотрим задачу: найти точку PPP минимизирующую сумму евклидовых расстояний до вершин,
S(P)=∣PA∣+∣PB∣+∣PC∣.S(P)=|PA|+|PB|+|PC|.S(P)=∣PA∣+∣PB∣+∣PC∣.
Очевидная (ошибочная) эвристика: «центроид минимизирует сумму расстояний». Покажем, что это не так.
Вычисления:
- если взять P=AP=AP=A, то
∣PA∣=0,∣PB∣=∣PC∣=1+13=23|PA|=0,\quad |PB|=|PC|=\sqrt{1+\tfrac{1}{3}}=\tfrac{2}{\sqrt{3}}∣PA∣=0,∣PB∣=∣PC∣=1+31 =3 2 ,
поэтому
S(A)=0+2⋅23=43≈2.3094.S(A)=0+2\cdot\frac{2}{\sqrt{3}}=\frac{4}{\sqrt{3}}\approx 2.3094.S(A)=0+2⋅3 2 =3 4 ≈2.3094.
- для центроида GGG:
∣GA∣=233≈0.3849,∣GB∣=∣GC∣=1+127=2827≈1.0184,|GA|=\frac{2}{3\sqrt{3}}\approx 0.3849,\quad |GB|=|GC|=\sqrt{1+\frac{1}{27}}=\sqrt{\tfrac{28}{27}}\approx 1.0184,∣GA∣=33 2 ≈0.3849,∣GB∣=∣GC∣=1+271 =2728 ≈1.0184, поэтому
S(G)=∣GA∣+∣GB∣+∣GC∣≈0.3849+2⋅1.0184≈2.4217.S(G)=|GA|+|GB|+|GC|\approx 0.3849+2\cdot1.0184\approx 2.4217.S(G)=∣GA∣+∣GB∣+∣GC∣≈0.3849+2⋅1.0184≈2.4217.
То есть S(G)>S(A)S(G)>S(A)S(G)>S(A). Следовательно центроид не даёт минимума суммы расстояний — оптимум достигается в вершине AAA.
Почему эвристика вводит в заблуждение и как правильно подходить
- Центроид действительно минимизирует сумму квадратов расстояний:
Φ(P)=∣PA∣2+∣PB∣2+∣PC∣2\Phi(P)=|PA|^2+|PB|^2+|PC|^2Φ(P)=∣PA∣2+∣PB∣2+∣PC∣2 и критическая точка ∇Φ=0\nabla\Phi=0∇Φ=0 даёт P=A+B+C3P=\tfrac{A+B+C}{3}P=3A+B+C . Но это другое функциональное требование (квадраты вместо модулей).
- Для функционала S(P)=∑∣P−Vi∣S(P)=\sum |P-V_i|S(P)=∑∣P−Vi ∣ условие стационарности (при PPP не совпадающем с вершиной) векторно:
∑i=13P−Vi∣P−Vi∣=0.\sum_{i=1}^3\frac{P-V_i}{|P-V_i|}=0.i=1∑3 ∣P−Vi ∣P−Vi =0. Для треугольника с углами < 120∘120^\circ120∘ это ведёт к точке Ферма (Торричелли), из которой лучи к вершинам образуют углы 120∘120^\circ120∘. Если в треугольнике есть угол ≥120∘\ge 120^\circ≥120∘, то оптимум достигается в соответствующей вершине (как в нашем примере).
- Правильный алгоритм решения:
1. Проверить, есть ли угол треугольника ≥120∘\ge 120^\circ≥120∘. Если да — оптимум в этой вершине.
2. Иначе искать точку Ферма: использовать геометрическую конструкцию (строить внешние равносторонние треугольники и соединять соответствующие вершины) или численные методы (напр., алгоритм Вайцфельда для геометрической медианы или решение системы ∑(P−Vi)/∣P−Vi∣=0\sum (P-V_i)/|P-V_i|=0∑(P−Vi )/∣P−Vi ∣=0).
Краткий вывод: центроид — это центр масс и минимизатор суммы квадратов расстояний, но не оптимизатор суммы модулей расстояний; для последней задачи нужно проверять углы и применять критерий Ферма/геометрической медианы.