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diff --git a/buch/papers/lambertw/teil1.tex b/buch/papers/lambertw/teil1.tex index 7b545c3..e8eca2c 100644 --- a/buch/papers/lambertw/teil1.tex +++ b/buch/papers/lambertw/teil1.tex @@ -3,53 +3,347 @@ % % (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil % -\section{Teil 1 -\label{lambertw:section:teil1}} -\rhead{Problemstellung} -Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem -accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa -quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae -dicta sunt explicabo. -Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit aspernatur aut odit -aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores eos qui ratione -voluptatem sequi nesciunt -\begin{equation} -\int_a^b x^2\, dx -= -\left[ \frac13 x^3 \right]_a^b -= -\frac{b^3-a^3}3. -\label{lambertw:equation1} -\end{equation} -Neque porro quisquam est, qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, -consectetur, adipisci velit, sed quia non numquam eius modi tempora -incidunt ut labore et dolore magnam aliquam quaerat voluptatem. - -Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis -suscipit laboriosam, nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? -Quis autem vel eum iure reprehenderit qui in ea voluptate velit -esse quam nihil molestiae consequatur, vel illum qui dolorem eum -fugiat quo voluptas nulla pariatur? - -\subsection{De finibus bonorum et malorum -\label{lambertw:subsection:finibus}} -At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui -blanditiis praesentium voluptatum deleniti atque corrupti quos -dolores et quas molestias excepturi sint occaecati cupiditate non -provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia -animi, id est laborum et dolorum fuga \eqref{000tempmlate:equation1}. +\section{Wird das Ziel erreicht? +\label{lambertw:section:Wird_das_Ziel_erreicht}} +\rhead{Wird das Ziel erreicht?} +% +Sehr oft kommt es vor, dass bei Verfolgungsproblemen die Frage auftaucht, ob das Ziel überhaupt erreicht wird. +Wenn zum Beispiel die Geschwindigkeit des Verfolgers kleiner ist als diejenige des Ziels, gibt es Anfangsbedingungen bei denen das Ziel nie erreicht wird. +Im Anschluss dieser Frage stellt sich meist die nächste Frage, wie lange es dauert bis das Ziel erreicht wird. +Diese beiden Fragen werden in diesem Kapitel behandelt und am Beispiel aus \ref{lambertw:section:teil4} betrachtet. +Das Beispiel wird bei dieser Betrachtung noch etwas erweitert indem alle Punkte auf der gesamtem $xy$-Ebene als Startwerte zugelassen werden. -Et harum quidem rerum facilis est et expedita distinctio -\ref{lambertw:section:loesung}. -Nam libero tempore, cum soluta nobis est eligendi optio cumque nihil -impedit quo minus id quod maxime placeat facere possimus, omnis -voluptas assumenda est, omnis dolor repellendus -\ref{lambertw:section:folgerung}. -Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut rerum -necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae sint et -molestiae non recusandae. -Itaque earum rerum hic tenetur a sapiente delectus, ut aut reiciendis -voluptatibus maiores alias consequatur aut perferendis doloribus -asperiores repellat. +Nun gilt es zu definieren, wann das Ziel erreicht wird. +Da sowohl Ziel und Verfolger als Punkte modelliert wurden, gilt das Ziel als erreicht, wenn die Koordinaten des Verfolgers mit denen des Ziels bei einem diskreten Zeitpunkt $t_1$ übereinstimmen. +Somit gilt es +% +\begin{equation} + z(t_1)=v(t_1) + \label{bedingung_treffer} +\end{equation} +% +zu lösen. +Die Parametrisierung von $z(t)$ ist im Beispiel definiert als +\begin{equation} + z(t) + = + \left( \begin{array}{c} 0 \\ t \end{array} \right)\text{.