MathLabs

Tô pô

Đồng điều và đối đồng điều

Bất biến đại số Hn(X)H_n(X) xây từ phức xích ⋯→Cn+1→∂n+1Cn→∂nCn−1→⋯\cdots \to C_{n+1} \xrightarrow{\partial_{n+1}} C_n \xrightarrow{\partial_n} C_{n-1} \to \cdots đếm số lỗ hổng ở mọi chiều, hợp nhất công thức Euler với định lý Euler–Poincaré χ(X)=∑n≥0(−1)nrank⁡Cn=∑n≥0(−1)nβn(X)\chi(X) = \sum_{n\ge 0} (-1)^n \operatorname{rank} C_n = \sum_{n\ge 0} (-1)^n \beta_n(X).

Trực giácĐếm lỗ hổng bằng đại số

Đường tròn có một lỗ hổng chiều 11, mặt cầu có một lỗ hổng chiều 22 (khoang rỗng bên trong) nhưng không có lỗ hổng chiều 11, còn mặt xuyến (torus) có hai vòng độc lập chiều 11 cộng một khoang chiều 22. Đồng điều biến việc đếm mơ hồ này thành một bất biến đại số chính xác: với mỗi chiều nn, một nhóm Hn(X)H_n(X) có hạng βn\beta_n (số Betti) đúng bằng số lỗ hổng độc lập chiều nn. Khối đa diện xoay bên dưới cho thấy đỉnh (ô 00-chiều), cạnh (ô 11-chiều), mặt (ô 22-chiều) — các khối xây dựng thô mà đồng điều sẽ tổ chức thành nhóm xích.

Khối bát diện xoay tách rời cho thấy đỉnh, cạnh, mặt.
Khối bát diện: V=6V=6 đỉnh, E=12E=12 cạnh, F=8F=8 mặt xây các nhóm xích 00-, 11-, 22-chiều.

Phổ thôngCông thức Euler như một cái bóng của đồng điều

Định nghĩa: Phức xích đơn hình

Cho một không gian tam giác hóa (hay khối đa diện) XX, gọi CnC_n là nhóm abel tự do sinh bởi các ô định hướng chiều nn (đỉnh với n=0n=0, cạnh với n=1n=1, mặt tam giác với n=2n=2, …). Ánh xạ biên ∂n:Cn→Cn−1\partial_n : C_n \to C_{n-1} đưa một ô chiều nn tới tổng có dấu các mặt biên chiều (n−1)(n-1) của nó, chẳng hạn cạnh [v0,v1][v_0,v_1] ánh xạ tới v1−v0v_1 - v_0.

⋯→Cn+1→∂n+1Cn→∂nCn−1→⋯\cdots \to C_{n+1} \xrightarrow{\partial_{n+1}} C_n \xrightarrow{\partial_n} C_{n-1} \to \cdots

Dãy các nhóm nối với nhau bởi ánh xạ biên này là phức xích. Tính chất định nghĩa của nó là ∂n∘∂n+1=0\partial_n \circ \partial_{n+1} = 0: lấy biên hai lần luôn cho kết quả 00. Nhóm đồng điều chiều nn đo khoảng cách giữa các chu trình (vật không có biên) và các biên (vật vốn là biên của thứ khác):

Hn(X)=ker⁡∂n/im⁡∂n+1H_n(X) = \ker \partial_n / \operatorname{im} \partial_{n+1}
Số Betti của các không gian quen thuộc
Không gianβ0,β1,β2\beta_0, \beta_1, \beta_2χ(X)\chi(X)
Mặt cầu S2S^21,0,11,0,122
Mặt xuyến T2T^21,2,11,2,100
Đường tròn S1S^11,1,01,1,000
Mặt phẳng xạ ảnh thực RP2\mathbb{RP}^21,0,01,0,0 (trên Q\mathbb{Q})11

Đại họcHai định lý nền tảng

Với ánh xạ biên đơn hình, ∂n∘∂n+1=0\partial_n \circ \partial_{n+1} = 0 với mọi nn.

Vì sao đúng?

Đẳng thức duy nhất này khiến đồng điều được định nghĩa tốt: nó bảo đảm im⁡∂n+1⊆ker⁡∂n\operatorname{im} \partial_{n+1} \subseteq \ker \partial_n, nên thương trong định nghĩa Hn(X)H_n(X) thực sự có nghĩa như một nhóm.

