FOLIACJE HADAMARDA. Maciej Czarnecki

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "FOLIACJE HADAMARDA. Maciej Czarnecki"

Transkrypt

1 FOLIACJE HADAMARDA Maciej Czarnecki Rozprawa doktorska napisana pod kierunkiem prof. dra hab. Paw la Walczaka w Katedrze Geometrii Uniwersytetu Lódzkiego Lódź Typeset by AMS-TEX

2 2 MACIEJ CZARNECKI WSTȨP W niniejszej pracy wprowadzamy pojȩcia foliacji Hadamarda, podajemy naturalny warunek dostateczny na to, aby dana foliacja przestrzeni hiperbolicznej by la foliacj a Hadamarda oraz wykazujemy, że przy tym warunku brzegi idealne liści wk ladaj a siȩ homeomorficznie w brzeg idealny przestrzeni hiperbolicznej. U źróde l sformu lowania tego problemu leży praca R. Langevina i J. C. Sifre a [LS] o w lasnościach asymptotycznych krzywych na rozmaitościach Hadamarda oraz praca H. Browne [Br] o ca lkowicie geodezyjnych foliacjach kowymiaru 1 w przestrzeni hiperbolicznej H n. Pojȩcie rozmaitości Hadamarda jako jednospójnej, zupe lnej rozmaitości riemannowskiej o niedodatniej krzywiźnie sekcyjnej zaczerpnȩliśmy z pracy P. Eberleina i B. O Neilla [BN]. Wybrane w lasności brzegu idealnego rozmaitości Hadamarda oraz informacje o topologii stożkowej zosta ly wykorzystane do analizy foliacji w przestrzeni hiperbolicznej. Praca [LS] jest poświȩcona miȩdzy innymi dowodowi twierdzenia mówi acego, że krzywa na rozmaitości Hadamarda, o krzywiźnie geodezyjnej d aż acej w nieskończoności do zera nie wolniej niż potȩga parametru o wyk ladniku 1 ε, posiada granicȩ na brzegu idealnym. Analizowane przez nas krzywe bȩd a geodezyjnymi na liściach, wiȩc ich krzywizna bȩdzie mierzy la drug a formȩ podstawow a liści. Rozważamy rozmaitości sfoliowane o ujemnej, oddzielonej od zera, krzywiźnie, tam bowiem krzywizna liści jest niedodatnia, o ile ograniczymy normȩ drugiej formy podstawowej foliacji przez odpowiednio ma l a sta l a dodatni a. Gdyby takie ograniczenie próbować wprowadzić na rozmaitości Hadamarda o niedodatniej krzywiźnie, to jedynymi foliacjami, których liście s a niedodatnio zakrzywione, by lyby foliacje ca lkowicie geodezyjne. Z drugiej strony klasa foliacji ca lkowicie geodezyjnych kowymiaru 1 przestrzeni hiperbolicznej H n jest dość obszerna. Jednym z g lównych wyników pracy [Br] jest istnienie foliacji ca lkowicie geodezyjnej ortogonalnej do jednostkowego pola wektorowego wzd luż geodezyjnej, dla którego norma pochodnej kowariantnej w każdym punkcie nie przekracza k ata pomiȩdzy wektorem tego pola i wektorem stycznym do krzywej, przy dodatkowym za lożeniu, że k at ten nie jest prosty. Niewielkie dyfeomorficzne zaburzenie foliacji ca lkowicie geodezyjnej nie zmieni jej istotnych w lasności geometrycznych. Możemy wiȩc, w przypadku ograniczonej z góry krzywizny rozmaitości Hadamarda, otrzymać z foliacji hiperprzestrzeniami hiperbolicznymi wiele foliacji o ujemnie zakrzywionych i jednospójnych liściach; ich zupe lność jest cech a, która wynika z zupe lności rozmaitości sfoliowanej. Spośród foliacji rozmaitości Hadamarda wyodrȩbniliśmy te, których wszystkie liście s a także rozmaitościami Hadamarda nadaj ac im nazwȩ foliacji Hadamarda. Powyższe rozważania pozwalaj a przypuszczać, że jest to bogata i ciekawa klasa obiektów geometrycznych. Problem 4.10 czy foliacja rozmaitości Hadamarda, której krzywizna sekcyjna nie przekracza a 2, o normie drugiej formy podstawowej mniejszej od a, jest foliacj a Typeset by AMS-TEX

