Ещё раз попробую сформулировать. В функционал
входят декартовы координаты естественно параметризованной кривой
и производной
. Уравнения выписаны именно для естественно параметризованной кривой -- какую угодно кривую в функционал запихать не получится, придётся переписывать все уравнения, что весьма затруднительно.
Теперь нужно найти оптимальную кривую
(для которой
). Оптимальную тут конечно не найти, но хотя бы субоптимальную. Пусть, например, в декартовых координатах субоптимальная кривая может быть приближена некоторым полиномом
(1)
Тогда задача оптимизации сводится к поиску коэффициентов
. Нужно реализовать процедуру перебора этих коэффициентов. Допустим, это будет метод градиентного спуска. Выбираем начальные значения коэффициентов
, вычисляем значение градиента F по этим коэффициентам, даём приращение коэффициентам против направления градиента и т.д. Проблема: мы не можем выбрать произвольный набор параметров
, т.к. этот набор в общем случае не удовлетворяет
, следовательно полином (1) нельзя подставлять в
.
Вопрос: каким образом перебирать коэффициенты так, чтобы
всегда оставалась естественно параметризованной? Или, может, декартовы координаты приближать не полиномами, а каким-нибудь другим набором функций?