Diferencialna geometrija

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Diferencialna geometrija"

Transcript

1 Diferencialna geometrija Pavle Saksida Oddelek za matematiko Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani Maj, 2007

2 1 Uvod V evklidskih prostorih imamo dobro definiran pojem vzporednosti. Izberimo v tangentnem prostoru T A R 3 evklidskega prostora R 3 v točki A R 3 neki vektor V. Ker lahko vse tangentne prostore T pt R 3 na naraven način identificiramo z eno samo kopijo R 3, lahko brez težav povemo, kdaj je vektor W T B R 3 vzporeden z vektorjem V. Izkaže se, da je v geometriji in v fiziki koristno razmišljati o prirejanju vzporednih vektorjev kot o procesu, ki ga poznamo iz tehničnega risanja: trikotnik, katerega stranico smo poravnali z začetnim vektorjem premikamo vzdolž priložnega ravnila do točke v katero hočemo vzporedno prenesti naš vektor. Iz točke A v B pa bi lahko vektor V vzporedno prenašali vzdolž različnih krivulj. Vzporedni prenos bi namreč lahko realizirali tako, da bi npr. uporabili žirokompas. Vrtilna količina je vektorska količina, ki se ohranja, če na naš sistem ne deluje noben navor, zato bo žirokompas na koncu potovanja kazal v isto smer, kot je na začetku. Izkušnja kaže, da je v prostoru R 3 rezultat prenosa vedno isti, ne glede na to, po kateri krivulji smo krenili. Simbolično lahko vzporedno prenašanje vektorja vzolž kruvulje opišemo takole: Izberimo krivuljo γ: [α, β] R 3, ki povezuje točki γ(α) = A in γ(β) = B. Naj bo V (t) vektor V, vzporedno prenesen iz točke A v točko γ(t). Dobimo preslikavo V (t) = [α, β] R 3. Preslikavi γ(t) in V (t) lahko zložimo v dve komponenti ene same preslikave P L γ (t) = (γ(t), V (t)) : [α, β] R 3 R 3 Kot smo že omenili, imamo vektor V (t) lahko za element tangentnega prostora T γ(t) R 3. Torej dobimo preslikavo P L γ : [α, β] T R 3. Preslikavo P L γ običajno imenujemo vzporedni (paralelni) dvig krivulje γ(t) v tangentni sveženj. V primeru, ko je naša krivulja premica, imamo V (t), γ(t) = konstanta. To sicer očitno dejstvo, ki smo ga zgoraj že omenili v zvezi s tehničnim risanjem, bi lahko uporabili za definicijo vzporednega prenosa. Kaj pa naj bi bil vzporedni prenos vektorja vzdolž krivulje, na kakšnem ukrivljenem prstoru, na primer na S 3 ali na S 2? Vektorji, ki jih prenašamo, so tangentni 2

3 vektorji. Dveh vektorjev X T p S 2 in Y T q S 2 ne moremo kar tako primerjati med seboj, saj sta elementa dveh različnih prostorov, med katerima ni videti kakšne naravne identifikacije. Mnogoterost (npr. S 2 ) je torej treba opremiti z neko dodatno strukturo, ki bo omogočala primerjavo vektorjev iz različnih tangetnih prostorov. Ta struktura nam bo priskrbela priložno ravnilo, oziroma, še bolje, žirokompas na ukrivljenih prostorih. 1.1 Foucaultovo nihalo Poglejmo si Foucaultovo nihalo z nekoliko drugačnimi očmi kot običajno. Mislimo si, da pod zemljino površino, ki se vrti, miruje sfera S 2. Foucaultovo nihalo je torej nihalo, ki ga z enakomerno kotno hitrostjo počasi peljemo vzdolž vzporednika. Ker na Foucaultovo nihalo deluje le gravitacijska sila, ki je pravokotna na S 2, je smiselno gledati na potovanje preseka nihajne ravnine nihala in tangentne ravnine na sfero v ustrezni točki kot na vzporedni prenos tega preseka vzdolž našega vzporednika. Kot vemo, se po 24 (štiriindvajsetih) urah (takrat se nihalo vrne na svojo izhodiščno lego na S 2 ) nihajna ravnina zasuka za kot α, ki je takole odvisen od zemljepisne širine θ, na kateri je nihalo: α = 2π sin θ. Eksperiment pokaže: če je Foucaultovo nihalo na ekvatorju, nihajna ravnina miruje. Tudi po štiriindvajsetih urah nihalo še vedno niha v isti ravnini. To spominja na dejstvo, da se pri paralelnem premiku v R 3 kot med krivuljo in premikanim vektorjem ohranja. Premici v R 3 in ekvator na S 2 sta geodetski krivulji. Opazimo naslednje pomembno dejstvo: Če naj bo Foucaultovo nihalo prototip za paralelni prenos, potem je na S 2 rezultat vzporednega premika odvisen od izbire poti. Opomba: V mehaniki pojasnjujemo Foucaultovo nihalo z delovanjem Coriolisove sile. Izkaže se, da lahko na vzporedni prenos v tem primeru gledamo kot na geometrizacijo Coriolisove sile. Naj bo sedaj X poljubna gladka mnogoterost, a, b X točki, in γ: [α, β] X krivulja, ki povezuje a in b. Označimo s T X tangentni sveženj nad X in s T a X tangentni prostor v točki a X na mnogoterost X. Naj bo V 0 T a X tangentni vektor. Denimo, da znamo določiti vzporedni premik vektorja V 0 vzdolž γ v vsako točko γ(t) na γ. Označimo z V (t) T γ(t) X rezultat tega vzporednega premika. Dobimo krivuljo: V : [α, β] T X. 3

4 Naj bo π: T X X naravna projekcija. Za vsak t [α, β] velja: π(v (t)) = γ(t). Vsaka krivulja W : [α, β] T X, za katero velja π(w (t)) = γ(t) se imenuje dvig krivulje γ v tangentni sveženj. Vsi dvigi dane krivulje tvorijo neki neskončno dimenzionalni vektorski prostor. Vzporedni prenos vektorja V vzdolž krivulje γ je neki odlikovan dvig krivulje γ v tangentni sveženj. Kot bomo videli v nadaljevanju, lahko tangentnemu svežnju priredimo objekt, ki se imenuje sveženj ogrodij. Sveženj ogrodij mnogoterosti X je gladka mnogoterost FX skupaj z gladko preslikavo π: FX X. Za vsako točko a X je π 1 (a) množica vseh baz (ogrodij) prostora T a X. Torej kjer je n = dim R (X). π 1 (a) difeo = GL(n; R), Denimo, da imamo pravilo, ki vsaki krivulji γ in vsaki začetni vrednosti γ H (α) F γ(α) X priredi natančno določen dvig γ H : [α, β] FX. Tak dvig bomo imenovali horizontalni dvig. Naj bo sedaj V 0 T a X izbran tangentni vektor. Horizontalni dvig γ H enolično določa dvig krivulje γ, za katerega velja V (a) = V 0. V : [α, β] T X Res: Izberimo trivializacijo svežnja T X vzdolž γ: τ: T X/U U R n, kjer imamo γ U X. Vsako ogrodje g x FX je baza prostora T x X. Trivializacija τ ogrodju g x priredi n-terico τ(g x ) = (S x 1, S x 2,..., S x n) GL(n; R) 4

5 tangentnih vektorjev S i x T x X = R n, zloženih v matriko. Torej imamo natanko določene skalarje λ 1, λ 2,..., λ n R, za katere velja: τ(v 0 ) = n λ i Si a. i=1 Trivializacija τ priredi horizontalnemu dvigu poti γ novo pot γ H (t) = g(t): [α, β] FX τ(g(t)) = (S 1 (t), S 2 (t),..., S n (t)): [α, β] GL(n; R), S i (0) = S a i. Vzporedni premik vektorja V 0 vzdolž poti γ(t) je tedaj definiran s predpisom: τ(v (t)) = n λ i S i (t). Domača naloga: Zgornja definicija uporablja izbiro trivializacije τ. definicija neodvisna od te trivializacije. i=1 Dokaži, da je Pravilo, ki bo vsaki krivulji γ: [α, β] X in vsaki začetni vrednosti g 0 F γ(α) X priredilo natančno določeni horizontalni dvig bomo imenovali povezava. g: [α, β] FX; π(g(t)) = γ(t), g(α) = g 0, Prej omenjena primera vzporednega premika v R 3 in na S 2 nam sugerirata naslednje: Na ravnem prostoru je vzporedni premik neodvisen od izbire poti - odvisen je le od izbire začetne vrednosti. Na ukrivljenem prostoru S 2 da vzporedni premik istega vektorja po dveh različnih poteh γ, β: [α, β] S 2, γ(α) = β(α), γ(h) = β(b) različna rezultata. Vzporedni premik torej zazna ukrivljenost prostora. Vzporedni premik je določen s povezavo in res je prav povezava tisti matematični objekt, s katerim opisujemo ukrivljenost. Povezavo smo podali na prostoru FX, ki ga obravnavamo skupaj z naravno projekcijo π: FX X. Ta prostor je sveženj, katerega vlakno π 1 (x) je difeomorfno grupi GL(n; R). Grupa GL(n; R) je primer Liejeve grupe. V nadaljevanju se bomo ukvarjali s svežnji, katerih vlakna so Liejeve grupe. Taki svežnji se imenujejo glavni svežnji. Najprej pa moramo povedati nekaj malega o Liejevih grupah. 5

6 2 Liejeve grupe in Liejeve algebre V tem poglavju bomo spoznali osnove teorije Liejevih grup in Liejevih algeber. Liejeva teorija je eno najobsežnejših matematičnih področij. Mi se bomo omejili na nekaj osnovnih pojmov in konstrukcij, ki jih bomo nato potrebovali v nadaljevanju. 2.1 Definicija Liejeve grupe in primeri Liejeva grupa je matematični objekt, ki je opremljen z algebraično in s topološko strukturo. Ti dve strukturi morata biti kompatibilni. Definicija 1 Liejeva grupa (G, ) je gladka mnogoterost G, ki je dodatno opremljena z grupno strukturo. Pri tem mora veljati: 1. Preslikava kompozitum : G G G, podana s predpisom je gladka. (a, b) a b, 2. Preslikava inverz Inv : G G, podana s predpisom je gladka. g Inv(g) = g 1, Primeri: 1. (R, +), (C, +), (R n, +), (C n, +). 2. (R, ), (C, ). 3. Grupa krožnice: U(1) = ({z C ; z = 1}, ) (C, ). Kot mnogoterost je U(1) res krožnica, U(1) difeo = S Torusi: U(1) U(1)... U(1) difeo = T n, operacija je definirana po komponentah. 6