} +\end{equation} +% +Die Parametrisierung von $v(t)$ ist von den Startbedingungen abhängig. Deshalb wird die Bedingung \eqref{bedingung_treffer} jeweils für die unterschiedlichen Startbedingungen separat analysiert. +% +\subsection{Anfangsbedingung im ersten Quadranten} +% +Wenn der Verfolger im ersten Quadranten startet, dann kann $v(t)$ mit den Gleichungen aus \eqref{lambertw:eqFunkXNachT}, welche +\begin{align} + x\left(t\right) + &= + x_0\cdot\sqrt{\frac{1}{\chi}W\left(\chi\cdot \exp\left( \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}\right) \right)} \\ + y(t) + &= + \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2+\left(y_0-r_0\right)\operatorname{ln}\left(\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2\right)-r_0+3y_0\right)\\ + \chi + &= + \frac{r_0+y_0}{r_0-y_0}, \quad + \eta + = + \left(\frac{x}{x_0}\right)^2,\quad + r_0 + = + \sqrt{x_0^2+y_0^2} + \text{.} +\end{align} +% +Der Verfolger ist durch +\begin{equation} + v(t) + = + \left( \begin{array}{c} x(t) \\ y(t) \end{array} \right) + \text{.} +\end{equation} +% +parametrisiert, wobei $y(t)$ viel komplexer ist als $x(t)$. +Daher wird das Problem in zwei einzelne Teilprobleme zerlegt, wodurch die Bedingung der $x$- und $y$-Koordinaten einzeln überprüft werden müssen. Es entstehen daher die Bedingungen +% +\begin{align} + 0 + &= + x(t) + = + x_0\sqrt{\frac{1}{\chi}W\left(\chi\cdot \exp\left( \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}\right)\right)} + \\ + t + &= + y(t) + = + \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2+\left(y_0-r_0\right)\operatorname{ln}\left(\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2\right)-r_0+3y_0\right)\text{,} +\end{align} +% +welche beide gleichzeitig erfüllt sein müssen, damit das Ziel erreicht wurde. +Zuerst wird die Bedingung der $x$-Koordinate betrachtet. +Da $x_0 \neq 0$ und $\chi \neq 0$ kann +\begin{equation} + 0 + = + x_0\sqrt{\frac{1}{\chi}W\left(\chi\cdot \exp\left( \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}\right)\right)} +\end{equation} +algebraisch zu +\begin{equation} + 0 + = + W\left(\chi\cdot \exp\left( \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}\right)\right) +\end{equation} +umgeformt werden. +Es ist zu beachten, dass $W(x)$ die Lambert W-Funktion ist, welche im Kapitel \eqref{buch:section:lambertw} behandelt wurde. +Diese Gleichung entspricht genau den Nullstellen der Lambert W-Funktion. Mit der einzigen Nullstelle der Lambert W-Funktion bei +\begin{equation*} + W(0)=0 + \text{,} +\end{equation*} +kann die Bedingung weiter vereinfacht werden zu +\begin{equation} + 0 + = + \chi\cdot \exp\left( \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}\right) + \text{.