1 一个局部 n 维欧几里得空间是一个Hausdorff空间 M 满足,对每一个点 p∈M ,存在一个 p 的邻域 U⊂M 和一个同胚 φ:U→V ,其中 V 是一个 Rn 中的开集。这个同胚有时候被称为一个坐标、坐标映射等,而资料 (U,φ) 被称为一个坐标卡。
坐标 φ 经常写成分量形式, φ=(x1,⋯,xn) ,其中 xi:U→R .
2 局部欧几里得空间 M 上的一个光滑微分结构 F 是这样一族坐标卡 (Uα,φα) ,满足: {Uα} 构成 M 的开覆盖, φα∘φβ−1∣Uα∩Uβ 是光滑映射,后者被称为坐标卡的相容性条件。此外,如果有一个坐标卡 (U,φ) 和每一个坐标卡都相容,那么可以推断出他在 F 中,这样的微分结构被称为极大微分结构。极大微分结构当然不一定是唯一的,不过我们不担心这个,因为我们往往是固定一个微分结构来研究流形的,下面假设出现的微分结构总是极大的。
3 一个 n 维光滑流形 (M,F) 是一个赋予了光滑微分结构 F 的第二可数的局部欧几里得空间 M .
我们想要做一个范畴,现在已经有了对象,那么自然需要态射,态射被如下定义:
4 设 (M,F) 和 (N,G) 是两个光滑流形,连续函数 f:M→N 被称为一个光滑映射,如果 ψ∘f∘φ−1 是一个光滑函数对任意的 F 中的坐标卡 (U,φ) 和 G 中的坐标卡 (V,ψ) 成立。
这样,光滑流形就构成了一个范畴,其中态射是流形间的光滑映射。他是拓扑空间范畴的子范畴。
从此以后,我们对一个固定的流形 (M,F) ,常常会略去他的微分结构,只写作 M 。对于一个光滑流形 M 的非空开子集 U ,显然,他有继承自 M 的一个拓扑结构和微分结构,所以 U 也是一个光滑流形。很容易看到, Rn 是一个光滑流形,按照上面的结论,我们可以得到一类光滑流形, Rn 的开子集。比如把 n×n 矩阵放入 Rn2 内,那么行列式不为零的那些矩阵就构成一个光滑流形,记作 GL(n,R) ,称作一般线性群。
特别地, R 也是一个光滑流形。我们称光滑映射 f:M→R 是一个 M 上的光滑函数。光滑函数 f 限制在 U⊂M 上也是一个光滑函数 f∣U .
5 设 M 是一个光滑流形, U⊂M 上的光滑函数的集合记作 F(U) , F 被称为 M 上的光滑函数层。由于可以逐点定义加法和乘法,所以 F(U) 拥有 R -代数结构。设 p∈M ,我们定义如下等价关系:设 U 和 V 都是 p 的邻域,以及 f∈F(U) 和 g∈F(V) ,如果在一个 W⊂U∩V 上, f∣W=g∣W ,则 f∼g .所有这样的等价类记作 Fp ,称为 p 处的光滑函数茎,他的代表元素可以写成 fp=⟨U,f⟩ ,称为芽. 显然 Fp 有继承自 F(U) 的自然的 R -代数结构。
设 p∈M ,茎 Fp 是一个局部环。实际上, ⟨U,f⟩∈Fp 且 f(p)=0 的元素构成了 Fp 的一个理想。不在这个理想内的 ⟨U,f⟩ ,由于 f(p)=0 ,那么适当缩小 U 到 V ,由 f 的连续性,总可以找到 V 使得 f∣V 处处不为零,这样 ⟨V,1/f∣V⟩ 便是 ⟨U,f⟩ 的一个逆。因此上面这个理想即 Fp 唯一的极大理想,我们其记作 mp 。容易看到 Fp/mp≅R ,实际上,对每一个芽 fp∈Fp ,都成立 fp=fp−f(p)+f(p) ,在 Fp/mp 中看,他和 f(p)∈R 也就没区别了。
6 设 f:Rn→R 光滑,则 f(x)=f(0)+∂if(0)xi+21gij(x)xixj, 其中 gij 光滑。
为了证明这点,利用微积分基本定理 f(x)−f(0)=∫01f′(tx)dt=∫01∂if(tx)xidt=hi(x)xi, 可以得到 hi(0)=∂if(0) ,然后再对 hi 使用上面的步骤即可得到我们想要的表达式。
7 引理:使用一个局部坐标 φ=(x1,⋯,xn) 且 φ(p)=0 ,可以将上面的引理翻译到流形上。设设 f:U→R 光滑,则在 p 的一个邻域 V 上对任意的 q∈V 成立 f(q)=f(p)+∂xi∂f∘φ−1(p)xi(q)+21gij(q)xi(q)xj(q), 其中 gij 在 V 上光滑,以后我们就将那个偏微分记作 ∂if(p) .