3 FOLIACJE HADAMARDA 3 Hadamarda pozosta l otwarty. W pracy zawarta jest w postaci twierdzenia 4.9 odpowiedź twierdz aca dla przestrzeni hiperbolicznej o sta lej krzywiźnie. Mamy jednak nadziejȩ, że pozytywne rozstrzygniȩcie ogólnego problemu wi aże siȩ tylko z uściśleniem opisanych metod. Liście foliacji Hadamarda posiadaj a brzegi idealne bȩd ace topologicznymi sferami. Jeżeli odwzorowanie ich w lożenia w brzeg idealny rozmaitości sfoliowanej jest dobrze określone, to po lożenie sfer może określać asymptotyczne w lasności samych liści. Twierdzenie 4.11 przes adza, że za lożenie ograniczenia normy drugiej formy podstawowej przez liczbȩ mniejsz a od a implikuje istnienie kanonicznego homeomorfizmu brzegu idealnego liścia w brzeg idealny przestrzeni hiperbolicznej o sta lej krzywiźnie. Odwzorowanie w lożenia jest ponadto transwersalnie ci ag le i może, przy dodatkowych za lożeniach, określać foliacjȩ klasy C 0 z osobliwościami sfery H n. Zbiory graniczne dla foliacji rozmaitości hiperbolicznych s a stosunkowo nowym obiektem badań. Pewne wyniki dla rozmaitości trójwymiarowych zawarte w pracy S. Fenleya [F] obrazuj a stopień z lożoności tej tematyki. Praca zosta la podzielona na cztery rozdzia ly. Pierwsze dwa maj a charakter przygotowawczy. W rozdziale 1 opisaliśmy pewne w lasności okrȩgów w przestrzeni euklidesowej użyteczne przy opisie krzywych w modelu Poincaré. Rozdzia l 2 zosta l w ca lości poświȩcony obliczeniom krzywizny okrȩgów i krzywych w przestrzeni H n ao sta lej krzywiźnie a 2. Wzór na krzywiznȩ luku euklidesowego okrȩgu ze stwierdzenia 2.14 pozwala oszacować z do lu prez a cos α krzywiznȩ luku okrȩgu po lożonego na euklidesowej sferze przecinaj acej sferȩ H n a pod k atem α (czyli tak zwanej α sferze). Rozdzia l 3 zawiera dwa warunki dostateczne na to, aby krzywa w przestrzeni H n a mia la duż a krzywiznȩ geodezyjn a w pewnym punkcie. Stwierdzenie 3.9 uzależnia to od posiadania przez krzyw a lokalnego maksimum odleg lości od punktu wówczas krzywizna jest nie mniejsza niż a. Za lożenie lokalnego maksimum odleg lości można os labić przez pojȩcie zawracania do α kuli. Wtedy zgodnie ze stwierdzeniem 3.14 krzywa ma w pewnym punkcie krzywiznȩ równ a co najmniej a cos α. Jednym z g lównych wyników pracy jest twierdzenie 3.30 mówi ace, że krzywa w przestrzeni H n a o krzywiźnie ograniczonej z góry przez liczbȩ mniejsz a od a ma granicȩ na brzegu idealnym. Na ogólnej rozmaitości Hadamarda podobny wynik wymaga bardzo szybkiego zmniejszania siȩ krzywizny przy d ażeniu do brzegu. W rozdziale 4 umieściliśmy twierdzenie 4.4, które pokazuje jak metryka hiperboliczna wp lywa na topologiȩ podrozmaitości. Znane nam już za lożenie ograniczenia normy drugiej formy podstawowej przez liczbȩ mniejsz a od a daje od razu jednospójność podrozmaitości. Rozdzia l 4 zawiera także wspomniane już twierdzenia 4.9 i 4.11, które s a zwieńczeniem ca lej pracy. Chcia lbym niniejszym podziȩkować promotorowi tej pracy profesorowi Paw lowi Walczakowi, który od pocz atku naszej wspó lpracy wk lada l wiele trudu w moj a (nie tylko) matematyczn a edukacjȩ. Postawiony przez profesora Walczaka problem, którego rozwi azanie zosta lo tu podane, umożliwi l mi wszechstronny rozwój technik badawczych. Specjalne podziȩkowanie pragnȩ z lożyć profesorowi Shigenori Matsumoto z Uniwersytetu Nihon w Tokio, którego wskazówki pomog ly mi ulepszyć pracȩ. Mojej żonie Joannie oraz córkom Julii i Ani dziȩkujȩ za podtrzymywanie mnie na duchu w chwilach zw atpienia.

4 4 MACIEJ CZARNECKI ROZDZIA L 1 OKRȨGI W PRZESTRZENI EUKLIDESOWEJ Przestrzeń hiperboliczna n wymiarowa H n powstaje przez konforemn a zmianȩ metryki riemannowskiej w kuli otwartej zawartej w n-wymiarowej przestrzeni euklidesowej. H n zachowuje wiȩc wiele w lasności przestrzeni R n. Bȩdziemy wielokrotnie korzystać z możliwości badania krzywizny krzywej w przestrzeni hiperbolicznej przez odwo lanie siȩ do jej okrȩgu ściśle stycznego, który podobnie jak w przestrzeni euklidesowej zawiera siȩ chociaż czȩściowo w rozważanej rozmaitości. Lemat 1.6 zawȩża istotnie zakres rozważanych okrȩgów ściśle stycznych dla krzywych ograniczonych z euklidesowego punktu widzenia i tu również zakrzywionych. Dalsze ograniczenie jest możliwe dziȩki lematowi 1.1. Definicja α kuli i α obszaru pozwol a nam na znaczne ograniczenie wahania krzywej o ma lej krzywiźnie w przestrzeni hiperbolicznej. Lemat 1.2 mówi, że mniejsze sfery przecinaj a sferȩ podstawow a pod mniejszym k atem Lemat. Jeżeli okr ag C jest zawarty w kuli domkniȩtej B R n i pewien jego punkt x 1 należy do sfery B, to istnieje sfera S B taka, że okr ag C zawiera siȩ w S. Dowód. Rozważmy parametryzacjȩ okrȩgu dan a wzorem gdzie v i w s a takimi wektorami, że c(t) = x 0 + cos t v + sin t w dla t R, (1.1) v = w = r, v w oraz c(0) = x 1. Zak ladaj ac, że środkiem kuli B jest 0 R n, a jej promień wynosi R otrzymujemy, że (1.2) c(t) R dla t R. Rozważaj ac punkt x 1 B i punkt okrȩgu do niego antypodyczny c(π) B, otrzymujemy na podstawie (1.1) zwi azki (1.3) x v, x 0 + r 2 = R 2 i x v, x 0 + r 2 R 2, które pozwalaj a na oszacowanie (1.4) v, x 0 0. Z warunków (1.1) i (1.2) wynika, że dla każdego t R zachodzi nierówność x r 2 + 2( v, x 0 cos t + w, x 0 sin t) R 2, Typeset by AMS-TEX

