问题

无穷维流形是什么意思?

回答
想象一下,我们平时熟悉的“流形”概念,比如一张纸(二维球面)、一个光滑的曲面,它们都像我们触手可及的物体一样,有明确的边界和有限的“维度”。你可以用有限个坐标来描述它上的每一个点,比如一张纸上的 (x, y) 坐标。

无穷维流形,顾名思义,就是把这个“有限”的维度无限地延伸了。

这听起来有点抽象,对吧?因为它已经超出了我们日常经验的范畴。要理解它,我们可以从几个层面来拆解:

1. 什么是“维度”?

在我们熟悉的欧式空间里,维度是很容易理解的。二维空间(平面)需要两个数(x, y)来定位一个点,三维空间(我们生活的空间)需要三个数(x, y, z)。维度就是描述一个点需要多少个独立的“方向”或“自由度”。

在流形上,我们虽然不能直接用一组固定的坐标来描述整个空间(就像地球表面,用经纬度在两极会出问题),但在流形上的每一个“局部”区域,我们都可以用一组有限的、实数的坐标来描述它。这就好比在一个光滑的曲面上,你可以在一个很小的区域内把它“压平”,然后用类似平面坐标的方式来描述这个小区域内的点。

2. 无穷维意味着什么?

现在,把这个“局部可以用有限坐标描述”的性质,放到一个“无限”的维度上。

想象一下,你不是用 (x, y) 来描述一张纸上的点,而是需要一个无限长的列表,里面包含了无数个数字,才能描述这个“点”在无穷维空间中的位置。

例如,我们生活在一个无限维度的“空间”里。 这个空间里的每一个“点”,可能不是一个具体的物理位置,而是一个函数。
比如,我们考虑所有连续的实值函数。一个函数,比如 $f(x) = sin(x)$,它本身就可以看作是无穷维空间中的一个“点”。这个“点”的位置,你需要知道函数在所有可能的 $x$ 值上的取值才能完全确定。
更具体的说,我们可以想象一个由所有实数列组成的集合,比如 $(a_1, a_2, a_3, dots)$。这是一个无穷维向量空间。而无穷维流形,就是在这个空间中,我们能找到一些“局部”区域,可以用“足够好”的方式来局部描述。

3. 为什么要有“流形”的结构?

仅仅是“无穷维”还不够,无穷维流形的关键在于它保留了我们熟悉的流形的“光滑”和“局部欧式”的性质。

局部欧式: 就像我们刚才说的,在无穷维流形上的每一个“点”的“附近”,我们都可以找到一个“邻域”,这个邻域可以用某个有限维的欧式空间(比如 $mathbb{R}^n$)来“建模”。这个 $n$ 可以是任何正整数,但更重要的是,即便在无穷维的情况下,这个局部“模型”的维度,对所有局部来说,并不一定相同。这与我们熟悉的有限维流形不同,有限维流形上所有局部的“模型”维度都是相同的,这就是它的“维度”。
光滑性: 更进一步,从一个局部欧式模型“过渡”到另一个局部欧式模型时,这种“变化”必须是光滑的。这就好比你在描述地球表面时,从某个区域的平面坐标系切换到另一个区域的平面坐标系,两个坐标系之间的转换关系(雅可比矩阵)必须是光滑可微的。在无穷维流形上,这种“光滑”的定义会变得更复杂,需要借助更高级的数学工具,比如巴拿赫空间。

4. 它们在哪里出现?