} +\end{equation} +Da $\chi\neq0$ und die Exponentialfunktion nie null sein kann, ist diese Bedingung unmöglich zu erfüllen. +Beim Grenzwert für $t\rightarrow\infty$ geht die Exponentialfunktion gegen null. +Dies nützt nicht viel, da unendlich viel Zeit vergehen müsste, damit ein Einholen möglich wäre. +Somit kann nach den gestellten Bedingungen das Ziel nie erreicht werden. +% +% +% +%Diese kann durch dividieren durch $x_0$, anschliessendes quadrieren und multiplizieren von $\chi$ vereinfacht werden. Daraus folgt +%\begin{equation} +% 0 +% = +% W\left(\chi\cdot \exp\left( \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}\right)\right) +% \text{.} +%5\end{equation} +% +%Es ist zu beachten, dass $W(x)$ die Lambert W-Funktion ist, welche im Kapitel \eqref{buch:section:lambertw} behandelt wurde. +%Diese Gleichung entspricht genau den Nullstellen der Lambert W-Funktion. Da die Lambert W-Funktion genau eine Nullstelle bei +% +%\begin{equation*} +% W(0)=0 +%\end{equation*} +% +%besitzt, kann die Bedingung weiter vereinfacht werden zu +% +%\begin{equation} +% 0 +% = +% \chi\cdot \exp\left( \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}\right) +% \text{.} +%\end{equation} +% +%Da $\chi\neq0$ und die Exponentialfunktion nie null sein kann, ist diese Bedingung unmöglich zu erfüllen. +%Beim Grenzwert für $t\rightarrow\infty$ geht die Exponentialfunktion gegen null. +%Dies nützt nicht viel, da unendlich viel Zeit vergehen müsste damit ein Einholen möglich wäre. +%Somit kann nach den gestellten Bedingungen das Ziel nie erreicht werden. +% +\subsection{Anfangsbedingung $y_0<0$} +Da die Geschwindigkeit des Verfolgers und des Ziels übereinstimmen, kann der Verfolger niemals das Ziel einholen. +Dies kann veranschaulicht werden anhand +% +\begin{equation} + v(t)\cdot \left( \begin{array}{c} 0 \\ 1 \end{array}\right) + \leq + z(t)\cdot \left( \begin{array}{c} 0 \\ 1 \end{array}\right) + = + 1\text{.} +\end{equation} +% +Da der $y$-Anteil der Geschwindigkeit des Ziels grösser-gleich der des Verfolgers ist, können die $y$-Koordinaten nie übereinstimmen. +% +\subsection{Anfangsbedingung auf positiven $y$-Achse} +Wenn der Verfolger auf der positiven $y$-Achse startet, befindet er sich direkt auf der Fluchtgeraden des Ziels. +Dies führt dazu, dass der Verfolger und das Ziel sich direkt aufeinander zu bewegen, da der Geschwindigkeitsvektor des Verfolgers auf das Ziel zeigt. +Die Folge ist, dass das Ziel zwingend erreicht wird. +Um $t_1$ zu bestimmen, kann die Verfolgungskurve in diesem Fall mit +% +\begin{equation} + v(t) + = + \left( \begin{array}{c} 0 \\ y_0-t \end{array} \right) +\end{equation} +% +parametrisiert werden. +Nun kann der Abstand zwischen Verfolger und Ziel leicht bestimmt und nach 0 aufgelöst werden. +Woraus folgt +% +\begin{equation} + 0 + = + |v(t_1)-z(t_1)| + = + y_0-2t_1\text{,} +\end{equation} +% +was aufgelöst zu +% +\begin{equation} + t_1 + = + \frac{y_0}{2} +\end{equation} +% +führt. +Somit wird das Ziel immer erreicht bei $t_1$, wenn der Verfolger auf der positiven $y$-Achse startet. +\subsection{Fazit} +Durch die Symmetrie der Fluchtkurve an der $y$-Achse führen die Anfangsbedingungen im ersten und zweiten Quadranten zu den gleichen Ergebnissen. Nun ist klar, dass lediglich Anfangspunkte auf der positiven $y$-Achse oder direkt auf dem Ziel dazu führen, dass der Verfolger das Ziel bei $t_1$ einholt. +Bei allen anderen Anfangspunkten