worm2 писал(а):
Дык решены же уже на этом форуме.
Я же ссылку уже
кидал (по 1-й задаче). Она элементарно сводится к
этой.
А 3-я вот
здесь рассмотрена.
Хм.
Там обсуждалась не первая задача, и к
этой она не сводится (т.к. к
эта относится к точкам на прямой).
Здесь действительно рассмотрена 3-я, только я чего-то перестал понимать:
worm2 писал(а):
Да вроде "просто": найти минимальную по длине проекцию выпуклой оболочки точек и через её середину восстановить перпендикуляр...
-- как конкретно Вы предлагаете искать "минимальную по длине проекцию"?
------------------------------------------------------------------------
Ладно, раз уж пошла такая путаница со ссылками и формулировками, изложу алгоритмы решения (ну а доказательства пусть останутся в качестве упражнений).
Задача 1 (минимизируем сумму расстояний).
Надо перебрать все пары точек, провести через каждую пару прямую и выбрать из этих прямых наилучшую. В общем, просто перебор.
Решение "локально единственно", т.е.: решений может быть несколько, но каждое из них является локальным минимумом.
Задача 3 (минимизируем максимальное расстояние).
Тоже перебор, только теперь надо перебирать все тройки точек. Для каждой тройки рассмотреть все средние линии соответствующего треугольника и среди всех средних линий выбрать наилучшую.
Решение также единственно, но лишь локально.
Задача 2 (минимизируем сумму квадратов расстояний).
В принципе,
Алексей К. изложил правильное решение. Я только приведу его обобщение на произвольные размерности.
Пусть есть
точек:
, где каждая
,
-- размерность пространства. Требуется провести между ними линейное многообразие размерности
(
) так, чтобы сумма квадратов расстояний от него до этих точек была минимальна.
Решение. Многообразие фиксируется своей "точкой привязки" и направлением. В качестве точки привязки может служить центр масс. Будем считать, что из всех координат уже вычтены координаты центра масс, т.е. что центр масс уже сдвинут в начало. Далее, образуем матрицу
с элементами:
и назовём её матрицей Грама (почему бы и нет?). Размер матрицы совпадает с размерностью исходного пространства.
Тогда искомым подпространством будет спектральное подпространство матрицы Грама размерности
, отвечающее соответствующему количеству (с учётом кратности) наибольших чисел этой матрицы. Или, другими словами: базисом в этом подпространстве будут собственные вектора, отвечающие наибольшим собственным числам.
Или, что эквивалентно: ортогональное дополнение к искомому подпространству натянуто на собственные вектора, отвечающие наименьшим собственным числам. Как выгоднее считать -- зависит от того, к чему ближе
: к единице или к
.
Решение единственно ровно настолько, насколько однозначно определяется спектральное подпространство. Т.е. насколько вырожденным будет собственное число, попадающее на границу. В частности, если все собственные числа простые, то решение заведомо единственно.