5 FOLIACJE HADAMARDA 5 któr a, uwzglȩdniaj ac pierwszy spośród warunków (1.3), można zapisać w postaci (1.5) 2 sin t 2 ( w, x 0 cos t 2 v, x 0 sin t 2 ) 0. Przypuśćmy, że w, x 0 = 0. Wybierzmy takie t, dla którego sin t 2 < 0 i cos t 2 ma znak przeciwny do w, x 0. Wówczas na mocy (1.4) nierówność (1.5) nie jest spe lniona. Zatem (1.6) w, x 0 = 0. Rozważmy teraz rodzinȩ sfer stycznych wewnȩtrznie do B w punkcie x 1 ( l acznie ze sfer a B). Ponieważ pokrywaj a one ca l a kulȩ B, można spośród nich wybrać sferȩ S o promieniu R 0 i środku (1.7) y = sx 1 = s(x 0 + v), s [0, 1] zawieraj ac a punkt c(π). St ad co wraz z (1.1) implikuje równości y x 0 v = y x 0 + v = R 0, y 2 + x r 2 2 x 0, y 2 y, v + 2 x 0, v = R 2 0, y 2 + x r 2 2 x 0, y + 2 y, v 2 x 0, v = R 2 0, których sumȩ (odpowiednio różnicȩ) można zapisać nastȩpuj aco (1.8) x 0 y 2 = R 2 0 r 2, (1.9) y x 0, v = 0. Pokażemy teraz, że ca ly okr ag C zawiera siȩ w S. Istotnie, z (1.1) dla dowolnego t kwadrat odleg lości c(t) od y wynosi c(t) y 2 = x 0 y+cos t v+sin t w 2 = x 0 y 2 +r 2 +2 x 0 y, v cos t+2 x 0 y, w sin t. Trzeci sk ladnik powyższej sumy znika na podstawie warunku (1.9), a stosuj ac równości (1.7) i (1.8) oraz (1.6) i (1.1) otrzymujemy dla każdego t zwi azek z którego wynika teza. c(t) y = R 0,

6 6 MACIEJ CZARNECKI 1.2. Lemat. Niech w przestrzeni R n S oznacza pewn a sferȩ o środku p i promieniu R i niech x bȩdzie punktem kuli otwartej ograniczonej przez tȩ sferȩ, a H ustalon a hiperp laszczyzn a zawieraj ac a x. Niech ponadto S r oznacza sferȩ o środku q i promieniu r, styczn a do H w punkcie x maj ac a przynajmniej jeden punkt wspólny ze sfer a S. Wówczas k at pomiȩdzy sferami S i S r jest rosn ac a funkcj a promienia r. Dowód. Rozważmy przekrój jedyn a p laszczyzn a (dwuwymiarow a) P zawieraj ac a punkty p, q, x, jeżeli nie s a one wspó lliniowe, lub jedyn a p laszczyzn a zawieraj ac a p, q, x i prostopad l a do H, w przeciwnym wypadku. Niech y S S r P. Wówczas interesuj acy nas k at α jest k atem pomiȩdzy promieniami sfer S i S r wystawionymi w punkcie y. Oznaczmy przez d odleg lość punktów p i q. Na p laszczyźnie P wprowadzamy uk lad wspó lrzȩdnych o środku p i pierwszej osi równoleg lej do prostej P H. Wówczas jeżeli punkt x ma wspó lrzȩdne (b, c), to (1.10) b 2 + c 2 < R 2 oraz punkt q ma wspó lrzȩdne (b, c ± r). Z twierdzenia cosinusów dla trójk ata pqy i faktu, że d 2 = b 2 + c 2 + r 2 ± 2cr otrzymujemy α(r) = arccos R2 (b 2 + c 2 ) 2cr 2Rr dla r takich, że sfery S i S r przecinaj a siȩ. Obliczamy pochodn a funkcji α : α (r) = R 2 (b 2 + c 2 ) ( R 2 (b 2 + c 2 ) 2cr 2Rr 1 2Rr ) 2 i zauważamy, że na mocy (1.10) jest ona dodatnia. Niech D bȩdzie kul a o środku 0 i promieniu ϱ w przestrzeni R n Definicja. Dla α (0, 1) α-kul a wzglȩdem kuli D nazywamy kulȩ, której brzeg tworzy z brzegiem D k at α. Innymi s lowy, α-kul a jest kula B o środku y i promieniu R taka, że α-sfer a nazywamy brzeg α-kuli. y = ϱ 2 + R 2 2Rϱ cos α Definicja. α obszarem o kierunku wektora v T D nazywamy tȩ sk ladow a spójności dope lnienia w D sumy wszystkich domkniȩtych α-kul stycznych do v, do której jest skierowany wektor v Lemat. α obszar o kierunku wektora v jest zawarty w odcinku kuli D wyznaczonym przez hiperp laszczyznȩ p + v i zwrot wektora v, gdzie p jest punktem zaczepienia v.