8 设 p∈M , M 上的光滑函数层为 F , p 处的余切空间被定义为 TpM∗:=mp/mp2 。余切空间的元素被称为余切矢量。
mp/mp2 确实是一个矢量空间。首先它显然是一个 Fp -模,然后任取 a∈mp ,由于 amp/mp2=0 ,所以 mp/mp2 是一个 Fp/mp -模,即 R -矢量空间。
9 设 p∈M , M 是一个 n 维流形,则 TpM∗:=mp/mp2 是 n 维的。
我们可以选取一组局部坐标来算维数,由于选取不同的局部坐标都是通过同胚联系的,所以不同的选取对维数没什么影响。由上面的引理,设 fp∈mp ,则他可以写作 fp=∂if(p)xpi+21gij(q)xpixpj 考虑一个局部坐标 φ=(x1,⋯,xn) ,设自然同态 dp:mp→mp/mp2 ,很简单就可以看到 dp(xpi)=0 .实际上,如果 xpi∈mp2 ,那么 xpi=rs ,其中 r , s∈mp ,然后根据上面的引理 r=aixpi+⋯ 以及 s=bixpi+⋯ ,于是 xi=rs=ajbkxpjxpk+⋯ ,但显然这是不可能的。
所以,如果 fp∈mp ,则 \[\begin{equation}
\label{c1:e1}
\mathrm{d}_p(f_p)=\partial_i f(p)\mathrm{d}_p(x^i_p).
\end{equation}\] 这样所有的 TpM∗=mp/mp2 中的元素都可以由 dp(xpi) 展开,他们都是非零的,而且容易证明是线性无关的,所以这是 TpM∗ 的一组基,余切空间的维数计算完毕。
以后我们用 dp(f) 乃至 dpf 来记 dp(fp) 。实际上,我们可以将 dp 定义在 Fp 上,设 a 是一个常值芽,补充定义 dpa=0 ,可以看到,此时式\eqref{c1:e1}依旧满足。以后我们就这样来看 dp:Fp→TpM∗ ,他被称为外微分算子。
10 设 f:M→N 是一个光滑映射,上面的光滑函数层分别为 F 和 G 。任取 φ∈G(V) ,可以通过 f∗φ=φ∘f 定义 f∗φ∈F(f−1(V)) .
下面我们考虑两个流形余切空间之间的映射。设 ⟨V,φ⟩∈Gf(p) ,于是 ⟨f−1(V),φ∘f⟩∈Fp ,所以 f∗ 诱导了一个 R -代数同态 fp∗:Gf(p)→Fp ,特别地,可以看到 fp∗:mf(p)→mp ,于是 fp∗:mf(p)2→mp2 .
11 设 f:M→N 是一个光滑映射,他诱导了一个线性映射(这里我们滥用一下记号) fp∗:Tf(p)N∗→TpM∗ .
12 对于复合, (f∘g)p∗=gp∗∘fg(p)∗ .很容易看到 idp∗=idTpM∗ ,所以如果 f:M→N 是同胚,则 fp∗:Tf(p)N∗→TpM∗ 是同构。
13 利用复合公式,设 f:M→N 是光滑映射,则 fp∗(df(p)g)=dp(f∗g)=dp(g∘f) .
14 设 p∈M , M 是 n 维光滑流形,则切空间 TpM 被定义为余切空间 TpM∗ 的对偶空间。切空间的元素被称为切矢量。由于余切空间是有限维的,他的对偶空间也和他有着相同的维度,即 n 维。
15 由于切空间是余切空间的对偶空间,所以他是余切空间上的线性函数构成的空间,反过来,由于是有限维的,所以可以认为对偶空间的对偶空间就是原本的空间,这就是说可以将余切空间的矢量看成切空间矢量的线性函数:设 dpf∈TpM∗ 和 v∈TpM ,定义 dpf(v):=v(dpf) .
