Konvex testek közelítése politópokkal. Vígh Viktor. Doktori értekezés tézisei. Témavezet : dr. Fodor Ferenc

Hasonló dokumentumok
Konvex testek közelítése politópokkal. Vígh Viktor

Diszkrét démonok A Borsuk-probléma

Véletlen bolyongás. Márkus László március 17. Márkus László Véletlen bolyongás március / 31

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Háromszögek fedése két körrel

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Az izoperimetrikus és az izodiametrikus egyenl tlenség

Gazdasági matematika II. tanmenet

4. Előadás: Erős dualitás

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

Geometria 1 normál szint

Konvex optimalizálás feladatok

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

Egyváltozós függvények 1.

Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák

Határozatlansági relációk származtatása az

A maximum likelihood becslésről

Pénzügyi matematika. Vizsgadolgozat I. RÉSZ. 1. Deniálja pontosan, mit értünk amerikai vételi opció alatt!

Véletlen fraktálok. Diplomamunka. Témavezet : Írta: Beringer Dorottya. Elekes Márton, egyetemi adjunktus Analízis tanszék.

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Wigner tétele kvantummechanikai szimmetriákról

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

5. házi feladat. AB, CD kitér élpárra történ tükrözések: Az ered transzformáció: mivel az origó xpont, így nincs szükség homogénkoordinátás

Területszámítás Ívhossz számítás Térfogat számítás Felszínszámítás. Integrálszámítás 4. Filip Ferdinánd

Véletlen és determinisztikus fraktálok

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

Véletlen bolyongás. 2. rész. Márkus László jegyzete alapján Tóth Tamás december 10.

Integr alsz am ıt as. 1. r esz aprilis 12.

ANALÍZIS II. Példatár

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

EGYIRÁNYBAN ER SÍTETT KOMPOZIT RUDAK HAJLÍTÓ KARAKTERISZTIKÁJÁNAK ÉS TÖNKREMENETELI FOLYAMATÁNAK ELEMZÉSE

Feladatsor A differenciálgeometria alapja c. kurzus gyakorlatához

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik

Valószínűségszámítás összefoglaló

Doktori Tézisek Készítette: Kertész Gábor

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Határérték. prezentációjából valók ((C)Pearson Education, Inc.) Összeállította: Wettl Ferenc október 11.

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35

ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az eredmény. A kérdés a következő: Mikor mondhatjuk azt, hogy bizonyos események közül

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Nevezetes sz amelm eleti probl em ak Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok

Határérték. Wettl Ferenc el adása alapján és Wettl Ferenc el adása alapján Határérték és

Kódelméleti és kriptográai alkalmazások

Centrális határeloszlás-tétel

Javítókulcs, Válogató Nov. 25.

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

Julia halmazok, Mandelbrot halmaz

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Diszkrét matematika 1. középszint

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

1. Online kiszolgálóelhelyezés

3. előadás Stabilitás

1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Additív számelméleti függvények eloszlása

Matematika II. 1 sin xdx =, 1 cos xdx =, 1 + x 2 dx =

Matematika III előadás

Függvényhatárérték és folytonosság

KONVEX LEMEZEK ELRENDEZÉSEI A SÍKON

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O

Készítette: Fegyverneki Sándor

DiMat II Végtelen halmazok

Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma

Opkut deníciók és tételek

Metrikus terek, többváltozós függvények

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Doktori értekezés tézisei. Zarnócz Tamás. Témavezető: Dr. Fodor Ferenc

Háromszögek fedése két körrel

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

1. A k-szerver probléma

Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ 2005.

ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIENSIS

Markov-láncok stacionárius eloszlása

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Matematikai statisztika szorgalmi feladatok

Geodetikus gömbök metszetér l. Horváth Márton. doktori értekezés tézisei

Matematika II képletek. 1 sin xdx =, cos 2 x dx = sh 2 x dx = 1 + x 2 dx = 1 x. cos xdx =,

FELVÉTELI VIZSGA, szeptember 12.