7 FOLIACJE HADAMARDA 7 Dowód. Niech P bȩdzie dowoln a p laszczyzn a zawieraj ac a wektor v. Na p laszczyźnie P wprowadźmy uk lad wspó lrzȩdnych tak, aby druga oś mia la kierunek v i zwrot przeciwny do v, a pierwsza oś by la prost a P (p + v ). Czȩści a wspóln a α obszaru o kierunku v i p laszczyzny P jest sk ladowa spójności, do której jest skierowany wektor v, zbioru D P \ (B 1 B 2 ), gdzie B 1 i B 2 s a α-kulami o środkach leż acych na P. Oznaczmy przez p 1 i p 2 punkty wspólne D oraz B 1 i B 2, odpowiednio, leż ace na brzegu α obszaru. Punkty p 1 i p 2 maj a drug a wspó lrzȩdn a ujemn a, zatem ca l a czȩść wspólna α-bukietu z p laszczyzn a P leży pod osi a P (p + v ). Z dowolności wyboru p laszczyzny P wynika teza Lemat. Jeżeli γ : I R n jest krzyw a g ladk a tak a, że w pewnym otoczeniu zera jej obraz zawiera siȩ w kuli domkniȩtej o środku p i promieniu r oraz γ(0) p = r, to okr ag ściśle styczny do krzywej γ w punkcie γ(0) także zawiera siȩ w tej kuli. Dowód. Bez utraty ogólności możemy za lożyć, że p jest pocz atkiem uk ladu oraz że krzywa γ jest sparametryzowana d lugości a luku. Wtedy dla każdego t I prawdziwe s a równości: (1.11) γ(0) =r, γ (t) =1, γ (t), γ (t) =0. Z za lożenia wynika, że funkcja φ : I R dana wzorem φ(t) = γ(t), dla t I osi aga lokalne maksimum w punkcie 0 równe r. W pewnym otoczeniu zera funkcja φ jest g ladka (można w nim oddzielić obraz krzywej γ od pocz atku uk ladu), zatem (1.12) φ(0) = r, φ (0) = 0, φ (0) 0. Korzystaj ac z (1.11) obliczamy pochodne funkcji φ φ (t) = γ(t), γ (t), γ(t) φ (t) = ( γ(t), γ (t) + γ (t), γ (t) ) γ(t) γ(t), γ (t) γ(t),γ (t) γ(t) γ(t) 2 = γ(t) 2 ( γ(t), γ (t) + 1) γ(t), γ (t) 2 γ(t) 3. St ad i z (1.12) otrzymujemy równość (1.13) γ(0), γ (0) = 0,

8 8 MACIEJ CZARNECKI która po podstawieniu do wzoru na drug a pochodn a i ponownym wykorzystaniu (1.12) implikuje nierówność (1.14) γ(0), γ (0) 1. St ad, z (1.11) i nierówności Schwarza wynika, że r γ (0) = γ(0) γ (0) γ(0), γ (0) 1, co gwarantuje dodatniość γ (0). 1 Okr ag ściśle styczny do krzywej γ w punkcie γ(0) ma promień γ (0), środek w punkcie γ(0) + 1 γ (0) γ (0) i leży w p laszczyźnie wyznaczonej przez wektory γ (0) 2 i γ (0). Tym samym jego równaniem parametrycznym jest c(s) = γ(0) + 1 γ (0) 2 γ (0) + 1 γ (0) γ (0) cos s + 1 γ (0) γ (0) γ sin s. (0) Obliczaj ac kwadrat normy c(s) i korzystaj ac z (1.11), (1.12) i (1.13) otrzymujemy c(s) 2 = γ + cos s γ γ sin s 2 γ 2 γ t=0 ( = γ 2 + cos2 s γ 2 γ 2 (1 + sin s)2 + γ 4 γ cos s γ γ, γ 2(1 + sin s) + γ 2 γ, γ 2 cos s(1 + sin s) + γ 3 γ, γ =r 2 2(1 + sin s) + γ (0) 2 (1 + γ(0), γ (0) ), co wraz z (1.14) implikuje dla każdego s R nierówność c(s) r. ) t=0

9 FOLIACJE HADAMARDA 9 ROZDZIA L 2 OKRȨGI W PRZESTRZENI HIPERBOLICZNEJ Na pocz atku rozdzia lu zebrane s a wybrane fakty dotycz ace geometrii przestrzeni hiperbolicznej H n. Wniosek 2.11 p lyn acy ze stwierdzeń 2.9 i 2.10 leży u podstaw niniejszej pracy. Podaje on jeden z warunków, które odróżniaj a przestrzeń hiperboliczn a od euklidesowej. Jest nim duża (wiȩksza od a) krzywizna dowolnie dużych okrȩgów hiperbolicznych, co pozwala przypuszczać, że krzywe o krzywiźnie zawartej pomiȩdzy 0 i a zachowuj a siȩ regularnie w nieskończoności. Zostanie to udowodnione w rozdziale 3. W stwierdzeniu 2.12 wyznaczyliśmy wzór na krzywiznȩ geodezyjn a dowolnej krzywej w przestrzeni hiperbolicznej. Jest on jednak d lugi i krzywiznȩ krzywej latwiej jest badać poprzez okrȩgi ściśle do niej styczne, co także jest treści a tego stwierdzenia. Krzywizna okrȩgów i ich luków (euklidesowych) daje siȩ bowiem wyliczać stosunkowo latwo zgodnie ze wzorem ze stwierdzenia Można siȩ o tym przekonać na przyk ladach. Końcowe stwierdzenie 2.19 zawiera g lówny wynik tego rozdzia lu pozwalaj acy na analizȩ krzywych o ma lej krzywiźnie Definicja. Przestrzeni a hiperboliczn a o sta lej krzywiźnie nazywamy rozmaitość riemannowsk a wymiaru co najmniej 2 jednospójn a, zupe ln a, o sta lej ujemnej krzywiźnie sekcyjnej. Przestrzeń hiperboliczn a n wymiarow a o sta lej krzywiźnie a 2, dla pewnego a > 0, oznaczamy symbolem H n a. Przestrzeń H n a jest wyznaczona jednoznacznie z dok ladności a do izometrii. Poniżej opiszemy najpopularniejszy model przestrzeni H n a model Poincaré w kuli. Niech n 2 bȩdzie ustalona liczb a naturaln a. Dla dowolnego punktu x R n niech x 1,..., x n oznaczaj a jego wspó lrzȩdne w kanonicznej mapie id oraz niech X i = x i, i = 1,..., n, bȩd a polami bazowymi tej mapy. Oznaczmy ponadto przez.,. standardowy iloczyn skalarny w R n, przez. indukowan a przez niego normȩ, a przez pochodn a Levi Civity wyznaczon a przez.,.. Nastȩpuj ace fakty pochodz a wprost, lub w formie zmodyfikowanej, z ksi ażki [GKM] Stwierdzenie. Dla dowolnego a > 0 kula otwarta Da n R n o środku 0 i promieniu 1 a, z tensorem metrycznym g danym wzorem (2.1) g(x, Y ) x = 4 (1 a 2 x 2 ) 2 X, Y x dla wszystkich x Da n i X, Y X(Da n ), jest n wymiarow a przestrzeni a hiperboliczn a o sta lej krzywiźnie a 2. Typeset by AMS-TEX

