\( \DeclareMathOperator{\abs}{abs} \newcommand{\ensuremath}[1]{\mbox{$#1$}} \)
(%i1) |
wxdraw2d(
implicit(
y
^
2
-
2
*
x,
x,
0,
2,
y,
-
2,
2),
point_type = circle, point_size = 1, points_joined =true, color = red, points([[ 1, 1],[ 1, sqrt( 2)]]), point_type = circle, point_size = 1, points_joined =true, color = green, points([[ 1, 1],[ 0 . 95, sqrt( 2 * 0 . 95)]]), point_type = circle, point_size = 1, points_joined =true, color = black, points([[ 1, 1],[ 1 . 05, sqrt( 2 * 1 . 05)]]) ) ; |
Las lineas verde, roja y negra, nos muestra unos ejemplos de vectores candidatos a solución del problema. Recordemos que la escala de los ejes son diferentes, las apariencias engañan.
Definamos la función que pretendemos minimizar. Esta función será la distancia entre el punto (1,1) y un punto cualquier de la parábola \(y^2=2x\). Como los puntos más cercanos se encuentra en la rama \(y=+\sqrt{2x}\), buscamos la distancia entre (1,1) y \((x,\sqrt{2x})\)
(%i2) | dt( x) : = sqrt(( 1 - x) ^ 2 +( 1 - sqrt( 2 * x)) ^ 2) ; |
(%i3) | wxplot2d( dt( x),[ x, 0, 2]) ; |
Calculemos la derivada y busquemos sus puntos críticos.
(%i4) | define( Ddt( x), diff( dt( x), x)) ; |
(%i5) | solve( Ddt( x) = 0, x) ; |
Solo nos interesa la coordenada real.
(%i6) |
wxdraw2d(
implicit(
y
^
2
-
2
*
x,
x,
0,
2,
y,
-
2,
2),
point_type = circle, point_size = 1, points_joined =true, color = red, points([[ 1, 1],[ 1 / 2 ^( 1 / 3), sqrt( 2 / 2 ^( 1 / 3))]]) ) ; |
Por tanto la solución será:
(%i7) | sqrt(( 1 / 2 ^( 1 / 3)) ^ 2 +( sqrt( 2 / 2 ^( 1 / 3))) ^ 2) ; |
(%i8) | float( %) ; |
Created with wxMaxima.
Primero visualicemos el problema.