7 5. Grupa obrnljivih matrik GL(n; R) z operacijo matričnega množenja. Kot prostor je GL(n; R) podmnožica R n2 = Mat n n. Preslikava Det : Matrika R je zvezna, množica Det 1 (0) je zato zaprta, množica GL(n, R) = Mat n n Det 1 (0) pa odprta. Torej je GL(n, R) podmnogoterost v R n2. Množenje je polinomsko (celo linearno) odvisno od argumentov, torej je očitno gladka preslikava. : GL(n, R) GL(n, R) GL(n, R) Preslikava Inv je v tem primeru matrično invertiranje in je podano s predpisom Inv : g g 1 = 1 Det(g) g, g = matrika kofaktorjev. Kofaktorji in determinanta so polinomsko odvisni od elementov matrike g, poleg tega pa determinanta ni enaka 0, ker g GL(n, R). 6. GL(n; C) - podobno kot zgoraj. Grupa GL(n; C) je kompleksna mnogoterost. 7. SU(2) = {g GL(2; C); g = g 1, Det(g) = 1} Kot mnogoterost je SU(2) tri-sfera, SU(2) = S 3. Res, iz definicije sledi, da so elementi g SU(2) oblike ( ) a b g =, b a kjer sta a, b poljubni kompleksni števili. Pogoj Det(g) = 1 nam da enačbo to pa je enačba 3-sfere S 3 C 2. a 2 + b 2 = 1, 8. Med pomembne Liejeve grupe sodijo med drugimi naslednje podgrupe grupe GL(n, C). U(n) = {g GL(n; C); g = g 1 } SU(n) = {g U(n); Det(g) = 1} O(n) = {g GL(n; R), g T = g 1 } SO(n) = {g O(n); Det(g) = 1} 7

8 Med zgornjimi primeri imamo precej Liejevih grup, katerih elementi se izražajo s pomočjo kompleksnih števil. Zato je naravno vprašanje, ali so mnogoterosti teh grup morda kompleksne mnogoterosti. Izkaže se, da ni vedno tako. Mnogoterost grupe SU(2) je tri-sfera in torej očitno ni kompleksna mnogoterost, čeprav se njeni elementi izražajo s kompleksnimi števili. Definicija 2 (a) Naj bo G C kompleksna Liejeva grupa, t.j., Liejeva grupa, ki je kompleksna mnogoterost in v kateri sta operaciji holomorfni preslikavi. : G C G C G C Inv : G C G C Involutivni antiholomorfni homomorfizem τ: G C G C se imenuje realna struktura na G C. Za τ mora torej veljati: 1. τ(g 1.g 2 ) = τ(g 1 ) τ(g 2 ) 2. τ 2 = id 3. D e τ : T e G C T e G C je anti-linearna preslikava. (b) Naj bo τ: G C G C realna struktura. Podgrupa se imenuje realna forma grupe G C. G τ = {g G C ; τ(g) = g} (c) Naj bo G (realna) Liejeva grupa. Če obstaja taka kompleksna grupa G C in taka realna struktura τ: G C G C na G C, da je G = G τ, tedaj pravimo, da je G C kompleksifikacija G. Oglejmo si nekaj primerov realnih struktur in realnih form. seveda naslednji. Naj bo G C = (C, +). Preslikava Osnovni model je τ(z) = z je realna struktura. Pripadajoča realna forma je grupa (R, +). Med eno-dimenzionalnimi grupami imamo še en realno-kompleksni par. Naj bo G C = (C, ) in preslikava τ(z) = 1 z. 8

9 Hitro se prepričamo, da je zgornja preslikava res realna struktura. Ustrezna realna forma je krožnica U(1). Na grupi GL(n; C) pri n > 1 imamo več realnih struktur. Najočitnejša je z realno formo GL(n; R). τ 1 (g) = g Naj bo sedaj p naravno ševilo, manjše od n. Označimo z I p identično p p -matriko in naj bo ( ) Ip 0 J p = 0 I q bločno izražena matrika ter q = n p. Preslikava naj bo podana s predpisom τ p : GL(n, C) GL(n, C) τ p (g) = J p (g ) 1 J p. Spet se lahko takoj prepričamo, da je τ p realna struktura. Ustrezno realno formo označujemo s simbolom U(p, q). Element grupe U(p, q) so natanko vsi elementi, ki ohranjajo kvadratno formo ( ) z 1 Ip 0 (z 1,..., z n ) 0 I. = z z p 2 z p z n 2 q z n na C n. Element g GL(n, C) leži v U(p, q) natanko tedaj, ko zanj velja: H p (Z) = α H p (g(z)) = α. S H p smo označili p-psevdonormo vektorja Z = (z 1,..., z n ) C n, To takoj sledi iz enakosti ( ) z 1 H p (Z) = Z J p Z Ip 0 = (z 1,..., z n ) 0 I.. q z n g J p g = J p, ki ji po definiciji ustrezajo elementi grupe U(p, q). 9

10 V posebnem primeru, ko je p = n, imamo J p = I n, realna struktura τ = τ n pa je podana kar s preslikavo τ(g) = (g ) 1. Realna forma je unitarna grupa U(n). Elementi te grupe ohranjajo običajno hermitsko normo na C n. Veja torej: za vsak p < n. U C (p, q) = U C (n) = GL(n; C), 2.2 Translacije in trivializacije Preslikavo L g : G G Liejeve grupe same vase, podano s predpisom L g (h) = g h, imenujemo leva translacija za g. Desna translacija R g : G G je podana s formulo R g (h) = h g. Preslikavi L g in R g sta difeomorfizma. Res, njuna inverza sta (L g ) 1 = L g 1 in (R g ) 1 = R g 1. Označimo s T g G tangentni prostor na G v točki g G in s T G tangentni sveženj grupe G. Grupna lastnost na G poskrbi, da je tangentni sveženj enostaven. Trditev 1 Tangentni sveženj poljubne Liejeve grupe je trivialen. (Liejeve grupe so paralelizabilne mnogoterosti.) Dokaz: Naj bo g G poljuben, T g G tangentni prostor v točki g, in T e G tangentni prostor v enoti grupe. Ker je L g 1: G G difeomorfizem, je odvod te preslikave v vsaki točki g linearni izomorfizem. D g L g 1: T g G T e G 10

11 Naj bo V g T g G poljuben tangentni vektor na G v točki g. Preslikava naj bo podana s predpisom τ : T G G T e G τ(v g ) = (g, D g L g 1(V g )). Lahko je videti, da je τ difeomorfizem. Inverz je podan s predpisom τ 1 : G T e G T G (g, α) D e L g (α). Poleg tega je skrčitev τ /TgG izomorfizem za vsako vlakno T g G tangentnega svežnja T G. Preslikava τ je torej res trivializacija. Spomnimo se pojma vektorsko polje na mnogoterosti. Definicija 3 Vektorsko polje X na G je gladek prerez tangentnega svežnja T G. To pomeni, da je X gladka preslikava X : G T G, za katero velja X(g) T g G za vsak g G. Prostor vseh vektorskih polj na G bomo označili z Γ(T G). Definicija 4 Vektorsko polje X Γ(T G) je levo invariantno, če za vsak g in h G velja X gh = D g L h (X g ). Dokaz naslednje trditve je trivialen. Trditev 2 Množica Γ L (T G) levo invariantnih polj tvori vektorski podprostor v Γ(T G). Lahko je videti tudi naslednje. Trditev 3 Vektorska prostora T e G in Γ L (T G) sta linearno izomorfna. 11

12 Dokaz: Definirajmo preslikavo λ : T e G Γ L (T G) s predpisom λ(α) = X (α) Γ L (T G), α T e G, kjer je X (α) (g) = D e L g (α). Inverz preslikave λ je preslikava µ : Γ L (T G) T e G, podana z evaluacijo polja X v identiteti e, µ(x) = X(e). Lahko je videti, da sta λ in µ linearni preslikavi. Naj bodo sedaj α 1, α 2,..., α n T e G linearno neodvisni vektorji. Označimo z X 1, X 2..., X n Γ L (T G) levo invariantna vektorska polja, za katera velja X i (e) = α i. Ker je D e L g : T e G T g G linearnen difeomorfizem za vsak g G, so za vsak g vektorji X 1 (g),..., X n (g) T g G med seboj linearno neodvisni, torej so baza T g G. Izbor n linearno neodvisnih levo invariantnih polj {X i } n i=1 nam podaja trivializacijo T G σ : T G G F n, F = R ali C. Res, razvijmo tangentni vektor V g T : gg po bazi {X i }(g) n i=1 prostora T g G: n V g = v i X i (g) T g G. i=1 Trivializacija σ je tedaj podana s formulo σ(v g ) = (g, (v 1, v 2,..., v n )). V nadaljevanju bomo videli, da ima prostor T e G algebrsko strukturo, ki je bogatejša od strukture vektorskega prostora. Ta prostor je namreč opremljen še s produktom, ki ga bomo imenovali Liejev produkt. Ta produkt bomo vpeljali na izomorfnem prostoru Γ L (T G) levo-invariantnih polj. Seveda pričakujemo, da bo ta produkt vseboval neko geometrijsko informacijo o grupi G, če naj bo sploh smiseln. Zato bo podan s primernim odvajanjem enega polja vzdolž drugega. V naslednjem razdelku bomo na hitro ponovili osnovne pojme o tokovih vektorskih polj, ki jih bomo v potrebovali v nadaljevanju. 12