10 10 MACIEJ CZARNECKI Powyższ a strukturȩ nazywamy modelem Poincaré w kuli. Kulȩ Da n nazywać kul a podstawow a, a jej brzeg Da n sfer a podstawow a. Funkcja φ wystȩpuj aca we wzorze (2.1) określon a wzorem (2.2) φ(x) = 4 (1 a 2 x 2 ) 2 dla x D n a bȩdziemy jest funkcj a konforemnej zmiany metryki, to znaczy φ jest g ladka, stale dodatnia i g = φ.,.. Normȩ indukowan a przez iloczyn skalarny g oznaczamy symbolem Stwierdzenie. Pochodna Levi Civity dla modelu H n a w kuli wyraża siȩ wzorem (2.3) X Y = X Y ((Xψ)Y + (Y ψ)x X, Y ψ) dla X, Y X(Dn a ), gdzie ψ = ln φ oraz ψ jest gradientem funkcji ψ na rozmaitości D n a. Obecnie wyznaczymy wspó lczynniki Christoffela koneksji Stwierdzenie. Wspó lczynniki Christoffela koneksji Levi Civity na H n a s a dla dowolnego x Da n dane wzorami 2a 2 x i 1 a 2, x 2 gdy i = j = k, 2a2 x k 1 a 2, gdy i = j k, x 2 (2.4) Γ k ij(x) = 2a 2 x i 1 a 2, gdy j = k, x 2 2a 2 x j 1 a 2, gdy i = k, x 2 0 gdy i j, j k, k i. Dowód. Koneksja Levi Civity pochodz aca od iloczynu skalarnego g wyraża siȩ wzorem (2.5) g( X Y, Z) = 1 (Xg(Y, Z) + Y g(z, X) Zg(X, Y ) 2 + g(z, [X, Y ]) + g(y, [Z, X]) g(x, [Y, Z])) dla dowolnych X, Y, Z X(D n a ). Pola X i, i = 1,..., n, jako pola (standardowej) mapy s a przemienne i ze wzoru (2.5) wynika, że dla i, j, k = 1,..., n ( ) (2.6) g Xi X j, X k = 1 2 (X ig(x j, X k ) + X j g(x k, X i ) X k g(x i, X j )) Zgodnie ze wzorem (2.1) dla i, j = 1,..., n (2.7) g(x i, X j ) = 0 dla i j, 4 g(x i, X i ) x = (1 a 2 x 2 ) 2

11 FOLIACJE HADAMARDA 11 Zatem (2.8) X j g(x i, X i ) x = (2.9) 16a 2 x j (1 a 2 x 2 ) 3 i, j = 1,..., n Wzory (2.6) i (2.7) oraz (2.6) i (2.8) implikuj a, co nastȩpuje ( ) g Xi X j, X k =0 gdy i j, j k, k i ( ) 8a 2 x i g Xi X i, X i = (1 a 2 x 2 ) 3 ( ) g Xi X i, X j = ( ) g Xi X j, X i ( ) g Xi X j, X j 8a 2 x j (1 a 2 x 2 ) 3 gdy i j 8a 2 x j = (1 a 2 x 2 ) 3 8a 2 x i = (1 a 2 x 2 ) 3 Wspó lczynniki Christoffela Γ k ij dla i, j, k = 1,..., n koneksji s a określone zależności a n Xi X j = sk ad (2.10) Γ k ij g(x k, X k ) = g k=1 Γ k ijx k ( Xi X j, X k ), i, j, k = 1,..., n. Wzór (2.10) w po l aczeniu z (2.1) i (2.9) implikuj a wzór (2.4) z tezy Wniosek. Pochodna kowariantna dla pól bazowych w przestrzeni H 2 a wyraża siȩ wzorami (2.11) X1 X 1 = 2a2 1 a 2 x 2 (x 1X 1 x 2 X 2 ), X1 X 2 = 2a2 1 a 2 x 2 (x 2X 1 + x 1 X 2 ), X2 X 1 = 2a2 1 a 2 x 2 (x 2X 1 + x 1 X 2 ), X2 X 2 = 2a2 1 a 2 x 2 ( x 1X 1 + x 2 X 2 ) Definicja. Niech krzywa g ladka γ na rozmaitości riemannowskiej bȩdzie sprametryzowana d lugości a luku. Krzywizn a geodezyjn a krzywej γ w punkcie t nazywamy liczbȩ k g (γ)(t) równ a normie pochodnej kowariantnej pola stycznego γ w kierunku γ(t). Stwierdzenia 2.7 i 2.8 pochodz ace z ksi ażki [BP] oraz wynikaj ace z nich stwierdzenie 2.9 i wniosek 2.11 przekonaj a nas o roli jak a pe lni a okrȩgi o środku 0 na p laszczyźnie hiperbolicznej H 2 a.

