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拓扑学

光滑流形

由图册 {(Uα,φα)}α∈A\{(U_\alpha, \varphi_\alpha)\}_{\alpha \in A} 构造的空间,局部看起来像 Rn\mathbb{R}^n 并支持微积分运算,最终导出斯托克斯定理 ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M} \omega,是现代几何学、物理学与机器人学的舞台。

直观近看是平坦的弯曲空间

站在地球表面,尽管这颗行星是一个球体,地面看起来却是平的。光滑流形将这一点形式化:一个空间,放大到任意一点附近时看起来像普通的欧氏空间 Rn\mathbb{R}^n,即使从整体看它可能是弯曲的、扭转的,或具有有趣的拓扑(如球面、环面,或旋转所构成的空间)。这种「局部平坦、整体弯曲」的想法使我们能够在不平坦的形状上做微积分——求导、积分、向量场。下方的参数曲面(球面、环面、螺旋面)展示了若干流形,其每个局部片都是平面的一个扭曲副本。

旋转的参数化环面。
由局部坐标片粘合而成的环面——嵌入 R3\mathbb{R}^3 中的光滑 22-流形。

大学图册、切空间与微分

定义: 光滑图册与流形

一个 nn 维光滑流形 MM 是被图 {(Uα,φα)}α∈A\{(U_\alpha, \varphi_\alpha)\}_{\alpha \in A} 覆盖的拓扑空间,其中每个 φα:Uα→Rn\varphi_\alpha : U_\alpha \to \mathbb{R}^n 是到开子集的同胚,且在重叠处转移映射 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) 是 C∞C^\infty(无穷次可微)的。正是这种转移映射的光滑性,使我们能够将在某一张图中进行的 Rn\mathbb{R}^n 上的微积分一致地转移到整个流形上。

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)

在每一点 p∈Mp \in M 处,切空间 TpMT_p M 是经过 pp 的所有曲线速度向量构成的 nn 维向量空间——它是 MM 在 pp 处最好的线性逼近。光滑映射 f:M→Nf: M \to N 在每点处都有一个微分(导数),即切空间之间的线性映射:

dfp:TpM→Tf(p)Ndf_p : T_p M \to T_{f(p)} N
流形及其维数/切空间
流形维数TpMT_pM 描述
球面 Sn−1⊂RnS^{n-1} \subset \mathbb{R}^nn−1n-1与 pp 正交的向量
旋转群 SO(3)SO(3)33反对称矩阵(角速度)
环面 T2=S1×S1T^2 = S^1\times S^122由两个角方向张成的平面

进阶两个核心定理

设 f:Mm→Nnf: M^m \to N^n 光滑,q∈Nq \in N 为正则值(即对每个 p∈f−1(q)p \in f^{-1}(q),dfpdf_p 都是满射)。则 f−1(q)f^{-1}(q) 是 MM 中维数为 m−nm-n 的光滑子流形。

为什么成立?

该定理是构造流形的主要工具:不必手动给出图册,只需将一个形状描述为某映射的零点集,并在每个解点处验证一个线性代数条件(微分的满射性)即可。

证明

固定 p∈f−1(q)p \in f^{-1}(q)。由于 dfp:TpM→TqNdf_p: T_pM \to T_qN 是满射且 dim⁡TpM=m≥n=dim⁡TqN\dim T_pM = m \ge n = \dim T_qN,其核 K=ker⁡dfpK = \ker df_p 的维数为 m−nm-n。取线性补空间 WW 使 TpM=K⊕WT_pM = K \oplus W 且 dim⁡W=n\dim W = n;则 dfp∣W:W→TqNdf_p|_W : W \to T_qN 是同构。

以 pp、qq 为中心取局部坐标(通过图),使 ff 成为光滑映射 Rm→Rn\mathbb{R}^m \to \mathbb{R}^n,满足 f(0)=0f(0)=0 且 df0df_0 满射。重排坐标 (x,y)∈Rm−n×Rn(x,y) \in \mathbb{R}^{m-n}\times\mathbb{R}^n,使 00 处的 ∂f/∂y\partial f/\partial y 为可逆的 n×nn\times n 块(因 df0df_0 秩为 nn 而可行)。

定义 Φ(x,y)=(x,f(x,y))\Phi(x,y) = (x, f(x,y))。则 dΦ0=(I0∂f/∂x∂f/∂y)d\Phi_0 = \begin{pmatrix} I & 0 \\ \partial f/\partial x & \partial f/\partial y \end{pmatrix} 满足 det⁡dΦ0=det⁡(∂f/∂y)≠0\det d\Phi_0 = \det(\partial f/\partial y) \ne 0,故由反函数定理 Φ\Phi 是局部微分同胚。在新坐标 (x,y′)=Φ(x,y)(x,y') = \Phi(x,y) 下,方程 f=qf=q(即 f=0f=0)恰好变为 y′=0y'=0。