Chứng minh

Chỉ cần kiểm tra khẳng định trên một đơn hình chiều nn đơn lẻ σ=[v0,…,vn]\sigma = [v_0, \dots, v_n] rồi mở rộng theo tính tuyến tính. Theo định nghĩa, ∂nσ=∑i=0n(−1)i[v0,…,vi^,…,vn]\partial_n \sigma = \sum_{i=0}^n (-1)^i [v_0, \dots, \hat{v_i}, \dots, v_n], trong đó vi^\hat{v_i} nghĩa là viv_i bị xóa.

Áp dụng ∂n−1\partial_{n-1} lên từng số hạng và xóa thêm đỉnh thứ hai vjv_j (với j≠ij \ne i) khỏi [v0,…,vi^,…,vn][v_0, \dots, \hat{v_i}, \dots, v_n] cho ra mặt [v0,…,vj^,…,vi^,…,vn][v_0, \dots, \hat{v_j}, \dots, \hat{v_i}, \dots, v_n] thiếu đúng hai đỉnh vi,vjv_i, v_j. Theo dõi kỹ dấu: khi j<ij < i, đỉnh bị xóa ở vị trí jj trước (dấu (−1)j(-1)^j) bên trong số hạng đã mang dấu (−1)i(-1)^i, cho dấu tổng (−1)i+j(-1)^{i+j}; khi j>ij > i, xóa vjv_j khỏi đơn hình (n−1)(n-1)-chiều [v0,…,vi^,…,vn][v_0,\dots,\hat{v_i},\dots,v_n] loại bỏ đỉnh nay đang ở vị trí j−1j-1 (vì viv_i đã bị xóa trước), cho dấu (−1)i(−1)j−1=−(−1)i+j(-1)^i (-1)^{j-1} = -(-1)^{i+j}.

Vậy ∂n−1∂nσ=∑j<i(−1)i+j[…,vj^,…,vi^,… ]+∑j>i(−(−1)i+j)[…,vi^,…,vj^,… ]\partial_{n-1}\partial_n \sigma = \sum_{j<i} (-1)^{i+j} [\dots,\hat{v_j},\dots,\hat{v_i},\dots] + \sum_{j>i} \left(-(-1)^{i+j}\right) [\dots,\hat{v_i},\dots,\hat{v_j},\dots]. Mỗi mặt thiếu đúng hai đỉnh {vi,vj}\{v_i, v_j\} với i<ji < j xuất hiện đúng hai lần trong tổng kép này: một lần từ xóa viv_i rồi vjv_j (góp −(−1)i+j-(-1)^{i+j}) và một lần từ xóa vjv_j rồi viv_i (góp +(−1)i+j+(-1)^{i+j}), và hai đóng góp này đối nhau chính xác.

Mọi số hạng triệt tiêu theo cặp, nên ∂n−1∂nσ=0\partial_{n-1}\partial_n \sigma = 0 với mọi đơn hình σ\sigma, do đó ∂n∘∂n+1=0\partial_n \circ \partial_{n+1} = 0 trên toàn bộ CnC_n theo tính tuyến tính.

Với một phức xích hữu hạn, χ(X)=∑n≥0(−1)nrank⁡Cn=∑n≥0(−1)nβn(X)\chi(X) = \sum_{n\ge 0} (-1)^n \operatorname{rank} C_n = \sum_{n\ge 0} (-1)^n \beta_n(X).

Vì sao đúng?

Điều này nói rằng tổng đan dấu số lượng ô (một con số tổ hợp, dễ đếm bằng tay) bằng tổng đan dấu các số Betti (một bất biến tô pô chỉ phụ thuộc vào hình dạng, không phụ thuộc tam giác hóa). Nó tổng quát hóa V−E+F=2V - E + F = 2 tới mọi chiều.

Chứng minh

Cố định nn và xét ánh xạ biên ∂n:Cn→Cn−1\partial_n : C_n \to C_{n-1} như một ánh xạ tuyến tính giữa các không gian vector hữu hạn chiều (làm việc trên Q\mathbb{Q} cho đơn giản). Theo định lý hạng–số chiều hạt nhân (rank-nullity), rank⁡Cn=dim⁡ker⁡∂n+rank⁡∂n\operatorname{rank} C_n = \dim \ker \partial_n + \operatorname{rank} \partial_n, trong đó rank⁡∂n:=dim⁡im⁡∂n\operatorname{rank}\partial_n := \dim \operatorname{im} \partial_n.