wird der Verfolger das Ziel nie erreichen. +Dieses Resultat ist aber eher akademischer Natur, weil der Verfolger und das Ziel als Punkt betrachtet wurden. +Wobei aber in Realität nicht von Punkten sondern von Objekten mit einer räumlichen Ausdehnung gesprochen werden kann. +Somit wird in einer nächsten Betrachtung untersucht, ob der Verfolger dem Ziel näher kommt als ein definierter Trefferradius. +Falls dies stattfinden sollte, wird dies als Treffer interpretiert. +Mathematisch kann dies mit +% +\begin{equation} + |v-z|<a_{\text{min}} \text{,}\quad a_{\text{min}}\in\mathbb{R}^+ +\end{equation} +% +beschrieben werden, wobei $a_{\text{min}}$ dem Trefferradius entspricht. +Durch quadrieren verschwindet die Wurzel des Betrages, womit +% +\begin{equation} + |v-z|^2<a_{\text{min}}^2 \text{,}\quad a_{\text{min}}\in \mathbb{R}^+ + \label{lambertw:minimumAbstand} +\end{equation} +% +die neue Bedingung ist. +Da sowohl der Betrag als auch $a_{\text{min}}$ grösser null sind, bleibt die Aussage unverändert. +% +\subsection{trügerische Intuition}%verleitende/trügerische/verführerisch +In der Grafik \ref{lambertw:grafic:intuition} ist eine Mögliche Verfolgungskurve dargestellt, wobei für die Startbedingung der erste-Quadrant verwendet wurde. +Als erste Intuition für den Punkt bei dem $|v-z|$ minimal ist bietet sich der tiefste Punkt der Verfolgungskurve an, bei dem der y-Anteil des Richtungsvektors null entspricht. +Es kann argumentiert werden, dass weil die Geschwindigkeiten gleich gross sind und $\dot{v}$ sich aus einem $y$- als auch einem $x$-Anteil zusammensetzt und $\dot{z}$ nur ein $y$-Anteil besitzt, der Abstand nur grösser werden kann, wenn $e_y\cdot z>e_y\cdot v$. +Aus diesem Argument würde folgen, dass beim tiefsten Punkt der Verfolgungskurve im Beispiel den minimalen Abstand befindet. +% +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[scale=0.4]{./papers/lambertw/Bilder/Intuition.pdf} + \caption{Intuition} + \label{lambertw:grafic:intuition} +\end{figure} +% +Dieses Argument kann leicht überprüft werden, indem lokal alle relevanten benachbarten Punkte betrachtet und das Vorzeichen der Änderung des Abstandes überprüft wird. +Dafür wird ein Ausdruck benötigt, der den Abstand und die benachbarten Punkte beschreibt. +Der Richtungsvektor wird allgemein mit dem Winkel $\alpha \in[ 0, 2\pi)$ +Die Ortsvektoren der Punkte können wiederum mit +\begin{align} + v + &= + t\cdot\left(\begin{array}{c} \cos (\alpha) \\ \sin (\alpha) \end{array}\right) +\left(\begin{array}{c} x_0 \\ y_0 \end{array}\right) + \\ + z + &= + \left(\begin{array}{c} 0 \\ t \end{array}\right) +\end{align} +beschrieben werden. Der Verfolger wurde allgemein für jede Richtung $\alpha$ definiert, um alle unmittelbar benachbarten Punkte beschreiben zu können. +Da der Abstand +\begin{equation} + a + = + |v-z| + \geq + 0 +\end{equation} +ist, kann durch quadrieren ohne Informationsverlust die Rechnung vereinfacht werden zu +\begin{equation} + a^2 + = + |v-z|^2 + = + (t\cdot\cos(\alpha)+x_0)^2+t^2(\sin(\alpha)-1)^2 + \text{.} +\end{equation} +Der Abstand im Quadrat abgeleitet nach der Zeit ist +\begin{equation} + \frac{d a^2}{d t} + = + 2(t\cdot\cos (\alpha)+x_0)\cdot\cos(\alpha)(\alpha)+2t(\sin(\alpha)-1)^2 + \text{.