13 2.3 Integralske krivulje in tokovi vektorskih polj Naj bo M gladka mnogoterost in X Γ(T M) vektorsko polje. Naslednji izrek je posledica osnovnega eksistenčnega izreka za navadne diferencialne enačbe. Izrek 1 Naj bo m M in X(m) 0. Tedaj obstaja krivulja za katero velja začetni pogoj in ϕ : ( ɛ, ɛ) M, ϕ(t) = X ϕ(t), ϕ(0) = m t ( ɛ, ɛ). Pravimo, da je ϕ(t) integralska krivulja polja X skozi točko m. Dokaz: Naj bo U, m U M odprta okolica točke m in β : U V R n lokalna karta. Denimo, da je skrčitev T M/U trivialen sveženj (npr. U je kontraktibilna). Tedaj je preslikava β : T M/U V R n, podana z β(v m ) = ( ) β(π(v m )), D π(vm)β(v m ), lokalna karta mnogoterosti T M. V tej karti je vektorsko polje X podano kot vektorska funkcija F 1 (x 1,..., x n ) F : V R n, F (x 1,..., x n ) =.. F n (x 1,..., x n ) Integralska krivulja polja F je krivulja γ : ( ɛ, ɛ) V t γ(t) = ( ) x 1 (t), x 2 (t),..., x n (t), za katero velja: γ(t) = F (γ(t)), 13

14 oziroma v koordinatah ẋ 1 = F 1 (x 1, x 2,..., x n ).. ẋ n = F n (x 1, x 2,..., x n ). Pri naših pogojih (gladkost X, gladkost F ) nam eksistenčni izrek za navadne diferencialne enačbe zagotavlja obstoj natanko ene krivulje ( ) γ(t) = x 1 (t), x 2 (t),..., x n (t), (1) za katero velja (1) in ki ustreza začetnemu pogoju γ(0) = β(m). Iskana krivulja ϕ: ( ɛ, ɛ) M je tedaj ϕ(t) = β 1 (γ(t)). Definicija 5 Tok gladkega vektorskega polja X na gladki mnogoterosti M (v okolici U neke točke m M) je enoparametrična družina lokalnih difeomorfizmov Φ t : U M, pri kateri je t ( ɛ, ɛ) parameter. Družina je podana s predpisom Φ t (p) = ϕ p (t), kjer je ϕ p integralska krivulja polja X skozi točko p, in ϕ p (t) = X ϕp(t) ϕ p (0) = p. Za tok vektorskega polja velja mikrogrupna lastnost. Trditev 4 Naj bo Φ t tok vektorskega polja X. Tedaj velja če so le t, s in t + s dovolj majhni. Φ (s+t) = Φ s Φ t, Dokaz: Krivulja α(s) = Φ s (Φ t (p)) je integralska krivulja polja X z začetno vrednostjo α(0) = Φ t (p). Krivulja β(s) = Φ (s+t) (p) je prav tako integralska krivulja polja X z začetno vrednostjo β(0) = Φ t (p). edinosti v eksistenčnem izreku za navadne diferencialne enačbe sledi: Φ s (Φ t (p)) = Φ s+t (p). 14 Iz

15 2.4 Enoparametrične podgrupe Liejevih grup V Liejevi teoriji igrajo pomembno vlogo tokovi levoinvariantnih vektorskih polj. Opisali jih bomo na tri načine. Definicija 6 Enoparametrična podgrupa Liejeve grupe G je vsak gladek homomorfizem ϕ : (R, +) G. Povezavo med enoparametričnimi podgrupami in levoinvariantnimi polji opisuje tale izrek. Izrek 2 Naj bo X levoinvariantno polje na G in naj bo ϕ X : R G integralska krivulja polja X z začetno točko e; ϕ X (0) = e G. Tedaj je ϕ enoparametrična podgrupa v G. Dokaz: Ni pretežko videti, da so tokovi levoinvariantnih polj na Liejevih grupah kompletni. To pomeni, da so definirani za vse realne vrednosti parametra t. Bralec si lahko ogleda dokaz npr. v knjigi [1]. Naj bo sedaj pot α: R G definirana z α(t) = ϕ X (s)ϕ X (t) = L ϕx (s)ϕ X (t), kjer je ϕ X (t) integralska krivulja polja X skozi enoto e, kot v predpostavki izreka. Naj bo po drugi strani krivulja β: R G podana z Velja: in β(t) = ϕ X (s + t). d dt t=t 0 α(t) = ϕ X (s) d dt leva invariantnost t=t 0 ϕ X (t) = ϕ X (s)x(ϕ(t 0 )) = X(ϕ X (s)ϕ X (t 0 )) d dt t=t 0 β(t) = d dt t=t 0 ϕ X (s + t) = d dt (s+t)=(s+t 0 )ϕ X (s + t) = X (ϕx (s+t 0 )). 15

16 Torej sta α(t) in β(t) integralski krivulji polja X. Poleg tega velja α(0) = ϕ X (s) = β(0). Po edinosti v izreku o eksistenci za navadne diferencialne enačbe spet velja α(t) = β(t), oziroma ϕ X (s)ϕ X (t) = ϕ X (s + t). Velja tudi obratno. Trditev 5 Naj bo ϕ: R G enoparametrična podgrupa. krivulja skozi e levoinvariantnega polja Tedaj je ϕ integralska X ϕ (g) = D e L g (X ϕ ), kjer je X ϕ = d dt t=0ϕ(t). Dokaz: Velja ϕ(s + t) = ϕ(s)ϕ(t). Zato: d dt t=0ϕ(s + t) = d dt t=0ϕ(s)ϕ(t) = d dt t=0l ϕ(s) ϕ(t) = D e L ϕ(s) ( d dt t=0ϕ(t)) = D e L ϕ(s) X ϕ = X ϕ (ϕ (s) ). Spotoma smo ugotovili tudi tole: Trditev 6 Tok levoinvariantnega polja X je podan s predpisom Φ t (g) = g ϕ X (t), kjer je ϕ X (t): R G integralska krivulja polja X skozi e. 16

17 Opomba 1 Tok levoinvariantnega polja je enoparametrična družina globalnih difeomorfizmov Φ t : G G grupe G, definirana za vsak realni t. Velja za vsak s, t R. Φ (s+t) = Φ s Φ t Dokaz trditve 6: Očitno velja Φ 0 (g) = g. Poleg tega pa imamo d dt t=t 0 Φ t (g) = d dt t=t 0 gϕ X (t) = d dt t=t 0 L g ϕ X (t) = Dϕ x (t 0 )L g ( d dt t=t 0 ϕ X (t)) = Dϕ x (t 0 )L g (X(ϕ X (t 0 )) leva invariantnost = X(gϕ X (t 0 )). Torej je krivulja t Φ t (g) = g ϕ X (t) res integralska krivulja polja X skozi g. 2.5 Liejev odvod Naj bo M gladka mnogoterost. Izraz Liejev odvod označuje smerni odvod nekega tenzorskega polja (funkcije, diferencialne forme, vektorska polja, metrike, matričnega polja,... ) vzdolž nekega izbranega in fiksiranega vektorskega polja X na M. Definicija 7 Liejev odvod gladke funkcije f: M R vzdolž vektorskega polja X na M je podan s predpisom L X (f) (m) = d dt t=0f(ϕ X (t)), kjer je ϕ X : ( ɛ, ɛ) M integralska krivulja X skozi m. Liejev odvod funkcije je torej kar običajni smerni odvod. 17

18 Preslikava f L X (f) je preslikava prostora C (M) vase. Ta preslikava je linearna in ustreza Leibnitzevemu pravilu: Res: L X (gf)(m) = (L X g)(m)f(m) + g(m)(l X f)(m). L X (gf)(m) = d dt t=0(gf)(ϕ X (t)) = d dt t=0(g(ϕ X (t))f(ϕ X (t))) = (L X g)(m)f (m) + g(m)(l X f)(m). Naj bo sedaj Y Γ(T M) še eno vektorsko polje na M in naj bo Φ X t : U M M tok vektorskega polja X v okolici točke m U. (Φ X 0 (m) = m ). Definicija 8 Liejev odvod vektorskega polja Y vzdolž vektorskega polja X je novo vektorsko polje, podano s predpisom (L X Y )(m) = d dt t=0 [ ] (D m Φ X t ) 1 (Y (ϕ X (t))). Pri tem je ϕ X (t): ( ɛ, ɛ) M integralska krivulja polja X skozi m. Komentirajmo zgornjo definicijo. Krivulja t (D m Φ X t ) 1 (Y (ϕ x (t)) je pot v prostoru T m M. Tangenta v t = 0 na to pot je spet vektor v T m M. Torej je (L X Y )(m) res element tangentnega prostora T m M, zato je L X Y res vektorsko polje na M. Poiščimo izrazitev Liejevih odvodov L X (f) in L X Y v lokalnih koordinatah. Naj bo m U M in β: U V R n lokalna karta. Vsaki točki p U priredi β lokalne koordinate β(p) = (x 1 (p), x 2 (p),..., x n (p)). Odvod karte β je preslikava Dβ : T U = T M /U T R n = R n R n, ki je v vsaki točki p M podana z ( ) (D p β)(x(p)) = (x 1 (p), x 2 (p),..., x n (p)), (X 1 (p), X 2 (p),..., X n (p)), 18

19 kjer so X i (p) = X i (x 1 (p),..., x n (p)) komponente slike tangentnega vektorja X(p) T p M glede na preslikavo D p β. Izrazimo krivuljo ϕ X (t) v naših koordinatah: x 1 (t) x ϕ X (t) = 2 (t).. x n (t) Za njen časovni odvod, oziroma za njeno tangento, velja ẋ 1 (t) X 1 (x 1 (t),..., x n (t)) ẋ ϕ X (t) = 2 (t). = X 2 (x 1 (t),..., x n (t)).. ẋ n (t) X n (x 1 (t),..., x n (t)) S ψ X (t) označimo krivuljo, ki jo dobimo, če krivuljo ϕ X (t) s karto β dvignemo na mnogoterost M: ψ X (t) = β(ϕ X (t)). a) Odvajajmo sedaj lokalno izrazitev f = f β funkcije f vzdolž lokalne izrazitve ψ X (t) krivulje ϕ X (t). Imamo f(p) = f(x 1 (p),..., x n (p)). V nadaljevanju bomo opustili akcent nad f. (L X f)(m) = d dt t=0f(ϕ X (t)) = d dt t=0f(x 1 (t), x 2 (t),..., x n (t)) = (grad(f))(β(m)), (ẋ 1 (0), ẋ 2 (0),..., ẋ n (0)) = grad(f)(m), X(m) n f = ( X i )(m). x i i=1 Koordinatni zapis Liejevega odvoda funkcije f v smeri polja X je torej (L X f)(m) = ( n i=1 f x i X i )(m). (2) b) Poiščimo sedaj še lokalno izrazitev Liejevega odvoda L X Y polja Y v smeri X. Koordinatni izrazitvi naših polj sta podani s komponentami X i (x 1,..., x n ), Y i (x 1,..., x n ), i = 1,... n. 19

