微分流形之魂

news2024/11/16 11:52:14

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应该是目前微积分的终极答案了(非数学系)

 

 

 

首先,这个函数具有线性结构。所以他是属于V*的。 之前我倒没想过这个问题,以为所有的泛函都是V*,没考虑过线性问题。而且既然是线性,那么如果是一维的,就应该是y=kx。必须是这个形式才行吧。

 这一段证明过程看似普通,但其实要很好的理解里面的深意。

 所以V*里的元素就是alpha,而alpha可以由一组基线性组合而成。重点来了,它的系数是这个alpha作用在ei上。不过我感觉它中间推导有点问题,不过结果是对的。这个结论挺奇妙的,线性泛函的基是每个基坐标的alpha的线性组合。它的系数是alpha作用在ei上。这个要好好理解,按理说它取到的是ei的坐标,就是1.当然,我们可以感受到,如果坐标是其他值,也是可以的,只要复合约定就行。

重点看这个注解,首先是内积的引入,这个好理解,一个取坐标的操作是可以看成一个向量和另个一个基的内积。 后面这个可能不太好理解,但其实只要举个例子就行:

alpha e1=(a1alpha1 +a2alpha2)e1 = a1 alpha1 e1 + 0 = a1 alpha1(e1) = a1

然后,v=<a,v>ei  说明a是它上面的线性函数,而反过来alpha = <>alphai, 则说明ei是V*上的线性函数。确实美妙。

 这里其实是用ei的基来组成一个新的基e拔。以为内变换的雅克比矩阵的行列式不为0,所以是一个可逆变换。这个笔记里笔误挺多的啊。alphai拔明显要和alphai对应才对。

证明过程写的也有点问题,我自己在纸上写是对的,但这个求和符号我还得再看看

\delta ^i_j= \overline{\alpha}^i(\overline{e_j})=(b^i_l\alpha ^l)(a^k_je_k)=b^i_la^k_j\delta ^l_k=b^i_la^l_j

这样就对了。所以是可逆的。

 

这个思路很好。

 这里的证明倒没有出任何问题。

这里其实并没有那么好理解,要注意,得到f和后面的表达式后,因为要说明后面是f的一组基,首先得到他们是线性无关的,而且按照我们前面对偶基的写法,我们也能慢慢理解

这就是爱婴斯坦求和公式的妙处吧。

 张量积有了,不知道张量本身的定义有没有呢?

话说张量积的乘法真的是乘法吗,我继续看看。

后面这个结论主要可以类比:f=f(V空间的基)V*空间的基。

这里要注意:(v1, v2),  (w1, w2, w3)那么它的基有6个:(v1,w1),(v1,w2),(v1,w3), (v2,w1),(v2,w2),(v2,w3)

直积不一样:会是(v1,0),(v2,0), (0,w1), (0,w2), (0,w3)

 

 

这里作者说的也不清不楚的。直接说我的理解把,如果e为原始基,a为变换后的基。那么(2)

f拔就是原始张量坐标,f就是新的张量坐标。

 

这里我要思考的是(1,1)型张量的分量表示为什么是矩阵。F是老基下的矩阵,A是变换矩阵,那么

S=AFA^-1,这个是相似矩阵的公式。从张量去理解的话,线性变换f是L(V,V*,F), 这里参考:[前置内容] 从映射到张量 - 知乎

 这是双线性映射。

 

 这个证明其实不太好想,按照线性代数上面的教材更加简单。

首先对偶空间和原始空间的维数相同,我只要证明对偶基是线性无关即可。

所以a1e1 + a2e2 =0. 只要证明a1=a2=0即可。让他们分别作用于原始基v1,v2

可以得到a1e1v1=a1=0,同理 a2=0,得证。

自然同构的部分可以看成本身。

 

这里可能会有点困惑,V上的泛函,对于具体的v*而言,可以取v和输入的内积。这样得到一个F。

按理说,v*应该和v本身没有直接关系。我尝试推导下:v=a1x + a2y,基是x和y,那么对应的对偶基就是e1(x) = 1  e2(y) = 1, 记得前面的推导过程:(记住结论就行) 

v*(v)=v*(x)e1 + v*(y)e2

从这个角度将,v*和v,虽然都是v,但是应该不一定是有什么联系。

不过确实可以继续思考,如果v的基是(x,y),坐标是(a,b),那么对偶空间上有个向量,是m e1 + n e2

那么m e1 +n e2(ax + by), 最终就是 ma + nb, 这其实就是内积啊。 

 确实,从内积的角度去理解,更加具体,不然太抽象了,也记不住啊。

原来是诱导出来的,所以两个v可以是同一个含义,因为我们建立了这样的一一映射。再回去理解

V x V* ->F  其实就是内积吧。

 

这里其实可以看出来,(1,1)型张量就是矩阵,为什么呢,内积换成矩阵就是行向量和列向量的乘积。那么对于一个矩阵,你左乘一个行向量,右乘一个列向量,那么就是一个数了。所以这里注意,对偶矢量就是行向量,而矢量我们用列向量。

 这个解释也很不错。

 

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