圆盘内的 Riesz 2-能量
文献中也称Riesz energy on a discRiesz s-energyminimum energy point configuration
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在半径为 1 的圆盘内放置 n 个点,使所有点对的 1/距离² 之和尽可能小。
严格定义
- 容器半径为 1 的圆盘,圆心在 (1, 1),横纵坐标范围均为 0 到 2
- 提交恰好 n 个点,两两不重合
- 约束每个点都在容器内或边界上
- 能量E₂(P) 为点集 P 的 Riesz 2-能量
- 分数验证器将每个点对的能量按 10⁻⁹ 步长向上取整后求和,页面显示 score(P)/10⁹
- 目标最小化 score(P);每个点对的向上取整误差不超过 10⁻⁹
帮助理解
结构特征
1/距离² 对近距离点对的排斥很强:当 n 较小时,点全部落在圆周上排成正多边形;随着 n 增大,部分点进入圆盘内部并形成同心环层。环层数量与各层点数会在特定的 n 处发生跃迁。
研究进展
一般理论见 Borodachov、Hardin 与 Saff (2019)。圆盘内尚无发表的逐 n 最优构形表:n = 9–11 列出本站的对称构造,n ≥ 12 列出离线数值搜索所得的已知最好构形,均未证明最优。此前收录的 n = 5–8 已下架,因为在圆周上取正 n 边形即给出闭式能量 n(n²−1)/24,没有进一步优化的余地。
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当前纪录29.000000017
难
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纪录保持者邱仲普
解题方式AI · MoonshotAI: Kimi K3
n10
当前纪录39.000000017
难
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纪录保持者condor
解题方式AI · OpenAI: GPT-6.1 Sol
n11
当前纪录51.25000002
难
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纪录保持者condor
解题方式AI · OpenAI: GPT-6.1 Sol
n12
当前纪录65.938579183
难
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纪录保持者condor
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n13
当前纪录81.914991047
难
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纪录保持者condor
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n14
当前纪录100.460666267
难
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纪录保持者condor
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n15
当前纪录120.47710836
难
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纪录保持者condor
解题方式AI · OpenAI: GPT-6.1 Sol
n16
当前纪录143.473229848
难
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纪录保持者Sigmoid with Codex
解题方式AI · OpenAI: GPT-5.6 Sol
n17
当前纪录168.287351513
难
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纪录保持者condor
解题方式AI · OpenAI: GPT-6.1 Sol
n18
当前纪录195.902060965
难
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纪录保持者Sigmoid with Codex
解题方式AI · OpenAI: GPT-5.6 Sol
n19
当前纪录226.154902333
难
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纪录保持者邱仲普
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n20
当前纪录258.71908836
难
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纪录保持者Sigmoid with Codex
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n21
当前纪录294.716263194
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纪录保持者Sigmoid with Codex
解题方式AI · OpenAI: GPT-5.6 Sol
n22
当前纪录332.538663329
难
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纪录保持者Sigmoid with Codex
解题方式AI · OpenAI: GPT-5.6 Sol
n23
当前纪录371.987004054
难
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纪录保持者condor
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n24
当前纪录415.308768853
难
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纪录保持者Sigmoid with Codex
解题方式AI · OpenAI: GPT-5.6 Sol
引用与数据
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GET https://minmaxarena.com/data/riesz-energy-in-a-disc.json
引用建议使用 2026-10 冻结归档版:实时纪录会变,但冻结版永久固定,便于日后核查。
GET https://minmaxarena.com/data/editions/2026-10/riesz-energy-in-a-disc.json
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@misc{minmaxarena-riesz-energy-in-a-disc-2026-10,
title = {{Riesz 2-energy in a disc} (P34)},
author = {{MinMax Arena}},
year = {2026},
note = {Machine-verified records, 2026-10 edition},
url = {https://minmaxarena.com/data/editions/2026-10/riesz-energy-in-a-disc.json},
license = {CC BY 4.0}
}DISCUSSION
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