20 Naj bo spet ψ X (t) lokalna izrazitev integralske krivulje ϕ X (t) polja X skozi m. Krivulja ψ X (t) torej poteka skozi β(m) = x 0 = (x 0 1, x 0 2,..., x 0 n). Tok vektorskega polja X v lokalni karti β je enoparametrična družina lokalnih difeomorfizmov Ψ t : U R n Ψ t (U) R n. Izraženo v koordinatah: Ψ 1 t (x 1,..., x n ) Ψ (x 1,..., x n ) 2 t (x 1,..., x n ).. Ψ n t (x 1,..., x n ) Spomnimo se: Φ 0 = id (sledi tudi iz mikrogrupne lastnosti.) Torej: Y 1 (ψ X (t)) (L X Y ) (x0 ) = d dt Y t=0(jac x0 (Ψ t )) 1 2 (ψ X (t)).. Y n (ψ X (t)) Po t odvajamo produkt matrike in vektorja, torej moramo uporabiti Leibnitzevo pravilo. Označimo: Jac x0 (Ψ t ) = A(t) : ( ɛ, ɛ) GL(n, R). Ker je Ψ 0 : R n R n identična preslikava, Ψ 0 = id, je tudi Jac x0 (Ψ 0 ) = A(0) = id. Z odvajanjem identitete A 1 d (t)a(t) = Id dt t=0 dobimo (A 1 )(0)A(0) + A 1 (0) A(0) = 0, in zato (A 1 )(0) = Ȧ(0), oziroma d dt t=0(jac x0 Ψ t ) 1 = d dt t=0jac x0 (Ψ t ). Spomnimo se, da je tok Ψ t sestavljen iz integralskih krivulj ψ X (t) polja X, torej: d dt t=0(jac x0 Ψ t ) 1 = X 1 X 1 x 1 X 2 X 2 x 1. X n x n 20 X 1 x n X 2 x n x 2... x X n X x 2... n x n x= x 0.

21 V drugem sumandu naše Leibnitzeve formule nastopa odvod d dt t=0 Y (ψ X (t)). (3) Vsaka komponenta (3) je Liejev odvod funkcije Y i po polju X. Torej: d dt t=0y (ψ X (t)) = n j=1 Y i x j X j. Spravimo oba rezultata skupaj in dobimo izrazitev L X Y v lokalnih koordinatah: (L X Y ) i = n j=1 Y i x j X j X i x j Y j. Sedaj bom podali alternativno definicijo Liejevega odvoda vektorskega polja. Trditev 7 Naj bosta X in Y dve gladki vektorski polji na M. Diferencialni operator [X, Y ] na C (M), podan s predpisom [X, Y ](f) = L X (L Y (f)) L Y (L X (f)), je diferencialni operator prve stopnje. (Ustreza Leibnitzevemu pravilu.) Dokaz: Računajmo v lokalni karti β. n f n L X (L Y (f)) = L X ( Y i ) = L X ( f Y i ) x i=1 i x i=1 i n ( = L X ( f )Y i + f ) L X (Y i ) x i x i = = i=1 n n (Y 2 f i X j + f x j=1 i x j x i n i=1 n j,i=1 2 f x i x j X j Y i + i=1 f x i ( n j=1 n j=1 Y ) i X j x j Y i x j X j ). Torej: [X, Y ](f) = n i=1 f x i ( 21 n j=1 Y i x j X j X i x j Y j ).

22 Zgornji račun pa pokaže še več. Za vsak f C (M) imamo [X, Y ](f) = (L X Y )(f). Torej, Liejev oklepaj polj X in Y je operator na prostoru C, ki počne isto kot smerni odvod vzdolž polja L X Y, skratka [X, Y ] je smerni odvod v smeri L X Y. Ker so smerni odvodi na M isto kot vektorska polja, lahko pišemo: L X Y = [X, Y ]. Iz lokalne izrazitve Liejevega odvoda takoj vidimo, da velja oziroma pisano z oklepajem L X Y = L Y X, [X, Y ] = [Y, X]. Bralec lahko za vajo sam dokaže tole trditev. Trditev 8 Za Liejev odvod velja Leibnitzevo pravilo, če za produkt polj vzamemo Liejev oklepaj. L X [Y, Z] = [L X Y, Z] + [Y, L X Z]. (4) Formulo (4) lahko zapišemo tudi nekoliko drugače: [X, [Y, Z]] + [Z, [X, Y ]] + [Y, [Z, X]] = 0. V tej obliki se naše Leibnitzevo pravilo imenuje Jacobijeva identiteta. Liejev odvod oziroma oklepaj izrazimo še na en način. Naj bosta Φ X t in Φ Y s tokova polj X in Y. Tedaj velja: Res, imamo [X, Y ](f)(m) = ( ) d2 dt ds t=0, s=0 f(φ X s (Φ Y t (m)) f(φ Y t (Φ X s (m)), (5) d dt t=0f(φ X s (Φ Y t (m))) = d dt t=0(l X f(φ Y t (m)) = L Y (L X (f)(m), zato nam odvajanje po s in po t v formuli (5) da [X, Y ](f) = L X (L Y (f)) L Y (L X (f)). 22

23 Formula (5) ima zelo jasno geometrijsko interpretacijo. Oklepaj [X, Y ] meri infinitezimalno razliko med končnima točkama poti { Φ X γ 1 (u) = u u [0, t] Φ Y u t(φ X t ) u [t, t + s] in { Φ Y γ 2 (u) = u u [0, s] Φ X u s(φ Y s ) u [s, t + s]. Če nas ti dve poti (pri dovolj majhnih s in t) pripeljeta v isto točko, bo seveda veljalo [X, Y ] = 0, saj bo tedaj [X, Y ](f) = 0 za vsak f. Tedaj pravimo, da polji X in Y komutirata, ali da sta v involvaciji. Primer 1 Naj bo S M 2-dimenzionalna podmnogoterost in β: U R n podmnogoterostna karta: β : (U S, U) (R 2 {0} n 2, R n ). x 2, polji X 1 in X 2 pa naj bosta sliki koordi- Vzemimo koordinatni vektorski polji natnih polj glede na odvod karte. Torej x 1, X i = D(β 1 )( x i ), i = 1, 2. S pomočjo zgornje geometrijske interpetacije se je lahko prepičati, da v tem primeru velja [X 1, X 2 ] = 0. Pomembno in netrivialno dejstvo pa je, da je res tudi obratno. Če sta X 1, X 2 komutirajoči polji na M, tedaj okoli vsakega p M obstaja lokalna karta (U, β), tako da velja β : (R 2 {0} n 2, R n ) (S U, U). Velja D(β 1 )( x i ) = X i, i = 1, 2. Polji X 1 in X 2 sta torej tangentni na ploskev S M. Pravimo, da je ploskev S integralska ploskev para vektorsih polj X 1 in X 2. Trditev, da taka ploskev obstaja, je poseben primer znanega Frobeniusovega izreka. Naslednja lema govori o ekvivariantnosti Liejevega odvoda glede na delovanje grupe difeomorfizmov. 23

24 Lema 1 Naj bo F : M M difeomorfizem. Tedaj velja (L X (f F ))(m) = (L DF (X) (f))(f (m)). Dokaz: Naj bo ϕ X (t) integralska krivulja polja X skozi točko m. Tedaj: (L x (f F ))(m) = d dt t=0f(f (ϕ X (t))). (6) Velja pa d dt t=0f (ϕ X (t)) = (D m F )(X(m)). Torej je desna enačbe (6) res smerni odvod funkcije F v točki F (m) v smeri vektorja (D m F )(X(m)). Sedaj lahko hitro dokažemo, da difeomorfizmi delujejo kot izomorfizmi glede na Liejev produkt. Natančneje, velja naslednji izrek. Izrek 3 Naj bo F : M M difeomorfizem in naj bosta X, Y Γ(T M) gladki polji na M. Tedaj velja: DF ([X, Y ] m ) = [DF (X), DF (Y )] F (m). Dokaz: Označimo Po zgornji lemi imamo: A = DF ([X, Y ])(f)(f (m)). A = DF ([X, Y ])(f)(f (m)) = [X, Y ](f F )(m). Po tretji definiciji Liejevega odvoda sedaj dobimo A = d2 dtds s=0, t=0(f(f (Φ Y s (Φ X t (m)))) (f(f (Φ X t (Φ Y s (m)))). Če spet uporabimo prejšnjo lemo, nazadnje vidimo A = d dt t=0(l DF (Y ) f)(f (Φ X t (m))) d ds s=0(l DF (X) f)(f (Φ Y s (m))) = (L DF (X) (L DF (Y ) (f)))(f (m)) (L DF (Y ) (L DF (X) (f)))(f (m)) = [DF (Y ), DF (X)](f)(m). 24

25 2.6 Liejeve algebre V tem razdelku bomo videli, da ima Liejev odvod središčno vlogo v Liejevi teoriji. Naj bo G Liejeva grupa in X, Y Γ L (T G) levoinvariantni polji. Trditev 9 Liejev oklepaj levoinvariantnih polj je spet levoinvariantno polje. Dokaz: Za vsak h G je L h : G G difeomorfizem. Po zgoraj dokazanem izreku velja: D g L h ([X, Y ](g)) = [DL h X, DL h Y ](hg) leva invariantnost = [X, Y ](hg). Definicija 9 Vektorski prostor Γ L (T G), skupaj z operacijo [, ]: Γ L (T G) Γ L (T G) Γ L (T G) (X, Y ) [X, Y ], se imenuje Liejeva algebra grupe G. Videli smo, da za operacijo [, ] veljata dve pravili: (a) [X, Y ] = [Y, X] - antikomutativnost (b) [X, [Y, Z]], +[Z, [X, Y ]] + [Y, [Z, X]] = 0 - Jacobijeva identiteta Seveda veljata tudi identiteti: (c) [X + Y, Z] = [X, Z] + [Y, Z] (d) [αx, Z] = α[x, Z] α Γ, itd... Vpeljimo sedaj na prostor g = T e G operacijo [, ] na naraven način. Naj bosta ξ, η T e G poljubna vektorja in X ξ, Y η levoinvariantni polji na G, za kateri velja X ξ (e) = ξ, Y η (e) = η. 25