12 12 MACIEJ CZARNECKI 2.7. Stwierdzenie. W przestrzeni H n a odleg lość punktu x od zera wynosi 2 ath(a x ) Stwierdzenie. Grupa izometrii przestrzeni H n a sk lada siȩ z odwzorowań postaci A ι, gdzie A O(n), a ι jest identyczności a lub inwersj a wzglȩdem sfery prostopad lej do sfery podstawowej Stwierdzenie. Każdy okr ag w przestrzeni H 2 a jest obrazem pewnego okrȩgu o środku 0 w inwersji wzglȩdem pewnej sfery prostopad lej do sfery podstawowej lub w tożsamości. Tym samym okr ag w przestrzeni H 2 a traktowany jako podzbiór D 2 a jest euklidesowym okrȩgiem. Dowód. Niech C bȩdzie okrȩgiem o środku x 0 0. Niech ι bȩdzie inwersj a wzglȩdem sfery prostopad lej do sfery podstawowej przeprowadzaj ac a x 0 na 0. ι na mocy stwierdzenia 2.8 jest izometri a, przeprowadza zatem hiperboliczny okr ag C na hiperboliczny okr ag ι(c) o środku 0. Korzystaj ac ze stwierdzenia 2.7 widzimy, że ι(c) trakowany jako podzbiór kuli D 2 a jest euklidesowym okrȩgiem. Ponieważ inwersja ι : D 2 a D 2 a jest odwzorowaniem konforemnym i inwolucj a, zatem C = ι 1 (ι(c)) jest okrȩgiem euklidesowym. Zgodnie ze stwierdzeniem 2.9 wyliczenie krzywizny geodezyjnej okrȩgów w przestrzeni H 2 a można ograniczyć tylko do okrȩgów o środku Stwierdzenie. Krzywizna geodezyjna okrȩgu γ w przestrzeni H 2 a o środku 0 i euklidesowym promieniu r < 1 a wynosi (2.12) k g (γ) = 1 + a2 r 2. 2r Dowód. Rozważmy parametryzacjȩ okrȩgu ( γ(t) = r cos (1 a2 r 2 )t, r sin (1 a2 r 2 )t 2r 2r ). Wówczas jednostkowe pole styczne γ(t) jest obciȩciem do obrazu krzywej γ pola X danego wzorem X(x) = 1 a2 r 2 ( x 2 X 1 + x 1 X 2 ), 2r gdzie X 1 i X 2 oznaczaj a pola bazowe mapy id. Wtedy pochodna kowariantna pola

13 X po X, po uwzglȩdnieniu wzorów (2.11), wynosi X X x = (1 a2 r 2 ) 2 4r 2 FOLIACJE HADAMARDA 13 ( x 2 X1 ( x 2 X 1 + x 1 X 2 ) + x 1 X2 ( x 2 X 1 + x 1 X 2 )) x = (1 a2 r 2 ) 2 4r 2 ( x2 X 2 x 1 X 1 + x 2 2 X1 X 1 x 1 x 2 X1 X 2 x 1 x 2 X2 X 1 + x 2 1 X2 X 2 ) x = (1 a2 r 2 ) 4r 2 ( x 1 X 1 x 2 X 2 ) x + a2 (1 a 2 r 2 ) 2 ( x 3 2r 2 (1 a 2 x 2 ) 1 X 1 x 3 2X 2 x 1 x 2 2X 1 x 2 ) 1x 2 X 2 x ( (1 a 2 r 2 ) 2 = 4r 2 + a2 (1 a 2 r 2 ) 2 ) 2r 2 (1 a 2 x 2 ) x 2 (x 1 X 1 + x 2 X 2 ) x = (1 a2 r 2 ) 2 1 a 2 x a2 x 2 4r 2 (x 1 X 1 + x 2 X 2 ) x To pozwala wyliczyć krzywiznȩ geodezyjn a krzywej γ. Ponieważ wartości pól X 1 i X 2 w każdym punkcie x stanowi a bazȩ ortonormaln a przestrzeni T x D, otrzymujemy k g (γ)(t) = γ γ t = X X γ(t) 2 = 1 a 2 r 2 (1 a2 r 2 )(1 + a 2 r 2 ) 4r 2 r cos (1 a2 r 2 )t X 1 (γ(t)) + r sin (1 a2 r 2 )t X 2 (γ(t)) 2r 2r = 1 + a2 r 2. 2r Wniosek. Każdy okr ag w przestrzeni hiperbolicznej H n a, wspó lp laszczyznowy z punktem 0 ma krzywiznȩ geodezyjn a wiȩksz a niż a. Dowód. Przestrzeń H 2 a wk lada siȩ izometrycznie w H n a jako podrozmaitość ca lkowicie geodezyjna ko lo o środku 0. Ze wzoru (2.12) wynika, że krzywizna geodezyjna okrȩgu o środku 0 jest malej ac a funkcj a jego euklidesowego promienia na przedziale (0, 1 a ). Ponadto jej lewostronna granica w punkcie 1 a wynosi a. Wyliczymy teraz krzywiznȩ geodezyjn a dowolnej krzywej w przestrzeni H n a Stwierdzenie. Niech γ : I H n a bȩdzie krzyw a g ladk a. (i) Krzywizna geodezyjna krzywej γ zależy tylko od wartości krzywej γ, jej pierwszej i drugiej pochodnej γ i γ, odpowiednio i wyraża siȩ wzorem (2.13) (k g (γ)) 2 = 1 γ 6 [ (1 a 2 γ 2 ) 2 ( γ 2 γ γ, γ 2 ) + 4a 4 γ 4 ( γ 2 γ 2 γ, γ 2 ) +4a 2 (1 a 2 γ 2 ) γ 2 ( γ, γ γ, γ γ 2 γ, γ ) ].

