MathLabs

Tô pô

Đa tạp trơn

Không gian xây từ một atlas {(Uα,φα)}α∈A\{(U_\alpha, \varphi_\alpha)\}_{\alpha \in A} trông giống Rn\mathbb{R}^n ở phạm vi cục bộ và cho phép làm giải tích, đỉnh điểm là định lý Stokes ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M} \omega, bối cảnh của hình học hiện đại, vật lý và robot học.

Trực giácKhông gian cong nhưng trông phẳng khi nhìn gần

Đứng trên bề mặt Trái Đất, mặt đất trông phẳng dù hành tinh là một khối cầu. Đa tạp trơn hình thức hóa điều này: một không gian mà khi phóng to gần bất kỳ điểm nào, trông giống không gian Euclid thông thường Rn\mathbb{R}^n, dù về tổng thể nó có thể cong, xoắn, hoặc có tô pô thú vị (như mặt cầu, mặt xuyến, hay không gian các phép quay). Ý tưởng "cục bộ phẳng, tổng thể cong" này cho phép ta làm giải tích — đạo hàm, tích phân, trường vectơ — trên các hình không phẳng. Mặt tham số bên dưới (mặt cầu, mặt xuyến, đường xoắn ốc) cho thấy nhiều đa tạp mà mỗi mảnh cục bộ là một bản sao biến dạng của mặt phẳng.

Mặt xuyến tham số đang xoay.
Mặt xuyến dựng bằng cách dán các mảnh tọa độ cục bộ — một đa tạp trơn chiều 22 nhúng trong R3\mathbb{R}^3.

Đại họcAtlas, không gian tiếp xúc, và vi phân

Định nghĩa: Atlas trơn và đa tạp

Một đa tạp trơn MM chiều nn là không gian tô pô được phủ bởi các bản đồ {(Uα,φα)}α∈A\{(U_\alpha, \varphi_\alpha)\}_{\alpha \in A}, trong đó mỗi φα:Uα→Rn\varphi_\alpha : U_\alpha \to \mathbb{R}^n là một phép đồng phôi lên một tập con mở, và trên phần chồng lấp, các ánh xạ chuyển tiếp φβ∘φα−1:φα(Uα∩Uβ)→φβ(Uα∩Uβ)\varphi_\beta \circ \varphi_\alpha^{-1} : \varphi_\alpha(U_\alpha \cap U_\beta) \to \varphi_\beta(U_\alpha \cap U_\beta) là C∞C^\infty (khả vi vô hạn lần). Tính trơn của các chuyển tiếp này là điều cho phép ta chuyển giải tích từ Rn\mathbb{R}^n, thực hiện trong một bản đồ bất kỳ, sang toàn bộ đa tạp một cách nhất quán.

φβ∘φα−1:φα(Uα∩Uβ)→φβ(Uα∩Uβ)\varphi_\beta \circ \varphi_\alpha^{-1} : \varphi_\alpha(U_\alpha \cap U_\beta) \to \varphi_\beta(U_\alpha \cap U_\beta)

Tại mỗi điểm p∈Mp \in M, không gian tiếp xúc TpMT_p M là không gian vectơ chiều nn gồm mọi vectơ vận tốc của các đường cong đi qua pp — nó là xấp xỉ tuyến tính tốt nhất cho MM tại pp. Một ánh xạ trơn f:M→Nf: M \to N khi đó có vi phân (đạo hàm) tại mỗi điểm, một ánh xạ tuyến tính giữa các không gian tiếp xúc:

dfp:TpM→Tf(p)Ndf_p : T_p M \to T_{f(p)} N
Đa tạp và chiều / không gian tiếp xúc của chúng
Đa tạpChiềuMô tả TpMT_pM
Mặt cầu Sn−1⊂RnS^{n-1} \subset \mathbb{R}^nn−1n-1Các vectơ trực giao với pp
Nhóm quay SO(3)SO(3)33Ma trận phản đối xứng (vận tốc góc)
Mặt xuyến T2=S1×S1T^2 = S^1\times S^122Mặt phẳng sinh bởi hai hướng góc

Nâng caoHai định lý trung tâm

Cho f:Mm→Nnf: M^m \to N^n trơn và q∈Nq \in N là giá trị chính quy (nghĩa là dfpdf_p toàn ánh với mọi p∈f−1(q)p \in f^{-1}(q)). Khi đó f−1(q)f^{-1}(q) là một đa tạp con trơn của MM có chiều m−nm-n.