26 Definicija 10 Liejev produkt (ali komutator na g) je podan s predpisom [ξ, η ] := [X ξ, Y η ](e) T e G. Vektorski prostor g = T e G, opremljen z operacijo [, ], se imenuje Liejeva algebra Liejeve grupe G. Odslej naprej bomo tudi to operacijo označevali kar z [, ]. Sedaj bomo navedli nekaj osnovnih lastnosti Liejevih algeber. Definicija 11 Eksponentna preslikava je podana s predpisom Exp : g G Exp(ξ) = ϕ ξ (1), kjer je ϕ ξ : R G enoparametrična grupa, pripadajoča vektorju ξ g = T e G. Z drugimi besedami, ϕ ξ (t) je integralska krivulja skozi e G levoinvariantnega polja X ξ, za katero velja X ξ (e) = ξ. Trditev 10 Za eksponentno preslikavo velja Exp(tξ) = ϕ ξ (t). Dokaz: Po definiciji imamo Exp(tξ) = ϕ tξ (1). Krivulji s ϕ tξ (s), s ϕ ξ (s t) sta obe integralski krivulji skozi e G levoinvariantnega vektorskega polja X tξ, za katero velja X tξ (e) = t ξ. Obe sta namreč 1-parametrični podgrupi. Vstavimo s = 1 in dobimo trditev. Dokazali smo celo, da velja ϕ ξ (s t) = ϕ tξ (s) za vsak t. Izrek 4 Odvod eksponentne preslikave v točki 0 g je identična preslikava: D 0 Exp : T 0 g = g T e G = g. Zato je Exp v neki okolici V g točke 0 difeomorfizem. 26

27 Dokaz: Z upoštevanjem definicije eksponentne preslikave dobimo (D 0 Exp)(ξ) = d dt t=0exp(tξ) = d dt t=0ϕ ξ (t) = X ξ (e) = ξ. Dokaz druge trditve je neposredna uporaba izreka o inverzni preslikavi. Definicija 12 Adjungirano (Ãd) delovanje Liejeve grupe G samo nase je podano s predpisom: Ãd g : G G h Ãd g(h) = R g 1(L g (h)). Za vsak element g G je preslikava Ãd g difeomorfizem grupe G vase. Ker preslikava Ãd g preslika pri vsakem g enoto e vase, je odvod Ãd g glede na spremenljivko h preslikava Liejeve algebre g vase. Definicija 13 Adjungirano delovanje grupe G na Liejevo algebro g = T e G je odvod delovanja Ãd, izračunan v enoti grupe. Ad g : g = T e G g = T e G ξ Ad g (ξ) = (D e Ãd g )(ξ). Očitno je za vsak g preslikava Ad g linearni izomorfizem, saj je Ãd g difeomorfizem ( z inverzom Ãd g 1 ). Imamo torej preslikavo ki je homomorfizem grup, saj g Ad g G Aut(g), gh Ad gh = Ad g Ad h = Ad g (Ad h ( )). Preslikava g Ad g je pomembna upodobitev grupe G in se imenuje adjungirana upodobitev. V Liejevi teoriji je morda ta upodobitev najnaravnejša, čeprav to seveda ni tista (tudi naravna) predstavitev, ki nam najprej pride na misel pri grupah GL(n; R) in drugih matričnih grupah. 27

28 Izrek 5 Naj bosta ξ in η elementa Liejeve algebre g = T e G. Tedaj velja: d dt t=0ad Exp(tξ) (η) = [ξ, η]. Dokaz: Spomnimo se definicije Liejevega odvoda L X (Y ) = [X, Y ]. L X (Y )(m) = d dt t=0(d m Φ X t ) 1 (Y (ϕ X (t))), (7) kjer je Φ X t tok polja X in ϕ X (t) integralska krivulja X skozi m. Naj bo sedaj m = e G, X = X ξ in Y = Y η levo invariantni polji z začetnima vrednostma ξ in η. Tedaj je ϕ Xξ (t) = Exp(tξ). Trditev 6 pravi, da je tok levoinvariantnega polja X ξ podan s formulo Po mikrogrupni lastnosti imamo: Za vsak element g G zato velja Torej: Φ X ξ t (g) = g Exp(tξ) = R Exp(tξ) (g). (Φ X t ) 1 g (X(g)) = Φ X t(g) = R Exp( tξ) (g). D g (Φ X t ) 1 (X g ) = (D g R Exp( tξ) )(X g ), X g T g G. [ξ, η] = [X ξ, Y η ](e) = L Xξ (Y η )(e) = d dt t=0(d e Φ X ξ t ) 1 (Y η (Exp(tξ))) = d dt t=0(d Exp(tξ) (Φ X ξ t ) 1 (Y η (Exp(tξ))) = d dt t=0d Exp(tξ) R Exp(tξ) (Y η (Exp(tξ))) = d dt t=0d Exp(tξ) R Exp( tξ) (D e L (Exp(tξ)) (η)) (ker je Y η levo invarianten) = d dt t=0r Exp( tξ) (L (Exp(tξ)) (η)) (pisano na kratko) = d dt t=0ad Exp(tξ) (η)). Omenimo še splošno definicijo Liejeve algebre, ki ne omenja morebitne pripadajoče Liejeve grupe. 28

29 Definicija 14 Liejeva algebra je vektorski prostor A skupaj z operacijo ki ustreza aksiomoma 1. [ξ, η] = [η, ξ] 2. [ξ, [η, ζ]] + [ζ, [ξ, η]] + [η, [ζ, ξ] = 0. [, ]: A A A, Poleg tega sta za vsak fiksen η A preslikavi ξ [ξ, η] in ξ [η, ξ] prostora A vase linearni. Naravno vprašanje je, ali za vsako Liejevo algebro A obstaja Liejeva grupa G, tako da bi veljalo T e G = g = A. Odgovor je negativen, vendar je Liejeva algebra, ki nima pripadajoče Liejeve grupe, nujno neskončno dimenzionalna. Velja torej: vsaka končno dimenzionalna Liejeva algebra je Liejeva algebra neke grupe v zgoraj opisanem smislu. Tega dejstva tu ne bomo dokazovali. V matematiki in matematični fiziki so poleg končno dimenzionalnih zelo pomembne tudi neskončno dimenzionalne Liejeve algebre. Zelo pomemben primer je tale primer. Naj bo M gladka mnogoterost in A vektorski prostor vseh gladkih vektorskih polj na M. Opremimo A z Liejevim oklepajem na običajni način. Tako dobimo (neskončno dimenzionalno) Liejevo algebro. Kaj bi bila pripadajoča Liejeva grupa G? Naraven in plavzibilen odgovor je G = Diff(M) = {grupa difeomorfizmov mnogoterosti M vase}. Še vedno je odprt problem, kako natanko opremiti G z gladko strukturo. Drugi pomembni primeri neskončno dimenzionalnih Liejevih algeber so npr. prostor gladkih funkcij na Poissonovi mnogoterosti, ali pa Hamiltonska vektorska polja na Poissonovi (ali na simplektični) mnogoterosti M. V tem, zadnjem primeru bi bila ustrezna Liejeva grupa grupa vseh simplektomorfizmov M, če je le π 1 (M) = Matrične Liejeve grupe in algebre Konstrukcije, ki smo jih opisali v prejšnjih razdelkih, si bomo sedaj ogledali na primerih konkretnih, matričnih grup. Za model si bomo vzeli grupo SU(n) - pri drugih so nato potrebne le manjše modifikacije. Spomnimo se: SU(n) = {g GL(n; C); g = g 1, Det(g) = 1}. 29

30 Poiščimo najprej Liejevo algebro SU(n). Naj bo g(t): ( ɛ, ɛ) SU(n) pot, za katero velja g(0) = e = I, kjer smo z I označili n n-identično matriko, in Za vsak t ( ɛ, ɛ) imamo ġ(0) = α T e SU(n). g (t) g(t) = I. Zgornjo identiteto odvajajmo po t in vstavimo t = 0. Dobimo oziroma, g (0) g(0) + g (0)ġ(0) = 0, α + α = 0. Elementi Liejeve algebre su(n) grupesu(n) so torej poševno simetrične matrike. Poiščimo sedaj eksplicitno formulo za eksponentno preslikavo. Spomnimo se definicije in dejstva, ki smo ga dokazali, Exp: su(n) SU(n). Exp(α) = ϕ Xα (1) = ϕ α (1) Exp(tα) = ϕ α (t). Levoinvariantno polje na katerikoli matrični grupi je podano z X α (g) = D e L g (α) = g α, kjer je g α običajni matrični produkt. Integralska krivulja ϕ α (t) = g(t) polja X α (g) = g α je torej rešitev diferencialne enačbe: ġ(t) = g(t) α. To pa je linearna diferencialna enačba s konstantnimi koeficienti α ij. Njena rešitev je g(t) = I + tα + t2 2! α2 + t3 3! α tn n! αn +..., (8) 30

31 oziroma, zapisano na kratko: g(t) = e tα = Exp(tα) = α k=0 t k k! αk. Zgornji razmislek in formula (exp) veljata za vsako matrično grupo in njeno algebro. Spotoma smo tudi ugotovili tole. Enoparametrične podgrupe v matričnih grupah so oblike: ϕ α (t) : R SU(n), GL(n; R),... t α t k k=0 k! αk = e tα = Exp(tα). Mimogrede omenimo: Liejeva algebra gl(n; F) Liejeve grupe GL(n; R) sestoji iz vseh matrik dimenzije n n z elementi iz polja F. Res, matrična grupa GL(n; F) {vse n n matrike} je odprta podmnožica, zato T e GL(n; F) = gl(n; F) = vse n n matrike. Zgornje lahko povemo na malo drugačen način v brezkoordinatnem jeziku takole. Naj bo V končno dimenzionalni vektorski prostor in naj bo G = Aut(V ) grupa avtomorfizmov V. To je očitno Liejeva grupa. Tedaj je pripadajoča Liejeva algebra enaka prostoru vseh endomorfizmov, T e G = End(V ). Poglejmo si še, kako se izraža v primeru matričnih algeber Liejev oklepaj. Spomnimo se definicije V matričnih grupah velja: [ξ, η] = d dt t=0 Ad Exp(tξ) (η). Ãd g (h) = (L g R g 1)(h) = ghg 1, saj sta leva in in desna translacija kar primerna matrična produkta. Naj bo h(t) pot v grupi, za katero velja h(0) = I in ḣ(0) = ξ. Odvajanje nam da Torej: Ad g (ξ) = d dt t=0(g h(t) g 1 ) = g ξ g 1. [ξ, η] = d dt t=0 Ad Exp(tξ) (η) 31

