waxtepСкорее всего не сработает, потому что при определённых параметрах фигуры я смог на четвёртой итерации (сиреневая) получить явную выпуклость (что помогает увидеть штриховая серая линия):
-- Пн фев 10, 2020 00:29:45 --Каждая операция «усреднения» сопоставляет вершине

-угольника (при обходе в фиксированном порядке) вершину

нового, где сложение в индексах понимается по модулю

. Тогда чем больше мы проделаем усреднений, тем ближе становится распределение весов

в разложении

к равномерному. Если правильно описать, что значит «ближе» (а само это распределение можно найти и явно — это wrapped (до

) биномиальное распределение с

и числом испытаний, равным количеству «усреднений»), то можно будет наверно отсечь класс фигур, которые из-за этого сглаживания весов станут выпуклыми, если не вообще все фигуры.