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?