Vì sao đúng?

Định lý này là công cụ chính để tạo ra đa tạp: thay vì xây tay một atlas, ta mô tả một hình là tập không của một ánh xạ và chỉ cần kiểm tra một điều kiện đại số tuyến tính (tính toàn ánh của vi phân) tại mỗi điểm nghiệm.

Chứng minh

Cố định p∈f−1(q)p \in f^{-1}(q). Vì dfp:TpM→TqNdf_p: T_pM \to T_qN toàn ánh và dim⁡TpM=m≥n=dim⁡TqN\dim T_pM = m \ge n = \dim T_qN, hạt nhân K=ker⁡dfpK = \ker df_p có chiều m−nm-n. Chọn phần bù tuyến tính WW sao cho TpM=K⊕WT_pM = K \oplus W với dim⁡W=n\dim W = n; khi đó dfp∣W:W→TqNdf_p|_W : W \to T_qN là đẳng cấu.

Làm việc trong tọa độ địa phương tâm tại pp và qq (qua các bản đồ), sao cho ff trở thành ánh xạ trơn Rm→Rn\mathbb{R}^m \to \mathbb{R}^n với f(0)=0f(0)=0 và df0df_0 toàn ánh. Sắp lại tọa độ (x,y)∈Rm−n×Rn(x,y) \in \mathbb{R}^{m-n}\times\mathbb{R}^n sao cho ∂f/∂y\partial f/\partial y tại 00 là khối n×nn\times n khả nghịch (có thể vì df0df_0 có hạng nn).

Định nghĩa Φ(x,y)=(x,f(x,y))\Phi(x,y) = (x, f(x,y)). Khi đó dΦ0=(I0∂f/∂x∂f/∂y)d\Phi_0 = \begin{pmatrix} I & 0 \\ \partial f/\partial x & \partial f/\partial y \end{pmatrix} có det⁡dΦ0=det⁡(∂f/∂y)≠0\det d\Phi_0 = \det(\partial f/\partial y) \ne 0, nên Φ\Phi là vi phôi địa phương theo Định lý Hàm ngược. Trong tọa độ mới (x,y′)=Φ(x,y)(x,y') = \Phi(x,y), phương trình f=qf=q (tức f=0f=0) trở thành chính xác y′=0y'=0.

Vậy gần pp, f−1(q)f^{-1}(q) là tập {y′=0}\{y'=0\}, mà trong các tọa độ này chính là một lát tọa độ chiều (m−n)(m-n) — một bản đồ trơn cho f−1(q)f^{-1}(q). Vì pp tùy ý, mọi điểm của f−1(q)f^{-1}(q) đều có bản đồ như vậy, và các ánh xạ chuyển tiếp giữa các bản đồ này là hạn chế của các ánh xạ chuyển tiếp (trơn) của MM, nên trơn. Do đó f−1(q)f^{-1}(q) là một đa tạp con trơn chiều (m−n)(m-n).

Định lý: Định lý Stokes

Với một đa tạp có biên nn-chiều compact định hướng MM và một dạng vi phân (n−1)(n-1)-chiều trơn ω\omega trên MM, ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M} \omega.

Vì sao đúng?

Đẳng thức duy nhất này hợp nhất định lý cơ bản của giải tích, định lý Green, định lý phân kỳ (divergence), và định lý Stokes cổ điển trong giải tích vectơ thành một phát biểu duy nhất về dạng vi phân, và là động cơ giải tích đằng sau đối đồng điều de Rham.