14 14 MACIEJ CZARNECKI (ii) Jeżeli krzywa γ, traktowana jako krzywa w przestrzeni euklidesowej, jest sparametryzowana proporcjonalnie do d lugości luku, to znaczy istnieje r > 0 takie, że γ = r, to wzór (2.13) przybiera postać (2.14) (k g (γ)) 2 = 1 4r 4 [ (1 a 2 γ 2 ) 2 γ 2 4a 2 r 2 (1 a 2 γ 2 ) γ, γ +4a 4 r 2 ( γ 2 r 2 γ, γ 2 ) ]. (iii) Krzywizna geodezyjna krzywej γ w punkcie t jest taka sama jak krzywizna geodezyjna okrȩgu ściśle stycznego do niej w punkcie γ(t) (o ile taki okr ag istnieje), a ściślej luku tego okrȩgu zawartego w H n a. Dowód. Do obliczeń wykorzystamy wzór (2.3). Ze wzoru (2.2) wynika, że (2.15) ψ(x) = ln φ(x) = ln 4 2 ln(1 a 2 x 2 ), dla x D a, oraz (2.16) ψ(x) = 4a 2 1 a 2 x 2 n x i X i (x). Niech γ bȩdzie dowoln a krzyw a g ladk a w H n a. Zgodnie z definicj a 2.6 otrzymujemy (2.17) k g (γ) = γ γ i=1 γ γ. Pochodn a kowariantn a wektora stycznego do krzywej γ unormowanej uzależnimy od wartości przed unormowaniem. Wykorzystamy do tego równości : (2.18) γ γ oraz wynikaj ac a ze wzoru (2.2) γ γ = 1 γ γ γ γ = 1 γ 2 γ γ + 1 ( ) 1 γ γ γ (2.19) ( 1 γ ) = ( 1 a 2 γ 2 2 γ ) = 2a2 γ, γ γ 2 + (1 a 2 γ 2 ) γ, γ 2 γ 3. Stosuj ac (2.18) i (2.19) otrzymujemy (2.20) γ γ γ γ =(1 a2 γ 2 ) 2 4 γ 2 γ γ + (1 a2 γ 2 ) ( 2a 2 γ, γ γ 2 + (1 a 2 γ 2 ) γ, γ ) 4 γ 4 γ. Do obliczenia γ γ wykorzystamy wzór (2.3), postać gradientu ψ zawart a w (2.16), wzór ψ (2.15) oraz równość γ γ = γ

15 FOLIACJE HADAMARDA 15 wynikaj ac a z zerowania siȩ wszystkich wspó lczynników Christoffela w R n (i tym samym w D n a ). Otrzymamy st ad γ γ = γ γ ((γ (ψ γ) γ + (γ (ψ γ) γ γ, γ ( ψ) γ) (2.21) = γ + (ψ γ) γ 1 2 γ 2 ( ψ) γ ( = γ + ln 4 (1 a 2 γ 2 ) 2 ) γ 2a2 γ 2 1 a 2 γ 2 γ = γ + 4a2 γ, γ 1 a 2 γ 2 γ 2a2 γ 2 1 a 2 γ 2 γ. Podstawiaj ac (2.21) do (2.20) i nastȩpnie (2.20) w nowej postaci do (2.17) nadamy równości (2.17) postać (k g (γ)) 2 = (1 a 2 γ 2 ) 2 4 γ 2 γ + (1 a2 γ 2 ) ( 2a 2 γ, γ γ 2 + (1 a 2 γ 2 ) γ, γ ) 4 γ 4 γ a2 (1 a 2 γ 2 2 ) γ 2 = 1 4 γ 8 (1 a 2 γ 2 ) γ 2 γ + ( 2a 2 γ, γ γ 2 + (1 a 2 γ 2 ) γ, γ ) γ 2a 2 γ 4 γ 2. Obecnie pozosta ly już tylko latwe obliczenia wykorzystuj ace w lasności iloczynu skalarnego (2.22) (k g (γ)) 2 = ( (1 a 2 γ 2 ) 2 γ 4 γ 2 + 4a 4 γ, γ 2 γ 6 + (1 a 2 γ 2 ) 2 γ, γ 2 γ 2 4a 2 (1 a 2 γ 2 ) γ 4 γ, γ γ, γ + 4a 4 γ 8 γ 2 4a 2 (1 a 2 γ 2 ) γ 4 γ, γ γ, γ + 2(1 a 2 γ 2 ) 2 γ 2 γ, γ 2 4a 2 (1 a 2 γ 2 ) γ 2 γ, γ 8a 4 γ 6 γ, γ 2 4a 2 (1 a 2 γ 2 ) γ, γ γ, γ ) Po redukcji i zgrupowaniu w (2.22) otrzymamy ostateczny wzór na krzywiznȩ geodezyjn a z tezy (i). Przy za lożeniu jak w punkcie (ii) zachodzi równość γ, γ = 0 i wzór (2.14) wynika bezpośrednio z (2.13) Przyk lad Niech γ bȩdzie maksymalnym odcinkiem otwartym w H n a, to znaczy niepust a czȩści a wspóln a pewnej prostej i kuli Da n. Oznaczmy przez b [0, 1 a ) euklidesow a odleg lość tego odcinka od punktu 0. Na mocy stwierdzenia 2.8 przekszta lcenia ortogonalne przestrzeni R n s a izometriami w H n a, zatem możemy za lożyć, że ( ) 1 1 γ(t) = (t, b, 0,..., 0) dla t a 2 b2, a 2 b2.