Végeselem modellezés alapjai 1. óra

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

Átírás:

Konvex testek közelítése politópokkal Doktori értekezés tézisei Vígh Viktor Témavezet : dr. Fodor Ferenc Matematika- és Számítástudományok Doktori Iskola SZTE TTIK, Bolyai Intézet, Geometria Tanszék 2010 Szeged

1. Bevezetés A disszertációban vizsgált kutatási problémák mindegyike a konvex testek politópokkal történ közelítésér l szól. Az eredményeink két nagy területre esnek, a legjobban közelít politópok elméletébe, illetve a véletlen politópok elméletébe. Az értekezés a szerz következ négy publikációján alapszik: I. Bárány, F. Fodor, V. Vígh: Intrinsic volumes of inscribed random polytopes in smooth convex bodies,adv. Appl. Probab. (2009), 117, közlésre benyújtva, elektronikusan elérhet arxiv:0906.0309v1. K. J. Böröczky, F. Fodor, M. Reitzner, V. Vígh: Mean width of random polytopes in a reasonable smooth convex body, J. Multivariate Anal., 100 (2009), 22872295. K. J. Böröczky, F. Fodor, V. Vígh: Approximating 3-dimensional convex bodies by polytopes with a restricted number of edges, Beiträge Algebra Geom., 49 (2008), no. 1, 177193. V. Vígh: Typical faces of best approximating polytopes with a restricted number of edges, Acta Sci. Math. (Szeged), 75 (2009), no. 1-2, 313327. A tézisfüzetben található jelölések és számozások megegyeznek a disszertációban használtakkal. 2. Legjobban közelít politópok Legyen K egy konvex test az E d térben, továbbá rögzítsünk egy 0 k d 1 pozitív egész számot. Az egyik leggyakrabban tárgyalt kérdés, hogy milyen jól lehet K-t közelíeni olyan politópokkal, amelyeknek k-dimenziós 1

lapjainak számát el írjuk. Ezt a problémakört az utóbbi 30 évben alaposan körüljárták, és a legfontosabb kérdéseket meg is válaszolták abban az esetben, ha k = 0 vagy k = d 1, azaz a csúcsok vagy lapok száma korlátozott. A kapott eredmények nagyrészt aszimptotikus természet ek, legtöbbjük R. Schneider, P. M. Gruber, M. Ludwig és ifj. Böröczky Károly nevéhez f zödik. Azonban csak néhány eredmény ismert azokban az esetekben, ha valamilyen köztes dimenziós lapok számát szorítjuk meg, vagyis 1 k d 2. 2000-ben ifj. Böröczky Károly [17] részben megoldotta ezeket a problémákat, nagyságrendileg helyes alsó és fels becslést igazolva. Aszimptotikus formulák azonban egészen a legutóbbi évekig egyáltalán nem voltak ismertek. A 2.2.1. tételben az egyik els felmerül kérdést válaszoljuk meg, aszimptotikus formulát bizonyítunk abban az esetben, ha d = 3 és k = 1. A távolságot Hausdor-metrikával fogjuk mérni. Az analóg állítást térfogatapproximáció esetén ifj. Böröczky Károly, S. S. Gomez és P. Tick oldotta meg [22]. A probléma pontos megfogalmazása a következ. Legyen K egy 3- dimenziós konvex test, aminek a határa C 2 sima, és legyen Pn c azon 3- dimenziós politópok halmaza, amelyeknek legfeljebb n éle van és tartalmazzák K-t. Hasonlóan legyen Pn i azon 3-dimenziós politópok halmaza, amelyeknek legfeljebb n élük van és benne vannak K-ban. Pn c := {P P K olyan politóp, amelynek legfeljebb n éle van}, Pn i := {P P K olyan politóp, amelynek legfeljebb n éle van}. Ekkor létezik egy (nem feltétlenül egyértelm ) P c n P i n P i n politóp úgy, hogy P c n politóp, és egy δ H (Pn, c K) = inf δ H (P, K) és δ H (Pn, i K) = inf δ H (P, K), P Pn c P Pn i vagyis a K-tól vett δ H (P c n, K) és δ H (P i n, K) Hausdor távolságuk minimális. A 2. fejezet els f eredménye a 2.2.1. tétel. 2

