Función distancia con signo

Función distancia con signo.

En matemáticas la función distancia con signo mide cuán cerca se encuentra un punto x de un conjunto S otorgándole un signo según el punto se encuentre de 'un lado o de otro' del conjunto S.

f ( x ) = { d ( x , S )  si  x A 0  si  x S d ( x , S )  si  x B {\displaystyle f(x)={\begin{cases}d(x,S)&{\mbox{ si }}x\in A\\0&{\mbox{ si }}x\in S\\-d(x,S)&{\mbox{ si }}x\in B\end{cases}}}

donde

d ( x , S ) = inf y S d ( x , y ) {\displaystyle d(x,S)=\inf _{y\in S}d(x,y)} es la distancia ordinaria de un punto a un conjunto, A y B son conjuntos disjuntos que se definen según las características de S.

  • Aunque la definición de la función tiene sentido en un espacio métrico cualquiera y para cualquier conjunto S, habitualmente solo se define en los R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} y con S con suficientes propiedades.
  • Si la superficie es completa, es decir, S = c l ( S ) {\displaystyle S=cl(S)} donde cl es la clausura, podemos reemplazar ínfimo por mínimo.
  • La función distancia con signo es llamada también función distancia orientada

Función distancia con signo para superficies

Para una superficie S que encierra un volumen la función distancia con signo b S ( x ) {\displaystyle b_{S}(x)} tomará valores positivos fuera de S, irá tendiendo a 0 a medida que x se acerca a c l ( S ) {\displaystyle cl(S)} y tomará valores negativos dentro de S.

b S ( x ) = { d S ( x )  si  x S + 0  si  x c l ( S ) d S ( x )  si  x S {\displaystyle b_{S}(x)={\begin{cases}d_{S}(x)&{\mbox{ si }}x\in S^{+}\\0&{\mbox{ si }}x\in cl(S)\\-d_{S}(x)&{\mbox{ si }}x\in S^{-}\end{cases}}}

Donde S + {\displaystyle S^{+}} es el espacio fuera de la superficie y S {\displaystyle S^{-}} el espacio encerrado por la superficie.

  • Para superficies que no encierran un volumen es posible también determinar el signo de b S ( x ) {\displaystyle b_{S}(x)} . Sabemos que la elección de un vector normal N ( p ) {\displaystyle N(p)} en un punto p de una superficie S induce una orientación en S, esto es, un campo continuo de vectores normales a la superficie. Para superficies no orientables en general es posible, de la misma manera, determinar una orientación local en un entorno de p. Luego, como en general b S ( x ) {\displaystyle b_{S}(x)} puede tomarse como la distancia entre x y un único punto p x c l ( S ) {\displaystyle p_{x}\in cl(S)} , y como x p x {\displaystyle x-p_{x}} es paralelo a N ( p ) {\displaystyle N(p)} la función tomara un valor positivo si x p x {\displaystyle x-p_{x}} tiene el mismo sentido que N ( p ) {\displaystyle N(p)} y un valo negativo si tienen sentidos opuestos.

Esqueleto

  • Pueden existir ciertos puntos en el espacio donde la distancia a la superficie puede tomarse como la distancia a dos o más puntos de c l ( S ) {\displaystyle cl(S)} . Este conjunto de puntos lo llamamos esqueleto de S y lo notaremos ϵ ( S ) {\displaystyle \epsilon (S)} . Por ejemplo, en una esfera su esqueleto es su centro y un cilindro su eje.

ϵ ( S ) = { x R 3 / b S ( x ) = s x p x = s x p y , s = ± 1 y p x p y } {\displaystyle \epsilon (S)=\left\{x\in \mathbb {R} ^{3}\;/\;b_{S}(x)=s\|x-p_{x}\|=s\|x-p_{y}\|,\;s=\pm 1\;y\;p_{x}\neq p_{y}\right\}}

Propiedades

Si S es una superficie continua y suave a trozos se verifican las siguientes propiedades:

1. Sea p x c l ( S ) {\displaystyle p_{x}\in cl(S)} tal que b S ( x ) = ± x p x {\displaystyle b_{S}(x)=\pm \|x-p_{x}\|} entonces x p x {\displaystyle x-p_{x}} es normal a S en p x {\displaystyle p_{x}} .

Demostración:
Sea A la esfera de centro x y radio x p x {\displaystyle \|x-p_{x}\|} . Supongamos que x p x {\displaystyle x-p_{x}} no es normal a S en p x {\displaystyle p_{x}} , entonces A no es tangente a S en p x {\displaystyle p_{x}} , entonces existirá en un entorno de p x {\displaystyle p_{x}} un p y S {\displaystyle p_{y}\in S} dentro A, entonces x p y < x p x {\displaystyle \|x-p_{y}\|<\|x-p_{x}\|} , lo cual es falso.

2. b S ( x ) {\displaystyle b_{S}(x)} es Lipschitziana de constante k = 1, es decir, b S ( x ) b S ( y ) x y {\displaystyle \|b_{S}(x)-b_{S}(y)\|\leq \|x-y\|} .

