В пространстве даны четыре точки, никакие три из которых не лежат в одной плоскости; предложите критерии и алгоритмы, позволяющие определить, являются ли образованные ими шесть отрезков ребрами невырожденного тетраэдра с заданными отношениями длин
Кратко — идея: сравнить попарные расстояния между четырьмя данными точками с пропорциями заданных шести рёбер (все перестановки соответствий), и для каждого совпадения проверить невырожденность (строгие неравенства треугольников на гранях и положительный объём по формуле Кэли—Мейнера). Алгоритм (пошагово): 1) Вычислить шесть попарных расстояний между точками: d12,d13,d14,d23,d24,d34.
d_{12},d_{13},d_{14},d_{23},d_{24},d_{34}. d12,d13,d14,d23,d24,d34. 2) Пусть задан вектор отношений для шести рёбер (r1,…,r6)(r_1,\dots,r_6)(r1,…,r6). Если отношения не привязаны к конкретным парам вершин, перебрать все биекции между множеством шурупных пар {12,13,14,23,24,34}\{12,13,14,23,24,34\}{12,13,14,23,24,34} и индексами {1,…,6}\{1,\dots,6\}{1,…,6} (в худшем случае 6!=7206!=7206!=720 перестановок). 3) Для каждой перестановки «назначение» вычислить требуемый масштабный множитель s>0s>0s>0. Если данные точные, достаточно взять один ненулевой индекс ppp и положить s=dassigned(p)rp,
s = \frac{d_{\text{assigned}(p)}}{r_p}, s=rpdassigned(p),
и проверить для всех kkkdassigned(k)=s rk.
d_{\text{assigned}(k)} = s\,r_k. dassigned(k)=srk.
В численной задаче можно вычислить оптимальный в смысле наименьших квадратов s=∑kdassigned(k)rk∑krk2
s = \frac{\sum_k d_{\text{assigned}(k)} r_k}{\sum_k r_k^2} s=∑krk2∑kdassigned(k)rk
и затем проверить относительную ошибку maxk∣dassigned(k)−srk∣srk≤ε\max_k\frac{|d_{\text{assigned}(k)}-s r_k|}{s r_k}\le\varepsilonmaxksrk∣dassigned(k)−srk∣≤ε для выбранного допуска ε\varepsilonε. 4) Если пропорциональность выполнена (в пределах допуска), проверить, что каждая грань образует ненулевой треугольник: для каждой тройки рёбер грани a,b,ca,b,ca,b,c проверить строгие неравенства a+b>c,a+c>b,b+c>a.
a+b>c,\quad a+c>b,\quad b+c>a. a+b>c,a+c>b,b+c>a. 5) Проверить невырожденность всего тетраэдра через детерминант Кэли—Мейнера. Составить матрицу M=(0111110d122d132d1421d1220d232d2421d132d2320d3421d142d242d3420),
M=\begin{pmatrix} 0&1&1&1&1\\[4pt] 1&0&d_{12}^2&d_{13}^2&d_{14}^2\\[4pt] 1&d_{12}^2&0&d_{23}^2&d_{24}^2\\[4pt] 1&d_{13}^2&d_{23}^2&0&d_{34}^2\\[4pt] 1&d_{14}^2&d_{24}^2&d_{34}^2&0 \end{pmatrix}, M=0111110d122d132d1421d1220d232d2421d132d2320d3421d142d242d3420,
и вычислить V2=1288detM.
V^2=\frac{1}{288}\det M. V2=2881detM.
Требуется V2>0V^2>0V2>0 (в численном варианте V2>δV^2>\deltaV2>δ для малого положительного δ\deltaδ). 6) Если для какой‑то перестановки все проверки прошли — ответ «да» (данные шесть отрезков соответствуют заданным отношениям длины и образуют невырожденный тетраэдр). Если ни одна перестановка не прошла — «нет». Комментарии и оптимизации: - Можно предварительно отсеять перестановки по простым соотношениям (например, относительные упорядочения длин: наибольшее должно соответствовать наибольшему и т. п.), чтобы сократить перебор. - В неточных данных используйте критерий наименьших квадратов и пороги для относительной ошибки и для V2V^2V2. - Проверка треугольных неравенств на гранях обычно быстрее, чем подсчёт детерминанта; можно сначала её выполнять как грубой отсекающей проверки.