因此在 pp 附近,f−1(q)f^{-1}(q) 就是集合 {y′=0}\{y'=0\},在这些坐标下它恰好是一个 (m−n)(m-n) 维坐标切片——即 f−1(q)f^{-1}(q) 的一个光滑图。由于 pp 是任意的,f−1(q)f^{-1}(q) 的每一点都有这样的图,且这些图之间的转移映射是 MM 的(光滑)转移映射的限制,因而是光滑的。故 f−1(q)f^{-1}(q) 是维数为 (m−n)(m-n) 的光滑子流形。

对于带边界的紧致定向 nn-流形 MM 及 MM 上光滑的 (n−1)(n-1)-形式 ω\omega,有 ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M} \omega。

为什么成立?

这一恒等式将微积分基本定理、格林定理、散度定理以及向量微积分中的经典斯托克斯定理统一为关于微分形式的单一命题,并且是德拉姆上同调背后的解析引擎。

证明

第一步(局部情形,半空间)。 首先设 M=Hn={xn≥0}M = \mathbb{H}^n = \{x_n \ge 0\},且 ω\omega 在单个图内有紧支集。写 ω=∑ifi dx1∧⋯dxi^⋯∧dxn\omega = \sum_i f_i\, dx_1\wedge\cdots\widehat{dx_i}\cdots\wedge dx_n。则 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,且 ∫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。

对 i<ni < n,先对 xi∈Rx_i \in \mathbb{R} 积分 ∂fi/∂xi\partial f_i/\partial x_i,由紧支集及普通微积分基本定理得 00(xi=±∞x_i=\pm\infty 处 fi→0f_i \to 0)。对 i=ni=n,对 xn∈[0,∞)x_n \in [0,\infty) 积分得 ∫∂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)(同样利用 xn=∞x_n=\infty 处的紧支集),故只有 i=ni=n 项留存:∫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}。

在边界 ∂Hn={xn=0}\partial\mathbb{H}^n = \{x_n=0\} 上(取向使外法向 −∂n-\partial_n 排在最后,给出定向符号 (−1)n(-1)^n),ω\omega 的限制为 ω∣∂=fn dx1∧⋯∧dxn−1\omega|_{\partial} = f_n\, dx_1\wedge\cdots\wedge dx_{n-1}(其余项因含 dxndx_n 或在该切片上为零而限制为 00)。按标准边界定向约定直接验证符号可得 ∫∂Hnω=(−1)n∫fn dx1⋯dxn−1\int_{\partial \mathbb{H}^n}\omega = (-1)^n \int f_n\,dx_1\cdots dx_{n-1},恰与上式相符。故在此局部模型中 ∫Hndω=∫∂Hnω\int_{\mathbb{H}^n}d\omega = \int_{\partial\mathbb{H}^n}\omega。

第二步(单位分解,整体化)。 对一般的 MM 和一般的 ω\omega,(利用紧致性)用有限多个图 {(Uα,φα)}\{(U_\alpha,\varphi_\alpha)\} 覆盖 MM,并选取从属于此覆盖的光滑单位分解 {ρα}\{\rho_\alpha\},即 ∑αρα=1\sum_\alpha \rho_\alpha = 1 且 supp⁡ρα⊂Uα\operatorname{supp}\rho_\alpha \subset U_\alpha。写 ω=∑αραω\omega = \sum_\alpha \rho_\alpha\omega;每个 ραω\rho_\alpha\omega 在单个图内有紧支集,该图要么完全在内部(此时 ∫∂ραω=0\int_{\partial}\rho_\alpha\omega = 0 是平凡的,且由第一步应用于无边界的 Rn\mathbb{R}^n 得 ∫Md(ραω)=0\int_M d(\rho_\alpha\omega)=0),要么与 ∂M\partial M 相交(通过 φα\varphi_\alpha 转移后第一步可直接应用,因为它同时保持 dd 与定向)。

由于 dd 是线性的,dω=∑αd(ραω)d\omega = \sum_\alpha d(\rho_\alpha\omega)(利用 ∑αdρα=d(∑αρα)=d(1)=0\sum_\alpha d\rho_\alpha = d(\sum_\alpha \rho_\alpha) = d(1) = 0 来正确处理求和时的交叉项 dρα∧ωd\rho_\alpha \wedge \omega)。对所有 α\alpha 积分并求和第一步给出的局部恒等式:∫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,这正是 ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M} \omega。

进阶构造流形:球面与 O(n)O(n)