2.2.1. Tétel (13. old., [21] Böröczky, Fodor, Vígh) δ H (K, P c n), δ H (K, P i n) 1 2 K κ 1/2 (x) dx 1, amint n. (1) n A formulában κ(x) az x K pontban vett Gauss-görbületet jelöli, és K-n a 2-dimenziós Hausdor-mérték szerint integrálunk. P. M. Gruber [36], [37] munkái, valamint ifj. Böröczky Károly, Tick Péter és Wintsche Gergely [24] dolgozata nyomán természetesen merül fel a kérdés, hogy mondhatunk-e többet a legjobban közelít politópok geometriájáról? A kérdésre pozitív választ adhatunk abban az értelemben, hogy aszimptotikusan meghatározhatjuk a legjobban közelít politópok lapjainak alakját és méretét is. Ezt fogalmaztuk meg a 2. fejezet második f eredményében, 2.2.2. tételben. 2.2.2. Tétel (14. old., [72] Vígh) A 2.2.1. tételben tárgyalt P i n és P c n politópsorozatok tipikus lapjai a κ1/2 (x) s r ségfüggvény szerinti négyzetek, amint n. A tétel lényegi jelentése a következ. és x F Legyen F a P n politóp egy lapja K olyan pont K határán, ahol a K-hoz húzott küls normális mer leges F lap síkjára. P n majdnem minden F lapja egy olyan négyszög, ami nagyon közel van egy az x F K pontban tekintett második alapforma szerinti négyzethez, aminek a területe K κ1/2 (x)dx f(n)κ 1/2 (x F ). Itt f(n) a P n politóp lapjainak számát jelenti. A 2.2.1. tétel bizonyítása két részb l áll, azonos nagyságú fels és alsó becslést adtunk a δ H (K, P c n) távolságra. Mindkét részben az egyik f gondolat az, hogy osszuk fel K határát elég kis foltokra, és minden ilyen foltot közelítsünk a felület egy oszkuláló paraboloidjával. A fels korlát esetében ehhez megkonstruáltunk olyan K-t jól közelít politópokat, amelyeknek el re megadott számú éle van. Az alsó becsléshez különböz algebrai 3

és geometriai egyenl tlenségeket használtunk. A 2.2.2. tételhez a (1) alsó becsléséhez használt egyenl tlenségek stabilitására volt szükség. A bizonyítások hátterében a következ geometriai lemma áll, amely rokonságot mutat Fejes Tóth László Momentum tételével [28]. 2.5.5 Lemma (19. old., [21] Böröczky, Fodor, Vígh és [72] Vígh) Legyen q(x) egy pozitív denit kvadratikus alak R 2 -n és α 0 valós szám. Legyen továbbá G = [p 1, p 2,..., p k ] egy k-szög {p i } csúcsokkal. Ekkor max x G (q(x) α) 2 k A(G) det q. (2) Továbbá, ha k 4, akkor Valamint, ha ε < 0, 01 és 2 max(q(x) α) > 1, 04 x G k A(G) det q. (3) 2 max(q(x) α) (1 + ε) x G k A(G) det q, (4) akkor G O( 4 ε)-közel van egy q-négyzethez. 3. Véletlen politópok A 3. fejezetben a politópapproximációk másik aspektusáról írunk, vagyis véletlen politópokkal történ közelítést vizsgálunk. A leggyakrabban használt modell, amellyel véletlen politópot deniálhatunk a következ : legyen K olyan konvex test az E d térben, amelynek térfogata egységnyi, így az egyenletes eloszláshoz tartozó valószín ségi mérték K-n megegyezik a Lebesguemértékkel. Válasszuk az x 1, x 2,..., x n véletlen pontokat K-ból egymástól függetlenül, az egyenletes eloszlás szerint. A pontok conv (x 1,..., x n ) konvex burkát a K-ba írt uniform véletlen politópnak hívjuk és K n -nel jelöljük. A sztochasztikus geometria egyik központi problémája a K n test viselkedésének megértése. A legfontosabb kérdés a K n -t leíró geometriai funkcionálok meghatározása. 4

