Ściąga z geometrii różniczkowej — 25 kluczowych pojęć
Poniżej 25 pojęć pogrupowanych tematycznie. Przy każdym: synonimy (historyczne, angielskie, alternatywne zapisy które można spotkać w książkach) oraz krótki opis dla inżyniera.
Fundament — przestrzeń i struktura #
Rozmaitość M #
też: manifold, przestrzeń gładka, variety (hist.)
Przestrzeń która lokalnie wygląda jak R^n — można na niej robić rachunek różniczkowy. Globalnie może być zupełnie inna niż przestrzeń płaska. Sfera, torus, grupa macierzy — to wszystko rozmaitości.
Karta (U, φ) #
też: chart, układ lokalnych współrzędnych, parametryzacja
Para: otwarty zbiór U na rozmaitości oraz homeomorfizm φ do R^n. Jak „mapka" małego kawałka rozmaitości na płaską przestrzeń. Pozwala lokalnie liczyć w zwykłych współrzędnych.
Atlas 𝒜 #
też: atlas, pełne pokrycie kartami
Zbiór kart pokrywających całą rozmaitość. Jak atlas geograficzny — każda strona to karta, razem opisują glob. Gładki atlas → gładka rozmaitość.
Przestrzeń styczna T_p M #
też: tangent space, przestrzeń wektorów stycznych
Płaska przestrzeń wektorowa „przyklejona" do rozmaitości w punkcie p. Wektory styczne to kierunki ruchu po rozmaitości. Na sferze — dosłownie płaszczyzna styczna w danym punkcie.
Wiązka styczna TM #
też: tangent bundle, zbiór wszystkich przestrzeni stycznych
Suma wszystkich przestrzeni stycznych T_p M dla każdego p ∈ M. Sama jest rozmaitością (wymiaru 2n). Tu żyją pola wektorowe.
Dyfeomorfizm f: M → N #
też: diffeomorphism, gładka bijekcja z gładką odwrotnością
Przekształcenie między rozmaitościami które jest gładkie i odwracalnie gładkie. Dyfeomorficzne rozmaitości są geometrycznie identyczne z punktu widzenia geometrii różniczkowej.
Geometria Riemannowska — metryka i krzywizna #
Metryka Riemannowska g #
też: Riemannian metric, tensor metryczny, g_ij (zapis współrzędnościowy)
Gładkie przypisanie iloczynu skalarnego do każdej przestrzeni stycznej. Tensor typu (0,2) — przyjmuje dwa wektory, zwraca skalar. Pozwala mierzyć długości, kąty i pola. Fundament całej geometrii Riemannowskiej.
Geodezyjna γ(t) #
też: geodesic, linia prosta na rozmaitości, krzywa autoparalelna
Krzywa minimalizująca odległość między dwoma punktami. Na sferze: łuk koła wielkiego. Na płaszczyźnie: prosta. Uogólnienie pojęcia „prostej" na zakrzywioną przestrzeń.
Odległość geodezyjna d(p, q) #
też: geodesic distance, Riemannian distance
Długość najkrótszej geodezyjnej między p i q. Na okręgu S¹: długość krótszego łuku. Kluczowo różni się od odległości euklidesowej — np. 10° i 350° są odległe o 20°, nie 340°.
Mapa eksponencjalna Exp_p #
też: exponential map, exp
Odwzorowuje wektor styczny v ∈ T_p M na punkt rozmaitości wzdłuż geodezyjnej startującej w p w kierunku v. Tłumaczy „krok w R^n" na „krok po rozmaitości". Retrakcja to tańsze numeryczne przybliżenie Exp.
Mapa logarytmiczna Log_p #
też: logarithmic map, log
Odwrotność mapy eksponencjalnej. Dla dwóch punktów p, q zwraca wektor styczny v taki że Exp_p(v) = q. Odpowiada na pytanie: jak dojść z p do q po rozmaitości?
Krzywizna sekcjonalna K #
też: sectional curvature, krzywizna Gaussa (dla powierzchni 2D)
Miara zakrzywienia rozmaitości w danym punkcie i płaszczyźnie. K > 0: sfera (geodezyjne się zbiegają). K = 0: płaszczyzna. K < 0: siodło (geodezyjne się rozchodzą).
Tensor Riemanna R(X,Y)Z #
też: Riemann curvature tensor, tensor krzywizny, R^i_{jkl} (zapis indeksowy)
Pełny opis krzywizny. Mierzy jak bardzo transport równoległy zależy od wyboru drogi. Jeśli R = 0, rozmaitość jest lokalnie płaska. Wszystkie inne miary krzywizny wynikają z tensora Riemanna.
Środek Frécheta μ_F #
też: Fréchet mean, Karcher mean (technicznie: lokalne minimum), uogólniona średnia
Punkt minimalizujący sumę kwadratów odległości geodezyjnych do zbioru punktów danych. Uogólnienie średniej arytmetycznej na rozmaitości. Dla 10° i 350° na okręgu daje 0°, a nie 180°.
Koneksja i transport równoległy #
Koneksja ∇ #
też: connection, pochodna kowariantna ∇_X, Zusammenhang (niem.)
Sposób różniczkowania pól wektorowych na rozmaitości — jak porównywać wektory w różnych punktach. Koneksja Levi-Civita jest kanonicznie wyznaczona przez metrykę Riemannowską.
