MODELING THE MUTUAL LOCATION OF POINTS OF THE METRIC SPACE

Authors

  • K.V. VALKO
  • V.І. КUZ’MICH
  • L.V. KUZ’MICH
  • O.G. SAVCHENKO

DOI:

https://doi.org/10.32782/KNTU2618-0340/2021.4.2.1.4

Keywords:

metric space, distance between points, rectilinear placement of points, angular characteristic, flat placement of points, tetrahedron

Abstract

The work is devoted to the construction of a mathematical model of the image of geometric images in metric spaces using the basic concepts of metric geometry. The main feature of this geometry is the ability to use only one characteristic that is established between the points of the metric space - the distance between them. This imposes significant limitations on the study of metric geometry, and increases the complexity of analytical relationships between its basic geometric images - rectilinear placement of points, flat placement of points, angle and its numerical characteristics. Images of classical geometric figures of Euclidean geometry - a triangle, tetrahedron and so on, can have quite unusual shapes and properties in metric geometry. A significant advantage of this geometry is a significant level of generality, which allows from one point of view to consider both classical Euclidean geometry and non-Euclidean geometries. The significant development of metric geometry in our time is due to its numerous applications in various fields of science and engineering. The complexity of analytical transformations is partially offset by the possibility of applying modern computer technology and computer visualization of geometric images. One of the obstacles to the use of computer visualization is the need to use formulas for calculating the distances between points of a metric space in the Cartesian coordinates of these points. Modern software for displaying geometric images uses mainly the specified coordinates of points. This makes it difficult to geometrically interpret these images and transform them. The paper proposes formulas for the transition from the values of the distance between the points of the metric space to their Cartesian coordinates in the case of a geometric image of a tetrahedron. This image plays a significant role in establishing the facts of rectilinear and flat placement of points in space and makes it possible to visualize the influence the metric of space on its geometric properties. The results software uses both standard computing and visualization tools (Excel spreadsheets, GeoGebra 3D dynamic geometric environment) and individual computer applications to calculate the volume of a tetrahedron by the lengths of its edges.

References

Берже М. Геометрия. Том 1. М.: Мир, 1984. 559 с.

Каган В.Ф. Очерки по геометрии. М.: Издательство Московского университета, 1963. 571 с.

Довгошей А. А., Дордовский Д. В. Отношение “лежать между” и изометрические вложения метрических пространств. Український математичний журнал. 2009. № 10(61). С. 1319-1328.

Кузьмич В., Кузьмич Л. Побудова прямолінійно розміщених множин при вивченні метричних просторів. Науковий вісник Східноєвропейського національного університету імені Лесі Українки. Серія: Педагогічні науки. 2018. № 9(382). С. 30-36.

Кузьмич В. І. Плоско розміщені множини точок у метричному просторі. Вісник Львівського університету. Серія: механіко-математична. 2017. Вип. 83. С. 58–71.

Kuzʹmich V. I. Geometric Properties of Metric Spaces. Ukrainian Mathematical Journal, 2019, volume 71, No. 3, p. 435-454. DOI: https://doi.org/10.1007/s11253-019-01656-1.

Кузьмич В. І. Побудова плоских образів у довільному метричному просторі. Вісник Черкаського університету. Серія: Педагогічні науки. 2017. № 11. С. 40–46.

Kuzʹmych, V. I., Savchenko A. G. Geometric relations in an arbitrary metric space. Matematychni Studii. 2019. № 1(52). С. 86-95. DOI: 10.30970/ms.52.1.76-85.

Кузьмич В. І. Поняття кута при вивченні властивостей метричного простору. Вісник Черкаського університету. Серія: Педагогічні науки. 2016. № 13. С. 26-32.

Кузьмич В. І. Кутова характеристика у метричному просторі. Algebraic and geometric methods of analysis: International scientific conference : book of abstracts. 2017. С. 11–12. [електронний ресурс] код доступу URL: https://www.imath.kiev.ua/~topology/conf/agma2017/agma2017_abstracts.pdf.

Кузьмич В.І., Кузьмич Ю.В. Аналоги формули Юнгіуса об’єму тетраедра. Вісник Черкаського університету. Серія: Педагогічні науки. 2012. № 36(249). С. 55-64.

Kuzʹmich V. I., Kuzʹmich Y. V. Software tool for calculating the volume of the tetrahedron on the lengths of its edges. Інформаційні технології в освіті: Збірник наукових праць. Херсон: Видавництво Херсонського державного університету. 2012. Вип. 12. С. 67-72.

Savchenko O. A remark on stationary fuzzy metric spaces. Carpathian Mathematical Publications. 2011. 3 (1). 124–129. URL: http://journals.pu.if.ua/index.php/cmp/article/view/85.

Savchenko A. Fuzzy hyperspace monad. Mat. Stud. 2010. 33(2). 192–198. URL: http://matstud.org.ua/texts/2010/33_2/192-198.pdf.

Savchenko A., Zarichnyi M. Probability measure monad on the category of fuzzy ultrametric spaces. Azerbaijan Journal of Mathematics. 2011. 1(1). 114–121. URL: https://www.azjm.org/volumes/0101/0101-6.pdf.

Published

2023-04-14