Ngoài ra, dim⁡Hn(X)=dim⁡ker⁡∂n−dim⁡im⁡∂n+1\dim H_n(X) = \dim \ker \partial_n - \dim \operatorname{im} \partial_{n+1} trực tiếp từ định nghĩa thương Hn=ker⁡∂n/im⁡∂n+1H_n = \ker \partial_n / \operatorname{im}\partial_{n+1}, nên dim⁡ker⁡∂n=βn+rank⁡∂n+1\dim \ker \partial_n = \beta_n + \operatorname{rank}\partial_{n+1}.

Thay vào, rank⁡Cn=βn+rank⁡∂n+1+rank⁡∂n\operatorname{rank} C_n = \beta_n + \operatorname{rank}\partial_{n+1} + \operatorname{rank}\partial_n. Bây giờ lập tổng đan dấu trên mọi nn từ 00 tới chiều cao nhất NN: ∑n(−1)nrank⁡Cn=∑n(−1)nβn+∑n(−1)nrank⁡∂n+1+∑n(−1)nrank⁡∂n\sum_n (-1)^n \operatorname{rank} C_n = \sum_n (-1)^n \beta_n + \sum_n (-1)^n \operatorname{rank}\partial_{n+1} + \sum_n (-1)^n \operatorname{rank}\partial_n.

Trong hai tổng cuối, số hạng rank⁡∂k\operatorname{rank}\partial_k xuất hiện một lần từ tổng rank⁡∂n\operatorname{rank}\partial_n (tại n=kn=k, dấu (−1)k(-1)^k) và một lần từ tổng rank⁡∂n+1\operatorname{rank}\partial_{n+1} (tại n=k−1n=k-1, dấu (−1)k−1(-1)^{k-1}); hai dấu này đối nhau, nên mỗi rank⁡∂k\operatorname{rank}\partial_k triệt tiêu chính xác (kiểu kính lồng), trừ các số hạng biên ∂0=0\partial_0 = 0 và ∂N+1=0\partial_{N+1}=0 vốn không đóng góp gì.

Điều còn lại là ∑n(−1)nrank⁡Cn=∑n(−1)nβn\sum_n (-1)^n \operatorname{rank} C_n = \sum_n (-1)^n \beta_n, và vì vế trái là χ(X)\chi(X) theo định nghĩa, đây chính xác là χ(X)=∑n≥0(−1)nrank⁡Cn=∑n≥0(−1)nβn(X)\chi(X) = \sum_{n\ge 0} (-1)^n \operatorname{rank} C_n = \sum_{n\ge 0} (-1)^n \beta_n(X).

Nâng caoMayer–Vietoris và đối đồng điều de Rham

Tính Hn(X)H_n(X) trực tiếp từ tam giác hóa khá tốn công; dãy Mayer–Vietoris cho phép ta tách X=A∪BX = A \cup B thành các mảnh chồng lấp đơn giản hơn và ghép đồng điều của chúng lại qua một dãy khớp dài ⋯→Hn(A∩B)→Hn(A)⊕Hn(B)→Hn(X)→Hn−1(A∩B)→⋯\cdots \to H_n(A\cap B) \to H_n(A)\oplus H_n(B) \to H_n(X) \to H_{n-1}(A\cap B) \to \cdots. Đối đồng điều đối ngẫu bức tranh này: các đối xích Cn=Hom⁡(Cn,R)C^n = \operatorname{Hom}(C_n, \mathbb{R}) với đối biên d=∂∗d = \partial^* thỏa d2=0d^2=0. Với một đa tạp trơn, đối đồng điều de Rham lấy CnC^n là các dạng vi phân chiều nn và dd là đạo hàm ngoài; định lý de Rham nói phép dựng giải tích này tính ra đúng cùng nhóm HdRn(X)≅Hn(X;R)H^n_{dR}(X) \cong H^n(X;\mathbb{R}) như phiên bản tổ hợp, một cầu nối ấn tượng giữa giải tích và tổ hợp.