Chứng minh

Bước 1 (trường hợp cục bộ, nửa không gian). Trước hết giả sử M=Hn={xn≥0}M = \mathbb{H}^n = \{x_n \ge 0\} và ω\omega có giá compact trong một bản đồ duy nhất. Viết ω=∑ifi dx1∧⋯dxi^⋯∧dxn\omega = \sum_i f_i\, dx_1\wedge\cdots\widehat{dx_i}\cdots\wedge dx_n. Khi đó dω=∑i(−1)i−1∂fi∂xidx1∧⋯∧dxnd\omega = \sum_i (-1)^{i-1}\frac{\partial f_i}{\partial x_i}dx_1\wedge\cdots\wedge dx_n, và ∫Hndω=∑i(−1)i−1∫∂fi∂xi dx1⋯dxn\int_{\mathbb{H}^n} d\omega = \sum_i (-1)^{i-1}\int \frac{\partial f_i}{\partial x_i}\,dx_1\cdots dx_n.

Với i<ni < n, lấy tích phân ∂fi/∂xi\partial f_i/\partial x_i theo xi∈Rx_i \in \mathbb{R} trước và dùng giá compact cho 00 theo Định lý cơ bản giải tích thông thường (fi→0f_i \to 0 tại xi=±∞x_i=\pm\infty). Với i=ni=n, lấy tích phân theo xn∈[0,∞)x_n \in [0,\infty) cho ∫∂fn∂xndxn=[fn]0∞=−fn(x1,…,xn−1,0)\int \frac{\partial f_n}{\partial x_n}dx_n = [f_n]_0^\infty = -f_n(x_1,\dots,x_{n-1},0) (lại dùng giá compact tại xn=∞x_n=\infty), nên chỉ số hạng i=ni=n tồn tại: ∫Hndω=(−1)n−1∫Rn−1(−fn(x1,…,xn−1,0))dx1⋯dxn−1\int_{\mathbb{H}^n}d\omega = (-1)^{n-1}\int_{\mathbb{R}^{n-1}} \left(-f_n(x_1,\dots,x_{n-1},0)\right)dx_1\cdots dx_{n-1}.

Trên biên ∂Hn={xn=0}\partial\mathbb{H}^n = \{x_n=0\} (định hướng sao cho pháp tuyến ngoài −∂n-\partial_n đứng cuối, cho dấu định hướng (−1)n(-1)^n), hạn chế của ω\omega là ω∣∂=fn dx1∧⋯∧dxn−1\omega|_{\partial} = f_n\, dx_1\wedge\cdots\wedge dx_{n-1} (mọi số hạng khác hạn chế về 00 vì chứa dxndx_n hoặc triệt tiêu trên lát cắt). Kiểm tra dấu trực tiếp theo quy ước định hướng biên chuẩn cho ∫∂Hnω=(−1)n∫fn dx1⋯dxn−1\int_{\partial \mathbb{H}^n}\omega = (-1)^n \int f_n\,dx_1\cdots dx_{n-1}, khớp chính xác công thức trên. Vậy ∫Hndω=∫∂Hnω\int_{\mathbb{H}^n}d\omega = \int_{\partial\mathbb{H}^n}\omega trong mô hình cục bộ này.

Bước 2 (phân hoạch đơn vị, toàn cục hóa). Với MM tổng quát và ω\omega tổng quát, phủ MM bởi hữu hạn bản đồ {(Uα,φα)}\{(U_\alpha,\varphi_\alpha)\} (dùng tính compact) và chọn phân hoạch đơn vị trơn {ρα}\{\rho_\alpha\} phụ thuộc phủ này, tức ∑αρα=1\sum_\alpha \rho_\alpha = 1 với supp⁡ρα⊂Uα\operatorname{supp}\rho_\alpha \subset U_\alpha. Viết ω=∑αραω\omega = \sum_\alpha \rho_\alpha\omega; mỗi ραω\rho_\alpha\omega có giá compact trong một bản đồ duy nhất, mà bản đồ này hoặc hoàn toàn nằm trong phần trong (khi đó ∫∂ραω=0\int_{\partial}\rho_\alpha\omega = 0 tầm thường và ∫Md(ραω)=0\int_M d(\rho_\alpha\omega)=0 theo Bước 1 áp dụng cho Rn\mathbb{R}^n không biên) hoặc gặp ∂M\partial M (Bước 1 áp dụng trực tiếp sau khi chuyển qua φα\varphi_\alpha, giữ nguyên cả dd lẫn định hướng).

