Обновление ответа, 22 декабря: использование наблюдение, что существует гомоморфизм между отдельными секциями и перестановками объектов в кубе, перечислите все такие перестановки, представив группу симметрии куба как подгруппу SymmetricGroup[8] и используя GroupElements/Permute, найдите назначения центроидов с помощью решателя Mathematica SAT, выберите наборы точек с различными сингулярными значениями, еще несколько деталей и полный код, указанный здесь
Вопрос
Интересным 2D сечением является плоскость, проходящая через центр обычного 3D симплекса и двух других точек, каждая из которых является центром тяжести некоторого непустого подмножества вершин. Он определяется двумя подмножествами вершин. Например, {{1},{1,2}} дает плоскость, определяемую тремя точками — центром тетраэдра, первой вершиной и средним значением первой и второй вершин.
Интересным набором сечений является множество, в котором никакие два сечения не определяют одну и ту же плоскость при перемаркировке вершин. Например, набор {{{1},{2}},{{3},{4}}} не интересен. Существует ли эффективный подход к поиску интересного набора интересных разделов? Мне нужно что-то, что можно было бы обобщить на аналогичную задачу для 3D-сечений 7D-симплекса и закончить за ночь.
Мой предпринятый подход ниже. Одна проблема заключается в том, что если вы игнорируете геометрию, некоторые эквивалентные разделы будут сохранены, поэтому я получаю 10 разделов вместо 3. Более серьезная проблема заключается в том, что я использовал грубую силу, и она определенно не масштабируется и (требуется 10 ^ 17 сравнения для 7D симплекс)
(источник: yaroslavvb.com а>)
Вот код Mathematica для создания изображения выше.
entropy[vec_] := Total[Table[p Log[p], {p, vec}]];
hadamard = KroneckerProduct @@ Table[{{1, 1}, {1, -1}}, {2}];
(* rows of hadamard matrix give simplex vertex coordinates *)
vertices = hadamard;
invHad = Inverse[hadamard];
m = {m1, m2, m3, m4};
vs = Range[4];
(* take a set of vertex averages, generate all combinations arising \
from labeling of vertices *)
vertexPermutations[set_] := (
newSets = set /. Thread[vs -> #] & /@ Permutations[vs];
Map[Sort, newSets, {2}]
);
(* anchors used to define a section plane *)
sectionAnchors = Subsets[{1, 2, 3, 4}, {1, 3}];
(* all sets of anchor combinations with centroid anchor always \
included *)
anchorSets = Subsets[sectionAnchors, {2}];
anchorSets = Prepend[#, {1, 2, 3, 4}] & /@ anchorSets;
anchorSets = Map[Sort, anchorSets, {2}];
setEquivalent[set1_, set2_] := MemberQ[vertexPermutations[set1], set2];
equivalenceMatrix =
Table[Boole[setEquivalent[set1, set2]], {set1, anchorSets}, {set2,
anchorSets}];
Needs["GraphUtilities`"];
(* Representatives of "vertex-relabeling" equivalence classes of \
ancher sets *)
reps = First /@ StrongComponents[equivalenceMatrix];
average[verts_] := Total[vertices[[#]] & /@ verts]/Length[verts];
makeSection2D[vars_, {p0_, p1_, p2_}] := Module[{},
v1 = p1 - p0 // Normalize;
v2 = p2 - p0;
v2 = v2 - (v1.v2) v1 // Normalize;
Thread[vars -> (p0 + v1 x + v2 y)]
];
plotSection2D[f_, pointset_] := (
simplex =
Graphics3D[{Yellow, Opacity[.2],
GraphicsComplex[Transpose@Rest@hadamard,
Polygon[Subsets[{1, 2, 3, 4}, {3}]]]}];
anchors = average /@ pointset;
section = makeSection2D[m, anchors];
rf = Function @@ ({{x, y, z, u, v},
And @@ Thread[invHad.{1, x, y, z} > 0]});
mf = Function @@ {{p1, p2, p3, x, y}, f[invHad.m /. section]};
sectionPlot =
ParametricPlot3D @@ {Rest[m] /. section, {x, -3, 3}, {y, -3, 3},
RegionFunction -> rf, MeshFunctions -> {mf}};
anchorPlot = Graphics3D[Sphere[Rest[#], .05] & /@ anchors];
Show[simplex, sectionPlot, anchorPlot]
);
plots = Table[
plotSection2D[entropy, anchorSets[[rep]]], {rep, reps}];
GraphicsGrid[Partition[plots, 3]]