A kezdetekt l fogva világos, hogy K n uniform véletlen politóp viselkedése er sen függ a K anyatest határának szerkezetét l, az eddigi eredmények és a használt technikák is mutatják, hogy a két eset, amikor K határa sima, illetve amikor K politóp lényegesen eltér. Abban az esetben ha a K test K határa C+ 3 sima, és így κ(x) > 0 minden x K esetén, R. Schneider és J.A. Wieacker [66]-ban bizonyította, hogy 2Γ( 2 d+1 W (K) EW (K n ) ) 1 κ(x) d+2 d(d + 1) d 1 d+1 κd κ 2 d+1 dx, (5) d+1 K n 2 d+1 ahol W ( ) az átlagszélességet jelöli, κ d a d-dimenziós egységgömb térfogata, E( ) pedig a várható értéket jelenti. 2004-ben a simasági feltételt M. Reitzner [53] C+ 2 -ra gyengítette. Az els célunk az (5) formulához szükséges simasági feltétel további általánosítása. Azt mondjuk, hogy a K konvex testnek van gördül gömbje, ha létezik egy ϱ > 0 pozitív valós szám úgy, hogy minden x K pontot tartalmaz egy olyan ϱ sugarú gömb, amit tartalmaz K. D. Hug [41] megmutatta, hogy a gördül gömb létezése ekvivalens azzal, hogy az x K pontban húzott küls normális vektor az x Lipschitz-folytonos függvénye. A 3. fejezet els f eredményében tovább b víttettük (5) formula érvényességi körét. 3.1.2. Tétel (45. old., [20] Böröczky, Fodor, Reitzner, Vígh) Az (5) aszimptotikus formula minden olyan K konvex testre érvényes, amelynek létezik gördül gömbje. Továbbá a 45. oldalon található 3.1.3. példa szerint létezik egy olyan K konvex test, amelynek határa egy pont kivételével C+ sima, és abban az egy pontban is C 1, de a (5) formula nem teljesül K testre. Ez a példa d 1 mutatja, hogy 3.1.2. tétel állítása lényegében optimális. 3.1.3. Példa (45. old., [20] Böröczky, Fodor, Reitzner, Vígh) Legyen K K d d-dimenziós konvex test amire a következ k teljesülnek: o K, 5

K C+ 3d+1 sima minden K\o pontban, valamint az f(x) = x 3d függvény R d 1 B d halmazon vett grakonja része K-nak. Ekkor E(W (K) W (K n )) γ n 4d 3d 2 +1 ahol γ > 0 csak d-t l függ, és 4d 3d 2 +1 < 2 d+1. A nagy számok er s törvényének igazolásához, valamint centrális határeloszlás tételekhez szükségünk van a szórásra adott aszimptotikus alsó és fels becslésekre, lásd például [12] és [13]. A 3. fejezet második f eredményében nagyságrendileg helyes alsó és fels becslést adtunk a K n uniform véletlen politóp minden kevert térfogatának szórására abban az esetben, ha a K anyatest határa C 2 + sima. 3.1.5. Tétel (48. old., [10] Bárány, Fodor, Vígh) Legyen K olyan konvex test az E d térben, amelynek határa C+ 2 sima. Ekkor minden s = 1,..., d esetén léteznek γ 1 és γ 2 d-t l, s-t l és K-tól függ konstansok úgy, hogy γ 1 n d+3 d+1 Var Vs (K n ) γ 2 n d+3 d+1 (6) amint n. V s ( ) az s-edik kevert térfogatot jelüli. Továbbá, 3.1.2. tételhez hasonlóan, 3.1.6. tételben megmutattuk, hogy az átlagszélesség esetén a szorásra adott becslések a K-ra tett gyengébb simasági feltétel mellett is érvényesek. 3.1.6. Tétel (48. old., [20] Böröczky, Fodor, Reitzner, Vígh) Ha K egységnyi térfogatú, d-dimenziós konvex test, amelynek létezik gördül gömbje, akkor γ 1 n d+3 d+1 < VarW (Kn ) < γ 2 n d+3 d+1, ahol a γ 1, γ 2 konstansok d-t l és K-tól függenek. Megjegyezzük, hogy 3.1.5. tétel bizonyítását teljes részletességgel csak abban az esetben végeztük el, amikor K az egységgömb, az általános esethez 6

szükséges módosításokat csak vázoltuk. Ennek oka, hogy a bizonyítás a gömb esetén és az általános esetben lényegileg megegyezik, csak apróbb technikai módosítások szükségesek. A 3.1.5. tételben és a 3.1.6. tételben az alsó korlátok igazolása nagyon hasonlóan történik, ezért csak a 3.1.5. tétel esetén igazoltuk az állítást. Az alsó becslések bizonyításának alapötlete az, hogy kicsi, "független" sapkákat deniálunk, és megmutatjuk, hogy a szórás minden ilyen sapkában "nagy". Az állítás ezek után a szórás tulajdonságaiból adódik. A fels becslések bizonyítása a 3.1.5. tételben és a 3.1.6. tételben viszont teljesen eltér. Egyrészr l a 3.1.6. tétel bizonyításában integrálgeometriai eszközöket használtunk. Másrészt a 3.1.5. tételben a kulcslépés Bárány és Larman [11] gazdaságos sapkafedési tételének alkalmazása. A K d-dimenziós konvex test sapkájának nevezzük a C = K H + halmazt, ahol H + a H hipersíkhoz tartozó zárt féltér. Minden x K ponthoz hozzárendelhetjük az t tartalmazó sapkák közül a minimális térfogatú térfogatát: v(x) = min{λ d (C) x C és C sapkája K-nak}. A K test t paraméterhez tartozó K(t) vizes részén a következ t értjük: K(t) = {x K v(x) t }. Gazdaságos sapkafedési tétel ([11] Bárány, Larman) Legyen K K d egységnyi térfogatú konvex test és 0 < ε < (2d) 2d pozitív valós szám. Ekkor léteznek K-nak C 1, C 2,..., C m sapkái, és C 1, C 2,..., C m konvex halmazok úgy, hogy a következ k mindegyike teljesül: i) minden i = 1,..., m esetén C i C i, ii) m 1 C i K(ε) m 1 C i, iii) minden i = 1,..., m esetén λ d (C i ) ε és λ d (C i ) ε, 7