Vì dd tuyến tính, dω=∑αd(ραω)d\omega = \sum_\alpha d(\rho_\alpha\omega) (dùng ∑αdρα=d(∑αρα)=d(1)=0\sum_\alpha d\rho_\alpha = d(\sum_\alpha \rho_\alpha) = d(1) = 0 để xử lý đúng các số hạng chéo dρα∧ωd\rho_\alpha \wedge \omega khi cộng lại). Lấy tích phân và cộng các đẳng thức cục bộ từ Bước 1 trên mọi α\alpha: ∫Mdω=∑α∫Md(ραω)=∑α∫∂Mραω=∫∂Mω\int_M d\omega = \sum_\alpha \int_M d(\rho_\alpha\omega) = \sum_\alpha \int_{\partial M} \rho_\alpha\omega = \int_{\partial M}\omega, chính xác là ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M} \omega.

Nâng caoTạo ra đa tạp: mặt cầu và O(n)O(n)

Áp dụng Định lý Giá trị chính quy cho f:Rn→Rf:\mathbb{R}^n \to \mathbb{R}, f(x)=∣x∣2f(x)=|x|^2: vì dfx(v)=2⟨x,v⟩df_x(v) = 2\langle x,v\rangle toàn ánh (khác không) với mọi x≠0x\ne 0, q=1q=1 là giá trị chính quy, nên Sn−1=f−1(1)S^{n-1} = f^{-1}(1) là một đa tạp trơn chiều (n−1)(n-1) — không cần atlas tường minh! Tương tự, với f:Rn×n→Sym⁡(n)f:\mathbb{R}^{n\times n}\to \operatorname{Sym}(n), f(A)=ATAf(A)=A^TA (nhận giá trị trong không gian ma trận đối xứng chiều (n+12)\binom{n+1}{2}), ta kiểm tra dfAdf_A toàn ánh tại mọi AA với ATA=IA^TA=I, nên O(n)=f−1(I)O(n) = f^{-1}(I) là đa tạp trơn chiều n2−(n+12)=(n2)n^2 - \binom{n+1}{2} = \binom{n}{2} — chỉ một tính toán này cho ngay SO(3)SO(3), không gian cấu hình các phép quay của vật rắn, chiều 33.

Đại họcỨng dụng thực tiễn và Ví dụ minh họa

Robot học mô hình hóa hướng của một vật rắn như một điểm trên đa tạp SO(3)SO(3), chứ không phải ba góc Euler (có kỳ dị tọa độ — hiện tượng "khóa gimbal"). Lập kế hoạch chuyển động, điều khiển, và ước lượng trạng thái (ví dụ bộ lọc Kalman dùng trên vệ tinh và drone) đều thực hiện bằng không gian tiếp xúc so(3)\mathfrak{so}(3) (vận tốc góc) và ánh xạ mũ, tận dụng cấu trúc đa tạp trơn để tránh kỳ dị. Trong cơ học hình học, không gian cấu hình của một hệ cơ học là một đa tạp MM (ví dụ con lắc kép có không gian cấu hình là T2T^2), và động lực học Lagrange/Hamilton sống tự nhiên trên TMTM và T∗MT^*M; các đại lượng bảo toàn tương ứng với đối xứng của MM qua định lý Noether, một bản nâng cấp theo ngôn ngữ đa tạp của cơ học cổ điển.

Ví dụ: Chiều của nhóm trực giao đặc biệt SO(3)SO(3)

Dùng f(A)=ATAf(A)=A^TA trên ma trận thực 3×33\times 3, xác nhận chiều của O(3)O(3) (do đó SO(3)SO(3), thành phần liên thông chứa đơn vị) mà Định lý Giá trị chính quy dự đoán.