} +\end{equation} +Da nur die unmittelbar benachbarten Punkten von Interesse sind, wird die Ableitung für $t=0$ untersucht. Dabei kann die Ableitung in +\begin{align} + \frac{d a^2}{d t} + &= + 2x_0\cos(\alpha) + \\ + \frac{d a^2}{d t} + &< + 0\Leftrightarrow\alpha\in\left( \frac{\pi}{2}, \frac{3\pi}{2}\right) + \\ + \frac{d a^2}{d t} + &> + 0\Leftrightarrow\alpha\in\left[0, \frac{\pi}{2}\right)\cup\left(\frac{3\pi}{2}, 2\pi\right) + \\ + \frac{d a^2}{d t} + &= + 0\Leftrightarrow\alpha\in\left\{ \frac{\pi}{2}, \frac{3\pi}{2}\right\} +\end{align} +unterteilt werden. +Von Interesse ist lediglich das Intervall $\alpha\in\left( \frac{\pi}{2}, \frac{3\pi}{2}\right)$, da der Verfolger sich stets in die negative $y$-Richtung bewegt. +In diesem Intervall ist die Ableitung negativ, woraus folgt, dass jeglicher unmittelbar benachbarte Punkt, den der Verfolger als nächstes begehen könnte, stets näher am Ziel ist als zuvor. +Dies bedeutet, dass der Scheitelpunkt der Verfolgungskurve nie ein lokales Minimum bezüglich des Abstandes sein kann. +% +\subsection{Wo ist der Abstand minimal?} +Damit der Verfolger das Ziel erreicht muss die Bedingung \eqref{lambertw:minimumAbstand} erfüllt sein. +Somit ist es ausreichend zu zeigen, dass +\begin{equation} + \operatorname{min}(|z-v|)<a_\text{min} + \label{lambertw:Bedingung:abstandMinimal} +\end{equation} +erfüllt ist. +Für folgende Betrachtung wurde für den Verfolger die Jagdstrategie mit $|\dot{v}|=|\dot{z}|$ gewählt. +Das Minimum des Abstandes kann mit +\begin{equation} + 0=\frac{d|z-v|}{dt} +\end{equation} +gefunden werden. +Mithilfe $(z-v)(z-v)=|z-v|^2$ kann die Gleichung umgeformt werden zu +\begin{equation} + 0=\frac{d(\sqrt{(z-v)(z-v)})}{dt} + \text{.} +\end{equation} +Jetzt kann die Ableitung leicht ausgeführt werden, womit +\begin{equation} + 0=(\dot{z}-\dot{v})\frac{z-v}{\sqrt{(z-v)(z-v)}} +\end{equation} +entsteht. +In dieser Gleichung kann $(z-v)(z-v)=|z-v|^2$ nochmals angewendet werden, wodurch die Gleichung zu +\begin{equation} + 0=(\dot{z}-\dot{v})\frac{z-v}{|z-v|} +\end{equation} +umgeformt werden kann. +Nun ist die Struktur der Gleichung \eqref{lambertw:richtungsvektor} erkennbar. +Wird dies ausgenutzt folgt +\begin{equation} + 0=(\dot{z}-\dot{v})\frac{\dot{v}}{|\dot{v}|} + \text{.} +\end{equation} +Durch algebraische Umwandlung kann die Gleichung in die Form +\begin{equation} + \dot{z}\dot{v}=|\dot{v}|^2 +\end{equation} +gebracht werden. +Da $|\dot{v}|=|\dot{z}|$ folgt +\begin{equation} + \cos(\alpha)=1 + \text{,} +\end{equation} +wobei $\alpha$ der Winkel zwischen den Richtungsvektoren ist. +Mit $|\dot{z}|=|\dot{v}|=1$ entsteht +\begin{equation} + \cos(\alpha)=1 + \text{,} +\end{equation} +woraus folgt, dass nur bei $\alpha=0$, wenn $\alpha \in [0,2\pi)$, ein lokales als auch globales Minimum vorhanden sein kann. +$\alpha=0$ bedeutet, dass $\dot{v}=\dot{z}$ sein muss. +Da die Richtungsvektoren bei $t\rightarrow\infty$ immer in die gleiche Richtung zeigen ist dort die Bedingung immer erfüllt. +Dies entspricht gerade dem einen Rand von $t$, der andere Rand bei $t=0$ muss auch auf lokales bzw. globales Minimum untersucht werden. +Daraus folgt, dass die Bedingung \eqref{lambertw:Bedingung:abstandMinimal} lediglich für den Abstand bei $t=\{0, \infty\}$ überprüft werden muss.
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