将正则值定理应用于 f:Rn→Rf:\mathbb{R}^n \to \mathbb{R},f(x)=∣x∣2f(x)=|x|^2:由于对每个 x≠0x\ne 0,dfx(v)=2⟨x,v⟩df_x(v) = 2\langle x,v\rangle 都是满射(非零),q=1q=1 是正则值,故 Sn−1=f−1(1)S^{n-1} = f^{-1}(1) 是光滑 (n−1)(n-1)-流形——无需显式给出图册!类似地,对 f:Rn×n→Sym⁡(n)f:\mathbb{R}^{n\times n}\to \operatorname{Sym}(n),f(A)=ATAf(A)=A^TA(取值于 (n+12)\binom{n+1}{2} 维对称矩阵空间),可验证在每个满足 ATA=IA^TA=I 的 AA 处 dfAdf_A 均为满射,故 O(n)=f−1(I)O(n) = f^{-1}(I) 是维数为 n2−(n+12)=(n2)n^2 - \binom{n+1}{2} = \binom{n}{2} 的光滑流形——仅此一次计算就立即给出刚体旋转的位形空间 SO(3)SO(3),维数为 33。

大学实际应用与典型例题

机器人学将刚体的朝向建模为流形 SO(3)SO(3) 上的一个点,而非三个欧拉角(后者存在坐标奇点——万向节锁)。运动规划、控制以及状态估计(例如卫星和无人机使用的卡尔曼滤波器)都利用切空间 so(3)\mathfrak{so}(3)(角速度)与指数映射来完成,借助光滑流形结构避免奇点。在几何力学中,力学系统的位形空间是一个流形 MM(例如双摆的位形空间是 T2T^2),拉格朗日/哈密顿动力学自然地存在于 TMTM 和 T∗MT^*M 上;守恒量通过诺特定理对应于 MM 的对称性,是经典力学在流形语言下的升级。

例题: 特殊正交群 SO(3)SO(3) 的维数

用 3×33\times 3 实矩阵上的 f(A)=ATAf(A)=A^TA,验证正则值定理所预测的 O(3)O(3)(从而其单位分支 SO(3)SO(3))的维数。

解答

定义域 R3×3\mathbb{R}^{3\times 3} 的维数为 n2=9n^2=9。陪域 Sym⁡(3)\operatorname{Sym}(3)(对称 3×33\times 3 矩阵)的维数为 (n+12)=(42)=6\binom{n+1}{2} = \binom{4}{2}=6。

验证在每个 A∈O(3)A\in O(3) 处 dfAdf_A 均为满射:对 f(A)=ATAf(A)=A^TA 求微分得 dfA(H)=HTA+ATHdf_A(H) = H^TA + A^TH;对任意对称矩阵 SS,取 H=12ASH = \tfrac12 AS,则 dfA(H)=12STATA+12ATAS=12S+12S=Sdf_A(H) = \tfrac12 S^TA^TA + \tfrac12 A^TAS = \tfrac12 S + \tfrac12 S = S(利用 ATA=IA^TA=I),说明满射性成立。

由正则值定理,O(3)=f−1(I)O(3) = f^{-1}(I) 的维数为 9−6=39 - 6 = 3。由于 SO(3)SO(3) 是单位元所在的连通分支,其维数也是 33——与直观计数的 33 个独立旋转轴/角度(如横滚、俯仰、偏航)相符。

例题: 在圆盘上验证斯托克斯定理

设 MM 为单位圆盘 {x2+y2≤1}⊂R2\{x^2+y^2\le 1\}\subset\mathbb{R}^2,边界为单位圆,且 ω=x dy\omega = x\,dy。直接验证 ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M}\omega。

解答

计算左边:dω=dx∧dyd\omega = dx\wedge dy,故 ∫Mdω=∫Mdx dy=π(1)2=π\int_M d\omega = \int_M dx\,dy = \pi(1)^2 = \pi(单位圆盘的面积)。

计算右边:将 ∂M\partial M 参数化为 x=cos⁡t,y=sin⁡tx=\cos t, y=\sin t,t∈[0,2π]t\in[0,2\pi],故 dy=cos⁡t dtdy = \cos t\,dt。则 ∫∂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。

利用 cos⁡2t=1+cos⁡2t2\cos^2 t = \tfrac{1+\cos 2t}{2},得 ∫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。两边都等于 π\pi,验证了此情形下的斯托克斯定理。

图册要定义光滑流形,转移映射 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) 必须满足什么光滑性条件?

将正则值定理应用于 3×33\times 3 矩阵上的 f(A)=ATAf(A)=A^TA,dim⁡SO(3)\dim SO(3) 是多少?

在机器人学中,为何用 SO(3)SO(3) 而非三个欧拉角表示朝向更受青睐?

当 MM 是 11 维区间 [a,b][a,b] 时,斯托克斯定理 ∫Mdω=∫∂Mω\int_M d\omega = \int_{\partial M} \omega 推广了哪个经典结果?

参考文献

  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