Lời giải

Miền R3×3\mathbb{R}^{3\times 3} có chiều n2=9n^2=9. Đích Sym⁡(3)\operatorname{Sym}(3) (ma trận đối xứng 3×33\times 3) có chiều (n+12)=(42)=6\binom{n+1}{2} = \binom{4}{2}=6.

Kiểm tra dfAdf_A toàn ánh tại mọi A∈O(3)A\in O(3): lấy vi phân f(A)=ATAf(A)=A^TA cho dfA(H)=HTA+ATHdf_A(H) = H^TA + A^TH; với ma trận đối xứng SS bất kỳ, chọn H=12ASH = \tfrac12 AS, khi đó dfA(H)=12STATA+12ATAS=12S+12S=Sdf_A(H) = \tfrac12 S^TA^TA + \tfrac12 A^TAS = \tfrac12 S + \tfrac12 S = S (dùng ATA=IA^TA=I), cho thấy tính toàn ánh.

Theo Định lý Giá trị chính quy, O(3)=f−1(I)O(3) = f^{-1}(I) có chiều 9−6=39 - 6 = 3. Vì SO(3)SO(3) là thành phần liên thông chứa đơn vị, nó có cùng chiều 33 — khớp với đếm trực giác 33 trục/góc quay độc lập (ví dụ roll, pitch, yaw).

Ví dụ: Kiểm chứng định lý Stokes trên một hình tròn

Cho MM là hình tròn đơn vị {x2+y2≤1}⊂R2\{x^2+y^2\le 1\}\subset\mathbb{R}^2 có biên là đường tròn đơn vị, và ω=x dy\omega = x\,dy. Kiểm chứng trực tiếp ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M}\omega.

Lời giải

Tính vế trái: dω=dx∧dyd\omega = dx\wedge dy, nên ∫Mdω=∫Mdx dy=π(1)2=π\int_M d\omega = \int_M dx\,dy = \pi(1)^2 = \pi (diện tích hình tròn đơn vị).

Tính vế phải: tham số hóa ∂M\partial M bởi x=cos⁡t,y=sin⁡tx=\cos t, y=\sin t, t∈[0,2π]t\in[0,2\pi], nên dy=cos⁡t dtdy = \cos t\,dt. Khi đó ∫∂Mω=∫02πcos⁡t⋅cos⁡t dt=∫02πcos⁡2t dt\int_{\partial M}\omega = \int_0^{2\pi} \cos t \cdot \cos t\,dt = \int_0^{2\pi}\cos^2t\,dt.

Dùng cos⁡2t=1+cos⁡2t2\cos^2 t = \tfrac{1+\cos 2t}{2}, ∫02πcos⁡2t dt=12[t+sin⁡2t2]02π=12(2π)=π\int_0^{2\pi}\cos^2t\,dt = \tfrac12\left[t+\tfrac{\sin 2t}{2}\right]_0^{2\pi} = \tfrac12(2\pi) = \pi. Cả hai vế đều bằng π\pi, xác nhận định lý Stokes trong trường hợp này.

Ánh xạ chuyển tiếp φβ∘φα−1:φα(Uα∩Uβ)→φβ(Uα∩Uβ)\varphi_\beta \circ \varphi_\alpha^{-1} : \varphi_\alpha(U_\alpha \cap U_\beta) \to \varphi_\beta(U_\alpha \cap U_\beta) phải thỏa điều kiện trơn nào để atlas định nghĩa một đa tạp trơn?

Theo Định lý Giá trị chính quy áp dụng cho f(A)=ATAf(A)=A^TA trên ma trận 3×33\times 3, dim⁡SO(3)\dim SO(3) bằng bao nhiêu?

Trong robot học, tại sao SO(3)SO(3) được ưa chuộng hơn ba góc Euler để biểu diễn hướng?

Định lý Stokes ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M} \omega tổng quát hóa kết quả cổ điển nào khi MM là một đoạn 11-chiều [a,b][a,b]?

Tài liệu tham khảo

  1. John M. Lee (2012). Introduction to Smooth Manifolds
  2. Victor Guillemin, Alan Pollack (1974). Differential Topology
  3. F. Bullo, R. M. Murray (1999). Riemannian Manifolds in Robot Motion Planning and Control