32 = d dt t=0 Exp(tξ) η Exp(tξ) 1 = d dt t=0 Exp (tξ) η Exp( tξ) = d dt t=0 (I + tξ + O(t 2 )) η (I tξ + O(t 2 )) = d dt t=0 (η + t ξ η t η ξ + O(t 2 )) = ξ η η ξ. Skratka: [ξ, η] = ξ η η ξ. Liejev oklepaj v matričnih grupah je običajni komutator matrik. 32

33 3 Glavni svežnji Bralec se je verjetno že srečal s pojmom sveženja v geometriji ali v globalni analizi. Najpogosteje naletimo na vektorske svežnje. Naivno rečeno, je vektorski sveženj z vlaknom F nad mnogoterostjo M unija kopij prostora F, parametrizirana z M. Glavni sveženj je podobna konstrukcija. Približno rečeno, je glavni sveženj nad mnogoterostjo M in s strukturno grupo G unija kopij Liejevih grup G, parametrizirana z M. Naj bo torej M gladka mnogoterost in G Liejeva grupa. Definicija 15 Gladka mnogoterost P, skupaj z gladko preslikavo π: P M, je glavni G- sveženj, če velja: 1. G prosto deluje na P z desne: ϱ : P G P (p, g) ϱ g (p) = p g. 2. M = P/G je gladka mnogoterost in naravna projekcija je gladka preslikava. π : P P/G = M 3. Sveženj P je lokalno trivialen. To pomeni, da za vsak m M obstaja okolica m U M, tako da je praslika π 1 (U) izomorfna produktu U G v temle smislu: Obstaja difeomorfizem oblike ϕ : π 1 (U) U G ϕ(p) = (π(p), s(p)), pri čemer je s: π 1 (U) G ekvivariantna preslikava. Velja torej s(p g) = s(p) g, za vsak g G. Glavne svežnje bomo označevali z enim od naslednjih simbolov: P, π: P M, ali pa tudi π: P G M, če bomo želeli poudariti identiteto vlakna G. Mnogoterost M se imenuje bazna mnogoterost svežnja, grupa G pa vlakno. Pravimo, da je P sveženj nad M z vlaknom G. 33

34 Primer 2 Najenostavnejši je tako imenovali trivialni ali produktni glavni sveženj P = M G skupaj s projekcijo na prvi faktor. To je očitno glavni sveženj. Tak glavni sveženj se imenuje trivialni sveženj. Primer 3 Hopfov sveženj ali Hopfova fibracija. Naj bo S 3 = {(z 1, z 2 ) C 2 ; z z 2 2 = 1} tri-sfera v C 2 oziroma v R 4. Definirajmo delovanje grupe U(1) na S 3 takole: ϱ : S 3 U(1) S 3 ((z 1, z 2 ), e iϕ ) (z 1 e iϕ, z 2 e iϕ ). Lahko je preveriti, da je to delovanje prosto. Kvocientna projekcija π: S 3 S 3 /U(1) je projekcija na prostor orbit delovanja [π(z 1, z 2 )] = [π(w 1, w 2 )] (w 1, w 2 ) = (z 1 e iϕ, z 2 e iϕ ) za kak ϕ. Torej [π(z 1, z 2 )] = [π(w 1, w 2 )] = natanko tedaj, ko (z 1, z 2 ) in (w 1, w 2 ) predstavljata isto točko [z 1, z 2 ] v CP 2. (Oznaka [z 1, z 2 ] pomeni homogene koordinate točke v CP 2.) Preslikava π : S 3 CP 1 = S 2 (z 1, z 2 ) [z 1, z 2 ] je gladka in π 1 = U(1). Domnevamo torej, da je π: S 3 U(1) S 2 glavni sveženj. Prepričati se moramo še, da je naš sveženj lokalno trivialen. Naj bo U CP 1 podmnožica, podana z U = {[z 1, z 2 ]; z 2 0}. Oglejmo si preslikavo: Seveda velja: ψ : π 1 (U) U U(1) (z 1, z 2 ) (π(z 1, z 2 ), s(z 1, z 2 )) = ([z 1, z 2 ], e iarg(z 2) ). s(z 1 e iϕ, z 2 e iϕ ) = e i(arg(z 2)+ϕ) = s(z 1, z 2 ) e iϕ. Torej je preslikava ψ res lokalna trivializacija našega svežnja. Za drugo lokalno karto vzamemo podmnožico V = {[z 1, z 2 ] CP 1 ; z 1 0} in postopamo podobno kot zgoraj. Ker je U V = CP 1, smo s tem dokazali, da je π: S 3 U(1) S 2 res glavni sveženj. 34

35 Z nekaj premisleka (npr. z opazovanjem fundamentalnih grup) vidimo, da prostora S 3 in S 2 S 1 nista homeomorfna. Torej vsi glavni svežnji niso trivialni. Sedaj bomo predstavili drugačen opis glavnega svežnja. S pomočjo tega opisa je v splošnem laže meriti netrivialnost, oziroma zvitost (twistedness) svežnja. Naj bo {U α } α A odprto pokritje bazne mnogoterosti M. Naj bo za vsak α praslika π 1 (U α ) trivialni glavni sveženj nad U α. Torej za vsak α obstaja preslikava π α : π 1 α (U α ) U α G kjer je s α ekvivariantna preslikava: p (π(p), s α (p)), s α (ϱ g (p)) = s α (p) g. Naj bo U α U β 0. Tedaj lahko definiramo prehodno preslikavo takole: Naj bo m = π(p). Tedaj g αβ : U α U β G g αβ (m) = s β (p) s α (p) 1. Zaradi ekvivariantnosti preslikav s α in s β je g αβ (m) res neodvisen od izbire elementa p (π) 1 (m). Naj bo p p (π) 1 (m). Tedaj obstaja g G, tako da je p = p g in (s β (p g)) s α (p g) 1 = (s β (p) g) (g 1 s α (p) 1 ) = s β (p) s 1 α (p). Preslikava g αβ inducira prehodno preslikavo [ ] g αβ : U α U β (U α U β ) G (U α U β ) G med dvema trivializacijama, ki deluje s predpisom g αβ (m)(m, h) = (m, g αβ (m) h). Preslikavo g αβ bomo v nadaljevanjuj tudi ozačevali kar z g αβ. Očitno za prehodne preslikave velja: 1. g αβ (m) 1 = g αβ (m). 2. g αβ (m) g βγ (m) = g αγ (m), za m U α U β U γ. 35

36 Družina preslikav {g αβ }, za katero veljata zgornji dve lastnosti, se imenuje kocikel. Torej: Vsakemu glavnemu svežnju π: P M in vsakemu trivializirajočemu pokritju {U α } α A bazne mnogoterosti M pripada kocikel prehodnih preslikav. Velja tudi obratno. Naj bo M gladka mnogoterost, {U α } α A odprto pokritje M in G Liejeva grupa. Trditev 11 Naj nabor {g αβ } Uα U β 0 gladkih preslikav g αβ : U α U β G ustreza pogojema 1. in 2. za kocikel. Tedaj ta nabor določa neki glavni sveženj π : P G M. Pri primerno izbranih lokalnih trivializacijah z nosilci U α za α A, so prehodne preslikave dobljenega svežnja prav preslikave {g αβ }. Dokaz: Sveženj π : P M, ki pripada kociklu {g αβ }, konstruiramo takole. Za vsak α označimo Q α = U α G. Naj bo Q = α A Q α. Vpeljimo v Q ekvivalenčno reakcijo takole. Elemente množice Q α = U α G označimo s trojicami (α, x, g), kjer je x U α in g G. Relacija je tedaj definirana s predpisom (α, x, g) (β, y, h) h = g αβ (x) g in x = y. Lahko je videti, da je ta relacija res ekvivalenčna. Naj bo sedaj P = Q/. Trdimo, da je P res totalni prostor iskanega glavnega svežnja. Projekcija π: P M je podana s predpisom: π([α, x, g]) = x. Delovanje G na P je podano s predpisom [(α, x, h)] g = [(α, x, h g)]. Ta predpis je res neodvisen od izbire predstavnika v ekvivalenčnem razredu. bosta (α, x, h) in (β, x, h) ekvivalentna elementa. Tedaj je Naj h = gαβ (x) h. 36

37 Zato: (α, x, h) g = (α, x, h g) (β, x, g αβ (x)h g) = (β, x, h g) = (β, x, h) g. Vse ostale definicijske lastnosti glavnega svežnja je lahko preveriti. 3.1 Infinitezimalno delovanje V tem razdelku bomo na glavnem svežnju konstruirali na naraven način prostor vektorskih polj, ki bo podan z delovanjem strukturne grupe. Definicija 16 Naj bo π: P M glavni G- sveženj in ξ g = Lie(G) poljuben element v Liejevi algebri. Infinitezimalno delovanje grupe G v smeri ξ je vektorsko polje ξ na P, podano s predpisom ξ(p) = d dt t=0 p Exp(t ξ). V nadaljevanju bomo potrebovali tole dejstvo: Trditev 12 Preslikava V : g Γ(T P ) V : ξ ξ je injektivni homomorfizem Liejevih algeber. Dokaz: Preslikava je seveda linearna. Ker G prosto deluje na P, je p p Exp(tξ) za vsak t 0 in ξ 0. Torej, če je ξ 0, tedaj ξ 0, preslikava je res injektivna. Dokažimo še homomorfnost. Spomnimo se definicije: [ ξ, η](p) = d dt t=0(d p Φ e ξ t) 1 ( η(ϕ e ξ p (t))), ξ kjer je Φ e t velja: tok polja ξ in ϕ e ξ p (t) integralska krivulja polja ξ skozi p. Za vsak p P Φ e ξ t(p) = p Exp(t ξ), ϕ e ξ p (t) = p Exp(t ξ). 37