无穷维流形不是空中楼阁,它们在许多数学和物理领域都有非常重要的应用:

函数空间: 就像上面提到的,函数本身就是一个非常自然的无穷维对象。许多函数空间,例如希尔伯特空间(如 $L^2$ 空间,即平方可积函数的集合),可以被看作是无穷维流形。
几何学: 在研究一些特殊的几何对象时,比如“所有可能的三维球体的集合”,这个集合本身就构成了一个无穷维流形。
物理学:
量子场论: 在量子场论中,我们常常需要处理场的配置,场就是定义在空间上的函数。这些函数的空间就构成了一个无穷维对象。
弦理论: 弦理论中的弦,其振动模式是无穷多的,描述这些弦的数学模型也涉及到无穷维空间。
引力: 在一些描述时空几何的理论中,空间的度量张量可以看作是一个函数,而所有可能的度量张量的集合,可以构成一个无穷维流形。

总结一下,更“接地气”地说:

想想你不是在描述一个固定形状的物体,而是在描述一个不断变化的、由无数参数决定的“东西”。而无穷维流形,就是这些“东西”的集合,并且在这个集合中,我们总能找到一些“小范围”的、可以被我们熟悉的、用有限多条线索就能描述清楚的“片段”,而且这些片段之间的衔接是平滑自然的。

它是一个抽象但强大的数学概念,为我们理解和描述那些极其复杂、参数极其多的数学和物理对象提供了一个框架。它就像是把我们日常熟悉的“光滑的曲线”或“光滑的曲面”的概念,推向了一个我们几乎无法直接想象的、但却充满规律的“无穷维度”的世界。

所以,它并非是“一个由无穷个维度组成的、但每个点都还需要用无穷多组坐标来描述”的混沌集合。而是说,在这个集合里,尽管整体的“自由度”是无限的,但我们总能在“局部”找到一些“结构”,这些结构可以用有限的“信息”来描述,并且这些局部描述之间可以平滑地“嫁接”起来。

网友意见

user avatar

你可以参考Zeidler的nonlinear functional analysis with application第五卷的内容,结合58章(Euler-Lagrange公式)和72章(Banach流形)的内容。Banach流形说白了就是把chart等等的定义里面的 换成Banach空间,然后光滑性 表示的就是Banach空间之间非线性函数的Frechet导数的,以此为基础可以定义Banach流形的切空间/切从等等。

B-space就是Banach space的简写


这个概念对于无限维空间上的morse理论,各种极值问题都是蛮重要的。因为求极值里面切空间非常重要。特别是对于“带有限制”的函数极小值怎么求的问题,这方面我推荐你看

Variational Methods in Mathematical Physics: A Unified Approach

我拿有限维度的东西给你解释现代数学处理这个问题的基本想法,你再去学习Banach空间上的微积分(就是zeidler)那套书,然后结合你已经学过的黎曼几何知识,你就能理解了。

我们考虑这样一个问题:假设 , 是两个函数,那么

我们以下的“限制”最小值问题

(1)

也就是我们求 在水平集 (如下图)上的最小值,

好的,我们在假设 的水平集是下面这样的

如果我们把两个图结合在一起,你就会发现最小值点 满足什么条件?就是两个函数level在这点的切向量是平行的(当然了,我们假设 没有奇异点)。写出来就是, 存着 使得

高维度也是类似的,这点可以通过隐函数定理严格证明,但是通过这个图,你可以直观的理解,这就是最简单的Euler-Lagrange公式。

好,我们再进一步,我们显然很想研究以下曲线 的向量场 , 它总可以写成

然后,我们可以找到一个 , 这里 是 的拓扑补空间使得我们可以引入一个局部的坐标系使得

成立(这不过是反函数定理),然后。绕了一大圈,我们终于回来了。我们把问题(1)变成了下面这个问题(至少是局部的)

这个时候,你只需要采用一个东西就可以了,泰勒展开。假设 , 于是可以得到

于是我们得到了充分性条件

.

把这两个条件引用到几何上就是第一和第二变分公式。对于一个“函数空间上的”最小值问题,同样的思路是一样的。比如求

的最小值,你首先把要求所有这样的曲线构成一个无限维度的空间 ,这样的话求弧长本身就是"函数"(应该叫泛函) ,而限制函数定义为

在无穷维空间上这种一般结果叫Ljusternik定理,在数理经济学里面应用范围很广。

类似的话题

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有