Demostración:
Si x e y S + {\displaystyle x\;e\;y\in S^{+}} entonces x p x x p y x y + y p y {\displaystyle \|x-p_{x}\|\leq \|x-p_{y}\|\leq \|x-y\|+\|y-p_{y}\|} , entonces x p x y p y x y {\displaystyle \|x-p_{x}\|-\|y-p_{y}\|\leq \|x-y\|} . Si x S + {\displaystyle x\in S^{+}} e y S {\displaystyle y\in S^{-}} , entonces z = x y ¯ S {\displaystyle \exists z={\overline {xy}}\cap S} tal que x p x x z {\displaystyle \|x-p_{x}\|\leq \|x-z\|} y y p y y z {\displaystyle \|y-p_{y}\|\leq \|y-z\|} , entonces x p x + y p y x y {\displaystyle \|x-p_{x}\|+\|y-p_{y}\|\leq \|x-y\|} .

3. b S ( x ) {\displaystyle b_{S}(x)} es diferenciable en casi todos los puntos.

Demostración:
El teorema de Rademacher, establece que si U es un subconjunto abierto de R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} y f ( x ) {\displaystyle f(x)} es Lipschitz continua, entonces f ( x ) {\displaystyle f(x)} es Fréchet diferenciable en casi todo U.

4. b S ( x ) {\displaystyle b_{S}(x)} es diferenciable en x si y solo si x ϵ ( S ) {\displaystyle x\notin \epsilon (S)} y en ese caso existirá un único p x {\displaystyle p_{x}} tal que b S ( x ) = ± x p x {\displaystyle b_{S}(x)=\pm \|x-p_{x}\|} y b S ( x ) = x p x b S ( x ) {\displaystyle \nabla b_{S}(x)={\frac {x-p_{x}}{b_{S}(x)}}} .

5. b S ( x ) = 1 {\displaystyle \|\nabla b_{S}(x)\|=1} , es solución de la ecuación de la eikonal.

6. x S , N ( x ) = b S ( x ) {\displaystyle \forall x\in S,N(x)=\nabla b_{S}(x)} , es decir para todo punto x en la superficie S la normal en x es el gradiente de b S ( x ) {\displaystyle b_{S}(x)} en x.

Demostración:
S c l ( S ) = { x / b S ( x ) = 0 } {\displaystyle S\subset cl(S)=\left\{x\;/\;b_{S}(x)=0\right\}} , entonces N ( x ) = b S ( x ) b S ( x ) = b S ( x ) 1 = b S ( x ) {\displaystyle N(x)={\frac {\nabla b_{S}(x)}{\|\nabla b_{S}(x)\|}}={\frac {\nabla b_{S}(x)}{1}}=\nabla b_{S}(x)}

7. H ( x ) = Δ b S ( x ) {\displaystyle H(x)=\Delta b_{S}(x)} La curvatura media en x es igual al Laplaciano en x.

Demostración:
H ( x ) = b S ( x ) b S ( x ) = b S ( x ) 1 = b S ( x ) = 2 b S ( x ) = Δ b S ( x ) {\displaystyle H(x)=\nabla {\frac {\nabla b_{S}(x)}{\|\nabla b_{S}(x)\|}}=\nabla {\frac {\nabla b_{S}(x)}{1}}=\nabla \nabla b_{S}(x)=\nabla ^{2}b_{S}(x)=\Delta b_{S}(x)}

Ejemplos

  • Distancia a un plano

Para un plano Π A . x + B . y + C . z + D = 0 {\displaystyle \Pi \equiv A.x+B.y+C.z+D=0} cuyo vector normal es ( A , B , C ) {\displaystyle (A,B,C)}

b Π ( x , y , z ) = A . x + B . y + C . z + D A 2 + B 2 + C 2 {\displaystyle b_{\Pi }(x,y,z)={\frac {A.x+B.y+C.z+D}{\sqrt {A^{2}+B^{2}+C^{2}}}}} .
  • Distancia a una esfera

Sea S la esfera de centro ( a , b , c ) {\displaystyle (a,b,c)} y radio r

b S ( x , y , z ) = ( x a ) 2 + ( y b ) 2 + ( z c ) 2 r {\displaystyle b_{S}(x,y,z)={\sqrt {(x-a)^{2}+(y-b)^{2}+(z-c)^{2}}}-r}
  • distancia a un toro

Sea S un toro generado al rotar una circunferencia de radio r cuyo centro está separado a una distancia R del eje z y centrado en el origen.

b S ( x , y , z ) = ( x 2 + y 2 R ) 2 + z 2 r {\displaystyle b_{S}(x,y,z)={\sqrt {({\sqrt {x^{2}+y^{2}}}-R)^{2}+z^{2}}}-r}

Referencias

  • Michel C. Delfour,J. P. Zolésio. Shapes and geometries: analysis, differential calculus, and optimization. 

Enlaces externos

  • [1].
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