Алгоритм (пошагово):
1) Вычислить шесть попарных расстояний между точками:
d12,d13,d14,d23,d24,d34. d_{12},d_{13},d_{14},d_{23},d_{24},d_{34}.
d12 ,d13 ,d14 ,d23 ,d24 ,d34 .
2) Пусть задан вектор отношений для шести рёбер (r1,…,r6)(r_1,\dots,r_6)(r1 ,…,r6 ). Если отношения не привязаны к конкретным парам вершин, перебрать все биекции между множеством шурупных пар {12,13,14,23,24,34}\{12,13,14,23,24,34\}{12,13,14,23,24,34} и индексами {1,…,6}\{1,\dots,6\}{1,…,6} (в худшем случае 6!=7206!=7206!=720 перестановок).
3) Для каждой перестановки «назначение» вычислить требуемый масштабный множитель s>0s>0s>0. Если данные точные, достаточно взять один ненулевой индекс ppp и положить
s=dassigned(p)rp, s = \frac{d_{\text{assigned}(p)}}{r_p},
s=rp dassigned(p) , и проверить для всех kkk dassigned(k)=s rk. d_{\text{assigned}(k)} = s\,r_k.
dassigned(k) =srk . В численной задаче можно вычислить оптимальный в смысле наименьших квадратов
s=∑kdassigned(k)rk∑krk2 s = \frac{\sum_k d_{\text{assigned}(k)} r_k}{\sum_k r_k^2}
s=∑k rk2 ∑k dassigned(k) rk и затем проверить относительную ошибку maxk∣dassigned(k)−srk∣srk≤ε\max_k\frac{|d_{\text{assigned}(k)}-s r_k|}{s r_k}\le\varepsilonmaxk srk ∣dassigned(k) −srk ∣ ≤ε для выбранного допуска ε\varepsilonε.
4) Если пропорциональность выполнена (в пределах допуска), проверить, что каждая грань образует ненулевой треугольник: для каждой тройки рёбер грани a,b,ca,b,ca,b,c проверить строгие неравенства
a+b>c,a+c>b,b+c>a. a+b>c,\quad a+c>b,\quad b+c>a.
a+b>c,a+c>b,b+c>a.
5) Проверить невырожденность всего тетраэдра через детерминант Кэли—Мейнера. Составить матрицу
M=(0111110d122d132d1421d1220d232d2421d132d2320d3421d142d242d3420), M=\begin{pmatrix}
0&1&1&1&1\\[4pt]
1&0&d_{12}^2&d_{13}^2&d_{14}^2\\[4pt]
1&d_{12}^2&0&d_{23}^2&d_{24}^2\\[4pt]
1&d_{13}^2&d_{23}^2&0&d_{34}^2\\[4pt]
1&d_{14}^2&d_{24}^2&d_{34}^2&0
\end{pmatrix},
M= 01111 10d122 d132 d142 1d122 0d232 d242 1d132 d232 0d342 1d142 d242 d342 0 , и вычислить
V2=1288detM. V^2=\frac{1}{288}\det M.
V2=2881 detM. Требуется V2>0V^2>0V2>0 (в численном варианте V2>δV^2>\deltaV2>δ для малого положительного δ\deltaδ).
6) Если для какой‑то перестановки все проверки прошли — ответ «да» (данные шесть отрезков соответствуют заданным отношениям длины и образуют невырожденный тетраэдр). Если ни одна перестановка не прошла — «нет».
Комментарии и оптимизации:
- Можно предварительно отсеять перестановки по простым соотношениям (например, относительные упорядочения длин: наибольшее должно соответствовать наибольшему и т. п.), чтобы сократить перебор.
- В неточных данных используйте критерий наименьших квадратов и пороги для относительной ошибки и для V2V^2V2.
- Проверка треугольных неравенств на гранях обычно быстрее, чем подсчёт детерминанта; можно сначала её выполнять как грубой отсекающей проверки.