虽然上面这些个定义都很短也很清楚,不过操作上却没有那么简单。下面,我们将一个切矢量扩张到 Fp∗ 上面去。
16 设 f 是在 p 附近的光滑函数,而 v∈TpM ,可以通过 Dv(fp):=v(fp−f(p)) 定义线性映射 ip:l↦ip(v)=Dv∈Fp∗ ,他是一个单射。
注意到 (fg)p=fpgp ,所以 Dv(fpgp)=v(fpgp−f(p)g(p))=l((fp−f(p))(gp−g(p))+f(p)(gp−g(p))+(fp−f(p))g(p))=f(p)Dv(gp)+Dv(fp)g(p), 我们将满足这条性质的线性映射 Dv∈Fp∗ 称为 p 处的导子,所有 p 处的导子构成的空间暂时记作 Vp ,而他其实和 TpM 是同构的。
为了证明这点,任取导子 D∈Vp ,由于 D(1)=D(1×1)=2D(1) ,所以 D(1)=0 ,继而靠着 D 的线性性,对于常值函数的芽 a 来说, D(a)=aD(1)=0 。因为每一个 Fp 中的元素 fp 都可以写成 fp−f(p)+f(p) 的形式,所以 D(fp)=D(fp−f(p)) ,这就是说,一个导子的性质完全由他在 mp 上的值决定,这种关系是一对一的。即 πp:D↦D∣mp 是一个线性同构。
同时,设 fp , gp∈mp ,则 πp(D)(fpgp)=f(p)πp(D)(gp)+g(p)πp(D)(fp)=0 ,于是 πp(D)(mp2)=0 ,所以, πp(D)∈TpM ,即 D∣mp 是一个切矢量,因此导子 D 完全由一个切矢量 D∣mp=πp(D) 决定。这样, ip:TpM→Vp 也是一个满射,所以他是一个同构。当然我们也可以直接计算验证 πp∘ip=idTpM 以及 ip∘πp=idVp 。
因为有这个同构,所以以后我们用 TpM 来标记导子构成的矢量空间,一个导子才是一个切矢量。这样的好处是,我们在具体计算的时候,可以直接在 Fp 上进行而非 mp 上,特别地,现在对于一个切向量 v 来说,成立 dpf(v)=v(fp) ,这是因为对一个导子 v 来说 v(fp)=v(dpf) .
17 设 f:M→N 是一个光滑映射,定义它在 p∈M 处的导数为 Tpf=f∗p:TpM→Tf(p)N 使得对任意的 v∈TpM 和任意的 gf(p)∈mf(p) 成立 (f∗pv)(gf(p))=v(fp∗gf(p)) .
为以后的处理方便,不妨通过等同 ∂i 和标准基 ei 来等同 TpRn 和 Rn 。此外,通过坐标卡上的同胚 φ ,我们用 ∂i 来标记 φ∗p−1(ei) ,这显然是 TpM 处的一组基。
18 设 f 是在 p 附近的光滑函数,任取 v∈TpM .因为 f∗p:TpM→Tf(p)R=R ,所以 f∗p(v) 是一个数,故而 f∗p(v)=f∗p(v)(idR)=v((idR∘f)p)=v(fp)=dpf(v). 因为对所有的切矢量 v 都成立上式,所以 f∗p=dpf .
选定一个局部坐标,因为 dpxi(∂j)=∂jxi(p)=δji ,所以 dpxi 就是 ∂i 的对偶基。下面我们来计算一个特别的例子,设 f:M→Rn 是一个流形 M 上的矢量值光滑函数,则 fi:M→R 是一个光滑函数,那么 f∗p=dpfiei ,其中 ei 是 Rn 的标准基。再设 f:Rm→Rn ,则 dpfi=∂jfi(p)dxj=∂jfi(p)ej .写成矩阵即 (f∗p)iji=∂jfi(p), 此即 f 的Jacobian.
19 复合函数求导法则: (f∘g)∗p=f∗g(p)∘g∗p .抽象表现出来是线性映射复合,表现在矩阵(即Jacobian)上就是两个矩阵相乘。