38 Ker je (D p Φ e ξ t) 1 = D Φ e ξ t (p)(φe ξ t) 1 = D Φ e ξ t (p)φe ξ t, imamo d dt ξ t=0(d p Φt) e 1 ξ ( η(ϕ e p (t))) = d ( ) dt ξ t=0 D p Exp(tξ) Φ e t ( η(p Exp(tξ)) = d dt d ( ) t=0 ds s=0 p Exp(tξ) Exp(sη) Exp( tξ) = d dt d ( ) t=0 ds s=0 p Exp(tξ)) Exp(sη) Exp( tξ) = d dt t=0ad Exp(tξ) (η)(p) = [ξ, η](p). Torej res: [V (ξ), V (η)](p) = V ([ξ, η])(p). 38

39 4 Povezave na glavnih svežnjih in njihova ukrivljenost V tem poglavju bomo opisali osnovni objekt diferencialne geometrije, povezavo. Kasneje bomo videli, da je prav povezava tisti objekt, ki nam omogoči matematično opisati intuitivni pojem ukrivljenosti prostora. V uvodu smo videli, da je prostor ukrivljen, če se paralelni prenos p(v ) tangentnega vektorja V vzdolž sklenjene krivulje razlikuje od vektorja V. Zveza med povezavo, opisano v tem poglavju, in intuitivno ukrivljenostjo bo postala jasna šele kasneje. Tu bomo spoznali pojem horizontalnega dviga, katerega poseben primer je paralelni premik. Videli bomo, da bodo konstrukcije kljub svoji veliki splošnosti zelo geometrijske in naravne. Naj bo N gladka mnogoterost dimenzije n. Definicija 17 Gladka distribucija F ranga k na N je predpis, ki vsaki točki p N priredi podprostor F p T p N dimenzije k. V okolici U točke p obstaja k gladkih vektorskih gladkih polj X 1,..., X k Γ(T U), tako da velja za vsak u U. F u = span{x 1 (u),..., X k (u)} Gladkost predpisa p F p lahko opišemo tudi takole: Naj bo τ : T N/U U F n gladka lokalna trivializacija tangentnega svežnja T N. Distribucija F je gladka, če je za vsak τ gladka preslikava F : U G k (n) podana s predpisom: F(p) = pr 2 (τ(f p )) F n. Naj bo sedaj π : P M glavni G-sveženj. Označimo Vert p = ker(d p π) T p P. Definicija 18 Povezava na glavnem svežnju π: P M je gladka distribucija H ranga n = dim M na P, za katero velja: 39

40 1. Za vsak p je 2. Preslikava je linearni izomorfizem. T p P = H p Vert p. D p π : H p T p P T π(p) M 3. Distribucija H je G-invariantna. To pomeni D p R g (H p ) = H Rg(p) = H p g. Povezava nam omogoča na enoličen način dvigniti krivuljo iz M na P. Trditev 13 Naj bo γ: [α, β] M odsekoma gladka krivulja. Naj bo p a π 1 (a). Tedaj obstaja natanko ena krivulja za katero velja: (a) π( γ(t)) = γ(t) γ : [α, β] P (b) γ(t) = p a za t, pri katerem je γ(t) = a. (c) γ(t) H eγ(t) za vsak t [a, b]. Dokaz: Označimo z Γ P podmnogoterost dimenzije dim(g) + 1, podano z: Za vsako točko p Γ označimo z skrčitev linearne preslikave Γ = π 1 (γ). (D p π) H : H p T π(p) M (D p π) : T p P T π(p) M na podprostor H p T p P. Skrčitev (D p π) H je izomorfizem. Definirajmo vektorsko polje X na Γ s predpisom: X(p) = (D p π) 1 H ( γ(t p)), 40

41 pri čemer je π(p) = γ(t p ). Polje X(p) je gladko vektorsko polje na Γ. Po izreku o eksistenci rešitev za navedene diferencialne enačbe obstaja natanko ena integralska krivulja polja X, za katero velja γ(a) = P a. Eksistenčni izrek za navadne diferencialne enačbe je lokalne narave, horizontalni dvig pa dejansko obstaja za vsak t iz definicijskega območja krivulje γ. Bralec naj za vajo dokaže, da je res tako. Namig: Za vsak t velja X(γ(t)) H γ(t) T γ(t) Γ, vendar je vektorsko polje X odvisno samo od t in nič od koordinat na vlaknu. Opišimo horizontalni dvig v lokalnih koordinatah oziroma v lokalni trivializaciji. Naj bo τ: P /U U G lokalna trivializacija. Zaradi enostavnosti označimo s H kar inducirano distribucijo (povezavo) za U G. Za p = (π(p), s(p)) U G imamo torej H p T p (U G) = T π(p) U T s(p) G. Ker je pr 1 : H p T π(p) U linearni izomorfizem, obstaja linearna preslikava tako da je A p : T π(p) U T s(p) G, A p = pr 2 (D π(p) π /Hp ) 1, H p = {(v, A p (v)); v T π(p) U}. Naj bo sedaj γ(t) dvig krivulje γ(t). Tedaj velja: γ(t) = (γ(t), β(t)) za neko krivuljo β: [a, b] G. Ker mora biti γ(t) H eγ(t), imamo Rešitev te navadne diferencialne enačbe pa obstaja. β(t) = A (γ(t),β(t)) ( γ(t)). (9) Opomba 2 Oblika enačbe (9) je morda nekoliko zavajajoča. Velja namreč: Če poznamo krivuljo α(t) = β(t) β 1 (t) : [α, β] g, tedaj poznamo tudi β(t). Res, β(t) je rešitev linearne diferencialne enačbe β(t) = α(t) β(t). 41

42 Ker velja za povezavo ekvivariantnost H p β 1 = H p β 1 (10) iz (9) dobimo: β(t) β 1 (t) = A (γ(t),β(t)) ( γ(t)) β 1 (t) in iz (10) α(t) = β(t) β 1 (t) = A (γ(t),e) ( γ(t)). Iskana komponenta β(t) dvignjene poti je tedaj rešitev enačbe β(t) = α(t) β(t). Videli smo torej, da lahko krivulje horizontalno dvigujemo. Naravno vprašanje je: Ali lahko horizontalno dvignemo tudi takšno dvo- ali večdimenzionalno podmnogoterost bazne mnogoterosti M? Objekt, ki da odgovor na to vprašanje, je ukrivljenost povezave. Za razumevanje problema dvigovanja večdimenzionalnih podmnogoterosti se je potrebno spomniti Frobeniusovega izreka. Izrek 6 Naj bo N gladka mnogoterost in H neka gladka distribucija ranga k na N. Označimo s Θ H Γ(N) množico vektorskih polj X H, za katera velja: X H (x) H x T x N za vsak x N. Očitno je Θ H linearni podprostor v Γ(N). Če je poleg tega Θ H tudi Liejeva podalgebra v Γ(N) glede na Liejev oklepaj, tedaj za vsako točko n N obstaja k-dimenzionalna podmnogoterost (natanko ena maksimalna) N H N, za katero velja: T y N H = H y za vsak y N H N in n N H. Naj bo sedaj π: P M glavni G-sveženj in H povezava na njem. Imejmo gladko preslikavo F : V R 2 S M, ki odprto množico V R 2 preslika difeomorfno na F (V ) = S. Slika F (V ) = S je torej neka ploskev v M. Ali obstaja ploskev S P, ki vsebuje izbrano točko p P in za katero velja: π( S) = S in T p S Hp T p P za vsak p S? 42

43 Vektorski polji X i, i = 1, 2 naj bosta podani z X i = DF ( x i ), kjer sta x 1, x 2 koordinati na V. Torej sta X 1, X 2 vektorski polji na S. Označimo z istima črkama neki gladki razširitvi teh polj na ves M. kjer je Naj bosta X 1, X 2 horizontalna dviga teh polj na P. Torej X i (p) = (D p π H ) 1 (X i (π(p)), D p (π H ) : H p T p P T π(p) M linearni izomorfizem, dobljen kot skrčitev odvoda sveženjske projekcije π na H. Označimo s Φ e X i t tokova polj X i. Če obstaja horizontalni dvig S ploskve S, tedaj morata za vsak dovolj majhen par s, t R točki X Φ e i X s (Φ e 1 X s (p)) in Φ e 2 X t (Φ e 2 s (p)) sovpadati. Torej, če obstaja dvig S, mora veljati: [ X 1, X 2 ]f(p) = d dt d ( ) t=0 ds X s=0 f(φ e 2 X s ((Φ e 1 X t (p))) (f(φ e 2 X t ((Φ e 2 s (p))) = 0. Oziroma, na kratko: v vsaki točki p S. [ X 1, X 2 ](p) = 0 Kaj gre lahko pri poskusu dvigovanja S na horizontalni S narobe? To nam pove prav količina [ X 1, X 2 ]. Poglejmo si jo nekoliko podrobneje. Za projekciji točk seveda velja X π(φ e 2 X s (Φ e 1 X t (p))) = π(φ e 1 X t (Φ e 2 (p))). X Točki Φ e 2 X s ((Φ e 1 X t (p)) in Φ e 1 X t ((Φ e 2 s (p)) torej ležita v istem vlaknu. Za vsak (t, s) zato obstaja element g(t, s) G, tako da velja: s Φ e X 2 s (Φ e X 1 t (p)) = Φ e X 1 t (Φ e X 2 s (p)) g 1 (t, s). (11) Za vsak (t 0, s 0 ) je pot X Φ e 1 t (p) t [0, t 0 ] X Φ e 2 X s (Φ e 1 t γ = 0 (p)) t [t 0, t 0 + s 0 ] X Φ e 1 X t (Φ e 2 X s 0 (Φ e 1 t 0 (p))) t [t 0 + s 0, 2t 0 + s 0 ] X Φ e 2 X s(φ e 1 X t 0 (Φ e 2 X s 0 (Φ e 1 t 0 (p)))) t [2t 0 + s 0, 2t 0 + 2s 0 ] 43

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti Poglavje VII Linearne preslikave V tem poglavju bomo vektorske prostore označevali z U,V,W,... Vsi vektorski prostori bodo končnorazsežni. Zaradi enostavnosti bomo privzeli, da je pripadajoči obseg realnih

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Algebraične strukture

Algebraične strukture Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice

Διαβάστε περισσότερα

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA. Naj bo vektorsko polje R : R 3 R 3 dano s predpisom R(x, y, z) = (2x 2 + z 2, xy + 2yz, z). Izračunaj pretok polja R skozi površino torusa

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

Vektorski prostori s skalarnim produktom

Vektorski prostori s skalarnim produktom Poglavje IX Vektorski prostori s skalarnim produktom Skalarni produkt dveh vektorjev v R n smo spoznali v prvem poglavju. Sedaj bomo pojem skalarnega produkta razširili na poljuben vektorski prostor V

