Hemmi–Polyeder - Mathematisches Institut - Universität Leipzig
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12 KAPITEL 1. GEOMETRISCHE EXTREMALAUFGABEN<br />
zweite Ableitung ḧB, d.h. es gilt h B<br />
dann durch die Ungleichung<br />
∈ W 2 1 [0, 2π]. Die Konvexität von B wird<br />
ϱ B (ϕ) := h B (ϕ) + ḧB(ϕ) ≥ 0 f.ü. auf [0, 2π] (1.5)<br />
mit dem Krümmungsradius ϱ B von B beschrieben. Umgekehrt ist jede Funktion<br />
f ∈ W 2 1 [0, 2π], für die f + ¨f ≥ 0 f.ü. auf [0, 2π] gilt, Stützfunktion einer streng<br />
konvexen Figur. Dies folgt aus der eineindeutigen Beschreibung der konvexen<br />
Figur B durch eine sublineare Funktion H B und der Auswertung der positiven<br />
Semidefinitheit der Hessematrix dieser Funktion (vgl. auch [26], [90], [113]). Im<br />
Kapitel 2 treten einige spezielle Stützfunktionen auf:<br />
(1) h B (ϕ) = 1 für ϕ ∈ [0, 2π]<br />
ist Stützfunktion des Einheitskreises B = B 2 1.<br />
(2) h B (ϕ) = x 1 cos ϕ + x 2 sin ϕ<br />
ist Stützfunktion des Punktes B = { ( x 1<br />
)<br />
x 2<br />
}.<br />
{ x<br />
1<br />
1 cos ϕ + x 1 2 sin ϕ für ϕ ∈ [0, ϕ 0 ) ∪ [ϕ 0 + π, 2π]<br />
(3) h B (ϕ) =<br />
x 2 1 cos ϕ + x 2 2 sin ϕ für ϕ ∈ [ϕ 0 , ϕ 0 + π)<br />
ist Stützfunktion der Strecke B = [x 1 , x 2 ] mit Normalenrichtung u(ϕ 0 ).<br />
⎧<br />
1 für ϕ ∈ [0, π)<br />
⎪⎨<br />
(4) h B (ϕ) = − cos ϕ für ϕ ∈ [π, 3π 2<br />
⎪⎩<br />
)<br />
cos ϕ für ϕ ∈ [ 3π , 2π] 2<br />
ist Stützfunktion des Halbkreises B = B 2 +.<br />
Ist die konvexe Figur B nicht streng konvex, dann können ḧB und ϱ B nur im Sinne<br />
verallgemeinerter Funktionen (Distributionen) erklärt werden. Eine Distribution χ<br />
ist dabei ein lineares stetiges Funktional über einem Grundraum K. Wir wählen als<br />
Grundraum den Sobolev–Raum W ◦<br />
p m [0, 2π]. Den Raum der Distributionen über K<br />
bezeichnen wir mit D(K). Grundlegende Begriffe und Rechenregeln hierzu sind<br />
im Anhang A.1 zusammengestellt.<br />
Der Begriff der Konvergenz konvexer Körper, wie er von BLASCHKE [10] benutzt<br />
wurde, führt auf die Hausdorff–Metrik δ in K n . Sie ist definiert durch<br />
δ(K, M) := Max {Max x∈K Min y∈M ‖x − y‖ R n, Max x∈M Min y∈K ‖x − y‖ R n}