Đại họcỨng dụng thực tiễn và Ví dụ minh họa

Phân tích dữ liệu tô pô (TDA) áp dụng đồng điều lên dữ liệu đám mây điểm nhiễu: xây một họ lồng nhau các phức đơn hình (một lọc) bằng cách nối các điểm gần nhau khi thang đo ϵ\epsilon tăng dần, rồi theo dõi lớp đồng điều nào sinh ra và mất đi khi ϵ\epsilon tăng — đồng điều bền vững này phân biệt cấu trúc thật (vòng, khoang tồn tại qua một khoảng rộng của ϵ\epsilon) khỏi nhiễu (đặc trưng biến mất gần như ngay lập tức). Trong phủ sóng mạng cảm biến, nếu một tập cảm biến không dây có bán kính liên lạc rr tạo thành một phức đơn hình (một đơn hình cho mỗi nhóm cảm biến liên kết đôi một), một lớp H1H_1 khác không theo một nghĩa đồng điều tương đối cụ thể chứng thực một lỗ hổng phủ sóng thật sự dù không cảm biến đơn lẻ nào phát hiện được — một chứng minh hoàn toàn tổ hợp, không cần tọa độ, cho một sự kiện hình học.

Ví dụ: Đồng điều của mặt xuyến

Mặt xuyến T2T^2 được tam giác hóa với cấu trúc CW gồm 11 đỉnh, 22 cạnh a,ba,b (hai vòng sinh), và 11 mặt dán theo aba−1b−1aba^{-1}b^{-1}. Tính H0,H1,H2H_0, H_1, H_2.

Lời giải

Các nhóm xích là C0=ZC_0 = \mathbb{Z} (một đỉnh), C1=Z2C_1 = \mathbb{Z}^2 (cạnh a,ba,b), C2=ZC_2 = \mathbb{Z} (một mặt). Vì chỉ có một đỉnh nên ∂1=0\partial_1 = 0 (mọi cạnh bắt đầu và kết thúc tại cùng đỉnh, nên biên của nó là v−v=0v-v=0).

Biên của mặt đọc từ từ dán aba−1b−1aba^{-1}b^{-1}: trong đồng điều (abel hóa), ∂2(face)=a+b−a−b=0\partial_2(\text{face}) = a+b-a-b = 0. Vậy ∂2=0\partial_2 = 0 luôn.

Với cả hai ánh xạ biên bằng không, H0=C0/im⁡∂1=ZH_0 = C_0/\operatorname{im}\partial_1 = \mathbb{Z}, H1=ker⁡∂1/im⁡∂2=Z2/0=Z2H_1 = \ker\partial_1 / \operatorname{im}\partial_2 = \mathbb{Z}^2/0 = \mathbb{Z}^2, H2=ker⁡∂2=ZH_2 = \ker\partial_2 = \mathbb{Z}. Vậy β0=1,β1=2,β2=1\beta_0=1,\beta_1=2,\beta_2=1, khớp với χ(T2)=1−2+1=0\chi(T^2) = 1-2+1=0.

Ví dụ: Số Betti từ đặc số Euler của khối hai mươi mặt

Khối hai mươi mặt đều có V=12,E=30,F=20V=12, E=30, F=20. Biết nó đồng phôi với S2S^2 (nên β0=1\beta_0=1, và vì đơn liên nên β1=0\beta_1=0), hãy dùng định lý Euler–Poincaré để tìm β2\beta_2.

Lời giải

Trước hết tính đặc số Euler tô pô từ số ô: χ=V−E+F=12−30+20=2\chi = V - E + F = 12 - 30 + 20 = 2.

Theo định lý Euler–Poincaré, χ=β0−β1+β2\chi = \beta_0 - \beta_1 + \beta_2. Thay các giá trị đã biết β0=1,β1=0\beta_0=1, \beta_1=0 ta được 2=1−0+β22 = 1 - 0 + \beta_2.

Giải ra, β2=1\beta_2 = 1, khớp với việc S2S^2 có đúng một khoang chiều 22 — phù hợp với hàng mặt cầu trong bảng trên.

Đẳng thức định nghĩa của các ánh xạ biên trong phức xích là gì?

Với khối hai mươi mặt (V=12,E=30,F=20V=12,E=30,F=20, đồng phôi với S2S^2), β2\beta_2 bằng bao nhiêu?

Trong phân tích dữ liệu tô pô, "đồng điều bền vững" theo dõi điều gì?

Bộ ba (H0,H1,H2)(H_0,H_1,H_2) nào mô tả đúng mặt xuyến T2T^2?

Tài liệu tham khảo

  1. Allen Hatcher (2002). Algebraic Topology
  2. James R. Munkres (1984). Elements of Algebraic Topology
  3. Gunnar Carlsson (2009). Topology and data