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda Matematika 2 Diferencialne enačbe drugega reda (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) y 6y + 8y = 0, (b) y 2y + y = 0, (c) y + y = 0, (d) y + 2y + 2y = 0. Rešitev:

Διαβάστε περισσότερα

Lastne vrednosti in lastni vektorji

Lastne vrednosti in lastni vektorji Poglavje VIII Lastne vrednosti in lastni vektorji V tem poglavju bomo privzeli, da so skalarji v vektorskih prostorih, koeficienti v matrikah itd., kompleksna števila. Algebraične operacije seštevanja,

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil. Zaporedja števil V matematiki in fiziki pogosto operiramo s približnimi vrednostmi neke količine. Pri numeričnemu računanju lahko npr. število π aproksimiramo s števili, ki imajo samo končno mnogo neničelnih

Διαβάστε περισσότερα

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA Aleš Vavpetič AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA Ljubljana 2011 ii naslov: AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA avtorske pravice: Aleš Vavpetič izdaja: prva izdaja založnik: samozaložba Aleš Vavpetič, Ljubljana

Διαβάστε περισσότερα

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog Analiza Rešitve 1 sklopa nalog Navadne diferencialne enačbe višjih redov in sistemi diferencialnih enačb (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) 6 + 8 0, (b)

Διαβάστε περισσότερα

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Poglavje I Vektorji Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Za lažjo geometrično predstavo si najprej oglejmo, kaj so vektorji v ravnini. Vektor je usmerjena daljica, ki je natanko določena s svojo

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

Riemannove ploskve in analitična geometrija. Franc Forstnerič

Riemannove ploskve in analitična geometrija. Franc Forstnerič Riemannove ploskve in analitična geometrija Franc Forstnerič 11. februar 2018 Kazalo I Uvod v Riemannove ploskve 1 I.1 Motivacija.................................... 1 I.2 Definicija Riemannove ploskve

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe prvega reda V celotnem poglavju bo y = dy dx. Diferencialne enačbe z ločljivima spremeljivkama Diferencialna enačba z ločljivima spremeljivkama

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1 letnik finančne matematike na FMF Primož Moravec 13 september 2017 1 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 51264(0758)

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dveh in več spremenljivk

Funkcije dveh in več spremenljivk Poglavje 3 Funkcije dveh in več spremenljivk 3.1 Osnovni pojmi Definicija 3.1.1. Funkcija dveh spremenljivk je preslikava, ki vsaki točki (x, y) ravninske množice D priredi realno število z = f(x, y),

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 215 ii Kazalo Diferencialni račun vektorskih funkcij 1 1.1 Skalarne funkcije...........................

Διαβάστε περισσότερα

Žiga Virk REŠENE NALOGE IZ UVODA V DIFERENCIALNO GEOMETRIJO

Žiga Virk REŠENE NALOGE IZ UVODA V DIFERENCIALNO GEOMETRIJO Žiga Virk REŠENE NALOGE IZ UVODA V DIFERENCIALNO GEOMETRIJO Ljubljana 2015 ii naslov: REŠENE NALOGE IZ UVODA V DIFERENCIALNO GEOME- TRIJO avtorske pravice: Žiga Virk izdaja: prva izdaja založnik: samozaložba

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

Διαβάστε περισσότερα

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

Διαβάστε περισσότερα

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE) Matematične metode v fiziki II 2013/14 Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE Diferencialne enačbe v fiziki Večina osnovnih enačb v fiziki je zapisana v obliki diferencialne enačbe. Za primer

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk Del 5 Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk POGLAVJE 1 Krivulje v R n 1. Risanje vektorskih funkcij in vektorskih zaporedij Funkcija iz R v R n je podana z dvema podatkoma: z definicijskim območjem,

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk ) VAJA IZ TRDNOSTI (lnearna algebra - ponovtev, Kroneckerev δ, permutacsk smbol e k ) NALOGA : Zapš vektor a = [, 2,5,] kot lnearno kombnaco vektorev e = [,,,], e 2 = [,2,3,], e 3 = [2,,, ] n e 4 = [,,,]

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Andrej Perne ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II Skripta za vaje iz Matematike II (UNI + VSP) Ljubljana, determinante Determinanta det A je število, prirejeno

Διαβάστε περισσότερα

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni?

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/06 1. Definicija enakosti množic (funkcij, kompleksnih števil, urejenih n teric)? 2. Definicija kartezičnega produkta množic A in B. Definicija množice R n. 3. Popolna

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

INŽENIRSKA MATEMATIKA I INŽENIRSKA MATEMATIKA I REŠENE NALOGE za izredne študente VSŠ Tehnično upravljanje nepremičnin Marjeta Škapin Rugelj Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Kazalo Števila in preslikave 5 Vektorji 6 Analitična

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne lastnosti odvoda

Osnovne lastnosti odvoda Del 2 Odvodi POGLAVJE 4 Osnovne lastnosti odvoda. Definicija odvoda Odvod funkcije f v točki x je definiran z f f(x + ) f(x) (x) =. 0 Ta definicija je smiselna samo v primeru, ko x D(f), ita na desni

Διαβάστε περισσότερα

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj Analiza I (študijsko gradivo) Matija Cencelj 2. maj 2007 2 Kazalo 1 Uvod 5 1.1 Izjave............................... 5 1.2 Množice.............................. 7 1.3 Relacije..............................

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 06/7 Vaje iz MATEMATIKE. Vektorji Vektorji: Definicija: Vektor je usmerjena daljica. Oznake: AB, a,... Enakost vektorjev: AB = CD: če lahko vektor AB vzporedno premaknemo

Διαβάστε περισσότερα

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Peter Škvorc Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol l 06/7 Vaje iz MATEMATIKE 8 Odvod funkcije f( Definicija: Naj bo f definirana na neki okolici točke 0 Če obstaja lim 0 +h f( 0 h 0 h, pravimo, da je funkcija f odvedljiva

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 00/0 Izpis: 9 avgust 0 Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7 5 Urejenost

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Kemijska tehnologija Visokošolski strokovni program Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 29. 8. 2013 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani mobilni telefon.

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

Afina in projektivna geometrija

Afina in projektivna geometrija fina in projektivna geometrija tožnice () kiciraj stožnico v evklidski ravnini R, ki je določena z enačbo 6 3 8 + 6 =. Rešitev: tožnica v evklidski ravnini je krivulja, ki jo določa enačba a + b + c +

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK abc MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK ŠTEVILA PRIBLIŽNO RAČUNANJE PRIBLIŽNO RAČUNANJE Ta fosil dinozavra je star 7 milijonov in šest let, pravi paznik v muzeju.??? Ko sem

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 009/00 Izpis: 9 januar 00 KAZALO Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko Linearna algebra Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko 23. februar 205 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 52.64(075.8)(0.034.2) OREL, Bojan

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

Simetrični stožci v evklidskih prostorih

Simetrični stožci v evklidskih prostorih Simetrični stožci v evklidskih prostorih Znanstvene monografije Fakultete za management Koper Uredniški odbor izr. prof. dr. Roberto Biloslavo prof. dr. Štefan Bojnec prof. dr. Slavko Dolinšek doc. dr.

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Jaka Cimprič

Matematika 1. Jaka Cimprič Matematika 1 Jaka Cimprič Predgovor Pričujoči učbenik je namenjen študentom tistih univerzitetnih programov, ki vključujejo samo eno leto matematike. Nastala je na podlagi izkušenj, ki jih imam s poučevanjem

Διαβάστε περισσότερα

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper Geometrija Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar Koper, 2007 PREDGOVOR Pričujoče študijsko gradivo je povzeto po naslednjih knigah Richard S. Millman, George

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Verjetnost 2. Oktober Verjetnost 2 Šesto poglavje. Obratna pot do markovskih verig. Od diskretnega časa proti zveznemu. Stabilnost in eksplozije

Verjetnost 2. Oktober Verjetnost 2 Šesto poglavje. Obratna pot do markovskih verig. Od diskretnega časa proti zveznemu. Stabilnost in eksplozije Oktober 2010 Vsebina 1 2 3 Osnovne sestavine obratne poti Imejmo markovsko o z diskretnim časom Y s števno množico stanj S, z začetno porazdelitvijo π 0 in prehodno matriko Q, ki ima lastnost, da so vsi

Διαβάστε περισσότερα

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO ZDENKA MIHELIČ

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO ZDENKA MIHELIČ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO ZDENKA MIHELIČ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Študijski program: matematika

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko MATEMATIKA Univerzitetni učbenik AJDA FOŠNER IN MAJA FOŠNER Junij, 2008 Kazalo 1 Množice 5 11 Matematična logika 5 12 Množice 10 2 Preslikave 18 21 Realne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, Linearna funkcija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, n ᄀ. k smerni koeficient n začetna vrednost D f, Z f Definicijsko območje linearne funkcije so vsa realna števila. Zaloga

Διαβάστε περισσότερα

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe (Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe Maša Lah, Sabina Boršić, Klara Drofenik Mentor: Rok Gregorič Matematično raziskovalno srečanje 24. avgust 2016 Povzetek Cilj našega projekta je bil ugotoviti kriterij

Διαβάστε περισσότερα

1 3D-prostor; ravnina in premica

1 3D-prostor; ravnina in premica 1 3D-prostor; ravnina in premica 1. Razmisli, v kakšnih legah so lahko v prostoru: (a) premica in ravnina (b) dve ravnini (c) dve premici.ugotovitve zapiši.. 2. Ali sta premici v prostoru, ki nimata skupne

Διαβάστε περισσότερα

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti Bor Plestenjak NLA 13. april 2010 Bor Plestenjak (NLA) 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 13. april 2010 1 / 15 Matrični šop Dani sta kvadratni n n matriki

Διαβάστε περισσότερα

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008 TRANZITIVNI GRAFI Katarina Jan ar oktober 2008 Kazalo 1 Uvodne denicije........................ 3 2 Vozli² na tranzitivnost.................... 8 3 Povezavna tranzitivnost.................... 10 4 Lo na

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe (študijsko gradivo) Matija Cencelj 1. maja 2003 2 Kazalo 1 Uvod 5 1.1 Preprosti primeri......................... 8 2 Diferencialne enačbe prvega reda 11 2.1 Ločljivi spremenljivki.......................

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα