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微分幾何学における方向微分 📂幾何学

微分幾何学における方向微分

定義1

XTpM\mathbf{X} \in T_{p}M接ベクトルα(t)\alpha (t)を曲面MM上の曲線としよう。すると、α:(ϵ,ϵ)M\alpha : (-\epsilon, \epsilon) \to Mでありα(0)=p\alpha (0) = pを満たす。つまりX=dαdt(0)\mathbf{X} = \dfrac{d \alpha}{d t} (0)だ。ここで関数ffを曲面MM上の点pMp \in Mのある近傍で定義された微分可能な関数とする。するとX\mathbf{X}方向へのff方向微分directional derivative Xf\mathbf{X}fを次のように定義する。

Xf:=ddt(fα)(0) \mathbf{X} f := \dfrac{d}{dt_{}} (f \circ \alpha) (0)

説明

このような記法を使う理由は、固定された接ベクトルX\mathbf{X}があればffが与えられるごとにXf\mathbf{X}fが一つ決定されるからで、接ベクトルをオペレーターとして考えることである。だから微分幾何学では**「接ベクトル = 関数 = 微分」** と考える。つまり接ベクトルを汎関数として扱う。

X:DR,where D is set of all differentiable functions near p \mathbf{X} : \mathcal{D} \to \mathbb{R}, \quad \text{where } \mathcal{D} \text{ is set of all differentiable functions near } p

主に使われる記法は以下の通りだ。接ベクトルをX,v\mathbf{X}, \mathbf{v}として表すとき、

Xf,Xpf,vf,vpf,vp[f],α(0)f \mathbf{X}f,\quad \mathbf{X}_{p}f,\quad \nabla_{\mathbf{v}}f, \quad \mathbf{v}_{p}f, \quad \mathbf{v}_{p}\left[ f \right], \quad \alpha^{\prime}(0)f

下記の定理から、このような方向微分を与えられた座標チャート写像x\mathbf{x}で表現することができる。

定理

x:UR2M\mathbf{x} : U \subset \mathbb{R}^{2} \to M座標チャート写像p=x(0,0)Mp=\mathbf{x}(0,0) \in Mとする。(u1,u2)(u^{1}, u^{2})UUの座標とする。接ベクトルXTpM\mathbf{X} \in T_{p}MX=X1x1+X2x2\mathbf{X} = X^{1}\mathbf{x}_{1} + X^{2}\mathbf{x}_{2}のように表現される。するとffの方向微分は次の通りである。

Xf=i=12Xi(fx)ui(0,0) \mathbf{X}f = \sum \limits_{i=1}^{2} X^{i} \dfrac{\partial (f\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0)

特に曲線α\alphaX=α(0)\mathbf{X} = \alpha^{\prime}(0)でありα(0)=p\alpha (0) = pを満たすだけで、Xf\mathbf{X}fはどの曲線を選んでも依存しない。


ベクトル解析において

uf=fu=fx1u1+fx2u2++fxnun \nabla _{\mathbf{u}} f = \nabla f \cdot \mathbf{u} = \dfrac{\partial f}{\partial x_{1}} u_{1} + \dfrac{\partial f}{\partial x_{2}} u_{2} + \dots + \dfrac{\partial f}{\partial x_{n}} u_{n}

式は以下の通り。

証明

α\alphaが座標チャートx\mathbf{x}上の曲線であるため、α(t)=x(α1(t),α2(t))\alpha (t) = \mathbf{x}(\alpha^{1}(t), \alpha^{2}(t))として表記しよう。すると次が成り立つ。

(fα)(t)=(fx)(α1(t),α2(t)) (f \circ \alpha) (t) = ( f \circ \mathbf{x} ) (\alpha^{1}(t), \alpha^{2}(t))

上記の式をfx:R2Rf \circ \mathbf{x} : \mathbb{R}^{2} \to \mathbb{R}という関数と、t(α1(t),α2(t))t\mapsto (\alpha^{1}(t), \alpha^{2}(t))としてマッピングする関数の合成として考える。これを微分すると、連鎖ルールにより次のようになる。

ddt(fα)(t)=ddt(fx)(α1(t),α2(t))=i(fx)uidαidt \begin{equation} \dfrac{d}{dt}(f \circ \alpha)(t) = \dfrac{d}{dt} ( f \circ \mathbf{x} ) (\alpha^{1}(t), \alpha^{2}(t)) = \sum \limits_{i} \dfrac{\partial ( f \circ \mathbf{x} ) }{\partial u^{i}} \dfrac{d \alpha^{i}}{dt} \end{equation}

ここで(fx)ui\dfrac{\partial ( f \circ \mathbf{x} ) }{\partial u^{i}}の変数は(u1,u2)(u^{1}, u^{2})であり、(fx)ui(u1,u2)\dfrac{\partial ( f \circ \mathbf{x} ) }{\partial u^{i}} (u^{1}, u^{2})は簡略化して書かれていることに注意しよう。同様にdαidt(t)\dfrac{d \alpha^{i}}{dt}(t)も変数を省略して簡略化して書かれている。

同様に連鎖ルールを適用してα(t)=x(α1(t),α2(t))\alpha (t) = \mathbf{x}(\alpha^{1}(t), \alpha^{2}(t))を微分すると、次を得る。

α(t)= dxdu1dα1dt(t)+dxdu2dα2dt(t)= x1(α1(t),α2(t))(α1)(t)+x2(α1(t),α2(t))(α2)(t)= (α1)(t)x1+(α2)(t)x2 \begin{align*} \alpha^{\prime} (t) =&\ \dfrac{d \mathbf{x}}{d u^{1}} \dfrac{d \alpha^{1}}{d t}(t) + \dfrac{d \mathbf{x}}{d u^{2}} \dfrac{ d \alpha^{2}}{dt}(t) \\ =&\ \mathbf{x}_{1}(\alpha^{1}(t), \alpha^{2}(t)) (\alpha^{1})^{\prime}(t) + \mathbf{x}_{2}(\alpha^{1}(t), \alpha^{2}(t)) (\alpha^{2})^{\prime}(t) \\ =&\ (\alpha^{1})^{\prime}(t) \mathbf{x}_{1} + (\alpha^{2})^{\prime}(t) \mathbf{x}_{2} \end{align*}

ここにt=0t=0を代入すると、次を得る。

α(0)=X=X1x1+X2x2 \alpha^{\prime}(0) = \mathbf{X} = X^{1}\mathbf{x}_{1} + X^{2}\mathbf{x}_{2}

したがって、Xi=dαidt(0)X^{i} = \dfrac{d\alpha^{i}}{dt} (0)が成立する。またt=0t=0のときα(0)=p=x(0,0)\alpha (0) = p = \mathbf{x}(0,0)なので、(1)(1)dにt=0t=0を代入すると、次を得る。

Xf=ddt(fα)(0)= i(fx)ui(0,0)dαidt(0)= iXi(fx)ui(0,0) \begin{align*} \mathbf{X} f = \dfrac{d}{dt_{}} (f \circ \alpha) (0) =&\ \sum \limits_{i} \dfrac{\partial ( f \circ \mathbf{x} ) }{\partial u^{i}}(0,0) \dfrac{d \alpha^{i}}{dt}(0) \\ =&\ \sum \limits_{i} X^{i}\dfrac{\partial ( f \circ \mathbf{x} ) }{\partial u^{i}}(0,0) \end{align*}

X,YTpM\mathbf{X}, \mathbf{Y} \in T_{p}Mとしよう。f,gf, gpMp \in Mの近傍で微分可能な関数とする。rR3r \in \mathbb{R}^{3}としよう。すると、次の式が成立する。

(rX+Y)f=rXf+YfX(rf+g)=rXf+XgXp(fg)=Xp(f)g(p)+f(p)Xp(g) \left( r\mathbf{X} + \mathbf{Y} \right) f = r\mathbf{X}f + \mathbf{Y} f \\ \mathbf{X}(rf+g) = r\mathbf{X}f + \mathbf{X}g \\ \mathbf{X}_{p}(fg) = \mathbf{X}_{p}(f) g(p) + f(p)\mathbf{X}_{p}(g)

3番目の式は積の微分法(fg)=fg+fg(fg)^{\prime} = f^{\prime}g +fg^{\prime}を意味する。

証明

定義により簡単に示せる。

(rX+Y)f= i=12(rXi+Yi)(fx)ui(0,0)= ri=12Xi(fx)ui(0,0)+i=12Yi(fx)ui(0,0)= rXf+Yf \begin{align*} \left( r\mathbf{X} + \mathbf{Y} \right) f =&\ \sum \limits_{i=1}^{2} (rX^{i} + Y^{i}) \dfrac{\partial (f\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0) \\ =&\ r\sum \limits_{i=1}^{2} X^{i}\dfrac{\partial (f\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0) + \sum \limits_{i=1}^{2}Y^{i}\dfrac{\partial (f\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0) \\ =&\ r\mathbf{X}f + \mathbf{Y} f \end{align*}

fg(p)=f(p)g(p)fg(p)= f(p)g(p)であるため、次が成立する。

(fg)x(u1,u2)=f(x(u1,u2))g(x(u1,u2))=fx(u1,u2)gx(u1,u2) (fg)\circ \mathbf{x} (u^{1}, u^{2}) = f(\mathbf{x}(u^{1}, u^{2})) g(\mathbf{x}(u^{1}, u^{2})) = f\circ \mathbf{x}(u^{1}, u^{2}) g\circ \mathbf{x}(u^{1}, u^{2})

したがって積の微分法により、次を得る。

Xp(fg)= i=12Xi((fg)x)ui(0,0)= i=12Xi((fx)(gx))ui(0,0)= i=12Xi[(fx)ui(0,0)(gx)(0,0)+(fx)(0,0)(gx)ui(0,0)]= i=12Xi(fx)ui(0,0)g(p)+f(p)i=12Xi(gx)ui(0,0)= Xp(f)g(p)+f(p)Xp(g) \begin{align*} \mathbf{X}_{p}(fg) =&\ \sum \limits_{i=1}^{2} X^{i} \dfrac{\partial ((fg)\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0) \\ =&\ \sum \limits_{i=1}^{2} X^{i} \dfrac{\partial ((f\circ \mathbf{x}) (g \circ \mathbf{x}) )}{\partial u^{i}} (0,0) \\ =&\ \sum \limits_{i=1}^{2} X^{i} \left[ \dfrac{\partial (f\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0) (g \circ \mathbf{x}) (0,0) + (f \circ \mathbf{x}) (0,0)\dfrac{\partial (g\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0) \right] \\ =&\ \sum \limits_{i=1}^{2} X^{i} \dfrac{\partial (f\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0) g(p) + f(p) \sum \limits_{i=1}^{2} X^{i} \dfrac{\partial (g\circ \mathbf{x})}{\partial u^{i}} (0,0) \\ =&\ \mathbf{X}_{p}(f) g(p) + f(p) \mathbf{X}_{p}(g) \end{align*}

同じく見る


  1. Richard S. Millman and George D. Parker, Elements of Differential Geometry (1977), p124 ↩︎