iv) minden ε térfogatú C sapkát tartalmaz egy alkalmas C i sapka. A (6) formula fels becsléséb l, felhasználva a [3] és [53] cikkek f eredményeit, levezethet a nagy számok er s törvénye. Ezt 3.1.7. tételben fogalmaztuk meg. 3.1.7. Tétel (49. old, [10] Bárány, Fodor, Vígh) Ha K egy konvex test, amelynek határa C 2 + sima, K n pedig a K-ba írt uniform véletlen politóp, akkor lim (V s(k) V s (K n )) n 2 d+1 = cd,j κ 2 d+1 n d 1 valószín séggel teljesül. S (τ d 1 (x)) 1 d+1 τd j (x) dx. Hivatkozások [3] I. Bárány: Random polytopes in smooth convex bodies, Mathematika, 39 (1992), no. 1, 8192. [10] I. Bárány, F. Fodor, V. Vígh: Intrinsic volumes of inscribed random polytopes in smooth convex bodies, Adv. Appl. Probab, (2009), 117, közlésre benyújtva, elektronikusan elérhet arxiv:0906.0309v1. [11] I. Bárány, D. G. Larman: Convex bodies, economic cap coverings, random polytopes, Mathematika, 35 (1988), 274291. [12] I. Bárány, M. Reitzner: On the variance of random polytopes, Adv. Math., (2010), 117, közlésre elfogadva. [13] I. Bárány, M. Reitzner: Poisson polytopes, Ann. Probab., (2010), 127, közlésre elfogadva. [17] K. J. Böröczky: Polytopal approximation bounding the number of k- faces, J. Approximation Th., 102 (2000), 263285. 8

[20] K. J. Böröczky, F. Fodor, M. Reitzner, V. Vígh: Mean width of random polytopes in a reasonable smooth convex body, J. Multivariate Anal., 100 (2009), 22872295. [21] K. J. Böröczky, F. Fodor, V. Vígh: Approximating 3-dimensional convex bodies by polytopes with a restricted number of edges, Beiträge Algebra Geom., 49 (2008), no. 1, 177193. [22] K. J. Böröczky, S. S. Gomez, P. Tick: Volume approximation of smooth convex bodies by three-polytopes of restircted number of edges, Monatsh. Math., 153 (2008), 2348. [24] K. J. Böröczky, P. Tick, G. Wintsche: Typical faces of best approximating three-polytopes, Beit. Alg. Geom., 48 (2007), 521545. [28] L. Fejes Tóth: Lagerungen in der Ebene, auf der Kugel und im Raum, Springer, Berlin, 2nd ed., 1972. [36] P. M. Gruber: Asymtoptic estimates for best ans stepwise approximating convex bodies IV, Forum Math., 10 (1998), 665686. [37] P. M. Gruber: Optimal congurations of nite sets in Riemannian 2-manifolds, Geom. Dedicata, 84 (2001), 271320. [41] D. Hug: Measures, curvatures and currents in convex geometry, Habilitationsschrift, Univ. Freiburg, 2000. [53] M. Reitzner: Stochastic approximation of smooth convex bodies, Mathematika, 51 (2004), 1129. [66] R. Schneider, J.A. Wieacker: Random polytopes in a convex body, Z. Wahrsch. Verw. Gebiete, 52 (1980), 6973. [72] V. Vígh: Typical faces of best approximating polytopes with a restricted number of edges, Acta Sci. Math. (Szeged), 75 (2009), no. 1-2, 313327. 9