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¿Cómo afecta el etiquetado de vértices a las cadenas?

Estoy trabajando con Hatcher por mi cuenta y he llegado casi al final del capítulo 2. Una cosa que me sigue confundiendo son las potencias de -1 que se insertan en las fórmulas de los límites y otras cadenas que se definen como sumas formales. (Ver Hatcher p.104 para la primera mención de tales signos).

Obviamente, estos signos son críticos en gran parte de lo que sigue, ya que determinan cuándo las cadenas suman cero.

Este es mi problema: las etiquetas/subíndices de los vértices son arbitrarias, y por tanto los signos de las sumas son arbitrarios. En consecuencia, ¿cómo podemos estar seguros de que los signos son "correctos" y, por ejemplo, suman cero para los ciclos?

Hatcher no entra en esta cuestión. Entonces, ¿hay alguna forma "natural" de etiquetar los vértices que haga que todo funcione? O bien, ¿existe un conjunto de reglas de etiquetado que siempre funciona mientras se sigan dichas reglas?

Además, ¿cómo sabemos que siempre existirá un sistema de etiquetado "correcto" cuando pasemos a dimensiones superiores y formas más complejas?

Gracias por cualquier comentario u observación.

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La respuesta breve es que no importa cómo se asignen estas orientaciones, siempre que se reflejen correctamente en los operadores de contorno; no hay una única asignación "correcta". Sería un ejercicio instructivo trabajar con algunos ejemplos y ver que las diferentes asignaciones de orientación no cambian realmente las cadenas que suman cero (o incluso demostrar que esto es cierto en general).

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Otra forma de verlo es que estás eligiendo bases para varios espacios vectoriales cuando asignas los más y los menos. Cambiar las bases del dominio y del codominio de un mapa lineal no cambia su núcleo, pero sí afecta a la °representación° del mapa y su núcleo como matrices de coeficientes.

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amd Puntos 2503

En resumen, no importa realmente dónde van los puntos positivos y negativos. Al igual que las etiquetas son arbitrarias, también lo es la asignación de orientaciones: no hay una asignación "correcta" y todo se resuelve. Ni siquiera es necesario que las orientaciones sean coherentes entre cadenas de diferentes dimensiones dentro del complejo. De hecho, puede que ni siquiera sea posible hacer una asignación globalmente coherente.

Mirándolo desde un punto de vista lineal-algebraico, cuando asignas orientaciones, estás eligiendo una base para el espacio vectorial de las cadenas. Las cadenas que suman cero son el núcleo del mapa de límites $\partial_k:C_{k+1}\to C_k$ de $(k+1)$ -cadena a $k$ -cadenas. Este núcleo es independiente de la elección de las bases: al cambiar las bases sólo cambia su representación y la del operador de frontera como matrices de coeficientes.

Veamos lo que ocurre con un gráfico. El operador de frontera $\partial:C_1\to C_0$ puede representarse como una matriz con filas indexadas por nodos y columnas indexadas por aristas. Al reetiquetar las aristas se permutan las columnas de esta matriz, lo que, por supuesto, no tiene ningún efecto sobre su núcleo e imagen. Reetiquetar los nodos permuta las filas, lo que equivale a permutar las coordenadas de las tuplas que representan las cadenas. Hasta aquí todo bien: las etiquetas son arbitrarias y no tienen ningún efecto sobre las cadenas que suman cero.

Ahora, ¿qué sucede si se invierte la orientación del borde $j$ ? Esto equivale a negar la $j$ columna de la matriz $\partial$ o, de forma equivalente, de elegir $-\mathbf v_j$ en lugar de $\mathbf v_j$ como el $j$ vector base de $C_1$ . Esto simplemente niega la $j$ coordenada de las tuplas que representan $1$ -cadenas, es decir, cambia su representación como tuplas de coordenadas, pero no los vectores que esas tuplas representan.

Otra cosa que hay que tener en cuenta es el efecto de cambiar la orientación de un $k$ -continuación de la cadena $\partial_k$ cuando $k\gt0$ . En términos matriciales, hacer esto niega una fila de la matriz de $\partial_k$ . Esto deja el espacio de filas de esta matriz sin cambios, y dado que su núcleo es el complemento ortogonal de su espacio de filas, esto tampoco se ve afectado.

Por poner un ejemplo relativamente sencillo, consideremos el grafo dirigido con aristas $1\to2$ , $2\to3$ , $1\to3$ , $2\to4$ y $3\to4$ . La matriz del operador límite correspondiente es $$\partial = \begin{bmatrix} -1&0&-1&0&0 \\ 1&-1&0&-1&0 \\ 0&1&1&0&-1 \\ 0&0&0&1&1 \end{bmatrix}.$$ Su núcleo se encuentra fácilmente a través de técnicas estándar para ser abarcado por $(-1,-1,1,0,0)^T$ y $(0,1,0,-1,1)^T$ (son los dos bucles más pequeños del gráfico), por lo que toda combinación lineal de estas dos cadenas suma cero. Por ejemplo, el bucle exterior más grande es la suma de estos dos bucles. Ahora invierte la orientación de la segunda arista y vuelve a calcular: el núcleo está ahora abarcado por $(-1,1,1,0,0)^T$ y $(0,-1,0,-1,1)^T$ . Comparando estas dos bases, encontramos que la única diferencia es que la segunda componente de los vectores de coordenadas ha sido negada, exactamente como se esperaba.

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No estoy acostumbrado a verlo desde un enfoque de álgebra lineal, pero veo que eso aclara las cosas. En tu ejemplo, el grafo dirigido debe ser un vector de 5x1 (¿verdad?). ¿Cuál es ese vector en concreto? Puedo entender gran parte de la lógica a partir de tu explicación y tu ejemplo, pero una referencia estaría bien si la tienes.

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@MPitts Conocí este enfoque en el volumen 2 de la obra de Bamberg y Sternberg Curso de matemáticas para estudiantes de física que estoy seguro de que se puede encontrar en línea hoy en día. Estoy seguro de que también hay otros textos mejores que hacen esto, pero no estoy muy versado en los libros de texto que hay actualmente. B&S introduce este enfoque de espacio vectorial en el contexto de las redes eléctricas, y luego desarrolla el cálculo diferencial exterior y las ecuaciones de Maxwell como análogos continuos de las redes discretas. Advertencia: este libro tiene muchos errores, aunque muchos menos en el vol. 2 que en el vol. 1.

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@MPitts También podrías buscar textos de topología algebraica, que suelen incluir este enfoque.

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