Transport równoległy P_γ #
też: parallel transport, przesunięcie równoległe
Przenoszenie wektora wzdłuż krzywej bez jego „skręcania" — zgodnie z koneksją. Na sferze: przeniesiony wektor może wrócić obrócony (holonomia). Analogia w FOC: wektor prądu transformowany układem dq przy obrocie wału.
Gradient Riemannowski grad f #
też: Riemannian gradient, rzut gradientu na T_p M
Rzut zwykłego gradientu euklidesowego na przestrzeń styczną rozmaitości, z uwzględnieniem metryki. To właśnie oblicza pymanopt w każdym kroku optymalizacji. Kierunek najszybszego wzrostu funkcji po powierzchni.
Holonomia Hol(p) #
też: holonomy, obrót po pętli
Zmiana wektora po przeniesieniu go równolegle wzdłuż zamkniętej pętli. Globalna miara krzywizny. Na przestrzeni płaskiej holonomia = 0. Na sferze — niezerowa.
Grupy Liego #
Grupa Liego G #
też: Lie group, gładka grupa, continuous group (hist.)
Grupa która jest jednocześnie gładką rozmaitością, a działanie grupowe jest gładkie. Przykłady: SO(3) (rotacje 3D), SE(3) (rotacje + translacje 3D), U(1) = S¹ (okrąg).
Algebra Liego 𝔤 #
też: Lie algebra, przestrzeń styczna w elemencie neutralnym, infinitezymalne generatory
Przestrzeń styczna T_e G w elemencie neutralnym grupy Liego, wyposażona w nawias Liego [·,·]. Lokalna linearyzacja grupy. Dla SO(3): antysymetryczne macierze 3×3.
Działanie grupowe G × M → M #
też: group action, transformacja, symetria
Gładkie odwzorowanie które przesuwa punkty rozmaitości elementami grupy. Przykład: SO(3) działa na sferze S² przez rotacje. Kluczowe dla opisu symetrii w fizyce i robotyce.
Ekwiwariantność f(g·x) = g·f(x) #
też: equivariance, współzmienniczość, symetria funkcji
Własność funkcji która komutuje z działaniem grupowym. CNN ekwiwariantne translacyjnie: przesunięcie obrazu daje przesunięcie wyników. Transformacja Parka w FOC jest ekwiwariantna względem SO(2).
Formy różniczkowe #
Forma różniczkowa ω #
też: differential form, p-forma, kowektor (1-forma)
Obiekt który można całkować po rozmaitości. 0-forma: funkcja. 1-forma: całkujemy po krzywej. 2-forma: całkujemy po powierzchni. Równania Maxwella zapisane formami są eleganckie i współzmiennicze.
Pochodna zewnętrzna d #
też: exterior derivative, operator d, uogólniony rot/div/grad
Operator zamieniający p-formę w (p+1)-formę. Unifikuje gradient, rotację i dywergencję w jednej operacji. Własność kluczowa: d∘d = 0. Twierdzenie Stokesa: ∫_M dω = ∫_∂M ω.
Tensor kowariantny T_{ij} #
też: covariant tensor, indeksy dolne
Tensor który pod zmianą współrzędnych transformuje się jak pochodne cząstkowe. Metryka g jest tensorem typu (0,2) — dwa argumenty kowariantne. Indeksy dolne = kowariantny.
Tensor kontrawariantny T^{ij} #
też: contravariant tensor, indeksy górne
Tensor transformujący się odwrotnie do pochodnych cząstkowych. Wektory styczne są kontrawariantne. Metryka „opuszcza" indeksy górne i „podnosi" dolne.
Ważne rozmaitości w inżynierii #
| Symbol | Nazwa | Opis | Zastosowanie |
|---|---|---|---|
| S^n | n-sfera | Wektory jednostkowe w R^(n+1) | Optymalizacja z ograniczeniem mocy, orientacja |
| SO(n) | Grupa rotacji | Macierze ortogonalne, det=1 | FOC (Park SO(2)), robotyka (SO(3)) |
| SE(3) | Sztywne przekształcenia | Rotacja + translacja w 3D | Robotyka, SLAM, nawigacja |
| Gr(k,n) | Rozmaitość Grassmanna | k-podprzestrzenie R^n | MIMO, beamforming, MUSIC |
| St(n,k) | Rozmaitość Stieflera | Macierze z ortonorm. kolumnami | Prekodery MIMO, warstwy ortogonalne NN |
| SPD(n) | Macierze sym. dod. określone | Stożek macierzy kowariancji | Statystyka na macierzach, geomstats |
Hierarchia pojęć #
rozmaitość M
└── atlas (karty) → lokalne współrzędne
└── metryka g, typ (0,2) → iloczyn skalarny na T_p M
└── koneksja ∇ (Levi-Civita) → pochodna kowariantna
├── geodezyjne → transport równoległy
└── tensor Riemanna → krzywizna
Optymalizacja Riemannowska (pymanopt):
gradient euklidesowy
→ rzut na T_p M (z uwzgl. metryki) = gradient Riemannowski
→ krok wzdłuż geodezyjnej (lub retrakcja jako przybliżenie)
→ nowy punkt na rozmaitości
Grupy Liego:
G (globalna, nieliniowa) ←→ 𝔤 (lokalna, linearna)
Exp: 𝔤 → G
Log: G → 𝔤