16 16 MACIEJ CZARNECKI Wtedy γ = 1 i γ = 0 i po podstawieniu do wzoru (2.14) otrzymujemy k g (γ) = a 2 b, co oznacza, że krzywizna geodezyjna maksymalnego odcinka w H n a jest rosn ac a funkcj a odleg lości tego odcinka od zera i przyjmuje wartości z przedzia lu [0, a). Ograniczymy obecnie nasze rozważania do luków euklidesowych okrȩgów w H n a Stwierdzenie. Jeżeli γ jest euklidesowym okrȩgiem o środku x 0 R n i promieniu r, x 0 < 1 a + r, leż acym w p laszczyźnie P, to krzywizna geodezyjna w przestrzeni H n a luku okrȩgu γ zawartego w Da n wynosi (2.23) k g (γ) = 1 4r 2 (1 + a2 r 2 a 2 x 0 2 ) 2 + a 4 x 0 2, gdzie x 0 oznacza sk ladow a wektora x 0 prostopad l a do p laszczyzny P. Dowód. Za lóżmy, że p laszczyzna P jest rozpiȩta przez prostopad le wektory v i w o d lugości r. Okr ag γ możemy sparametryzować nastȩpuj aco γ(t) = x 0 + v cos t + w sin t; parametr t przebiega maksymalny przedzia l, w którym γ(t) Da n. pochodne pierwszego i drugiego rzȩdu krzywej γ wyrażaj a siȩ wzorami Wówczas γ (t) = v sin t + w cos t, γ (t) = v cos t w sin t, ich normy s a równe r, co oznacza, że krzywa γ jest sparametryzowana proporcjonalnie do d lugości luku. Do obliczenia jej krzywizny geodezyjnej, zgodnie ze wzorem (2.14), potrzebujemy zatem d lugości wektora γ oraz jego iloczynów skalarnych przez wektory pochodnych γ 2 = x r x 0, v cos t + 2 x 0, w sin t γ, γ = x 0, v sin t + x 0, w cos t γ, γ = x 0, v cos t x 0, w sin t r 2. Podstawiaj ac te wartości do wzoru (2.14) otrzymujemy (2.24) (k g (γ)(t)) 2 = 1 4r 4 ( (1 a 2 x 0 2 a 2 r 2 2a 2 x 0, v cos t 2a 2 x 0, w sin t) 2 r 2 4a 2 r 2 (1 a 2 x 0 2 a 2 r 2 2a 2 x 0, v cos t 2a 2 x 0, w sin t) ( x 0, v cos t x 0, w sin t r 2 ) + 4a 4 r 2 ( x 0 2 r 2 + r 4 + 2r 2 x 0, v cos t + 2r 2 x 0, w sin t x 0, v 2 sin 2 t x 0, w 2 cos 2 t + 2 x 0, v x 0, w sin t cos t) )

17 FOLIACJE HADAMARDA 17 Po skróceniu r 2 i wymnożeniu wzór (2.24) przyjmuje postać (2.25) (k g (γ)(t)) 2 = 1 4r 2 [ 1 + a 4 x a 4 r 4 + 4a 4 x 0, v 2 cos 2 t + 4a 4 x 0, w 2 sin 2 t 2a 2 x 0 2 2a 2 r 2 4a 2 x 0, v cos t 4a 2 x 0, w sin t + 2a 4 x 0 2 r 2 + 4a 4 x 0 2 x 0, v cos t + 4a 4 x 0 2 x 0, w sin t + 4a 4 r 2 x 0, v cos t + 4a 4 r 2 x 0, w sin t + 8a 4 x 0, v x 0, w sin t cos t + 4a 2 x 0, v cos t + 4a 2 x 0, w sin t + 4a 2 r 2 4a 4 x 0 2 x 0, v cos t 4a 4 x 0 2 x 0, w sin t 4a 4 x 0 2 r 2 4a 4 r 2 x 0, v cos t 4a 4 r 2 x 0, w sin t 4a 4 r 4 8a 4 x 0, v 2 cos 2 t 8a 4 x 0, v x 0, w sin t cos t 8a 4 r 2 x 0, v cos t 8a 4 x 0, v x 0, w sin t cos t 8a 4 x 0, w 2 sin 2 t 8a 4 r 2 x 0, w sin t + 4a 4 x 0 2 r 2 + 4a 4 r 4 + 8a 4 r 2 x 0, v cos t + 8a 4 r 2 x 0, w sin t 4a 4 x 0, v 2 sin 2 t 4a 4 x 0, w cos 2 t +8a 4 x 0, v x 0, w sin t cos t ]. Redukcja we wzorze (2.25) daje już wzór na krzywiznȩ geodezyjn a krzywej γ (2.26) (k g (γ)) 2 = 1 4r 2 ( 1 + a 4 r 4 + a 4 x a 2 r 2 2a 2 x a 4 x 0 2 r 2 4a 4 x 0, v 2 4a 4 x 0, w 2), z którego wynika w szczególności, że luk okrȩgu ma sta l a krzywiznȩ. Jeżeli roz lożymy wektor x 0 na sk ladow a x 0 styczn a do p laszczyzny lin(v, w) i sk ladow a do niej prostopad l a x 0, to zachodzi równość ) x 0, v 2 + x 0, w 2 = x 0, v 2 + x 0, w 2 = r ( x 2 v 0, (2.27) v 2 + x w 0, w 2 = r 2 x 0 2. Wzór (2.26) można przedstawić w postaci (k g (γ)) 2 = 1 4r 2 (1 + a2 r 2 a 2 x 0 2 ) 2 + a4 r 2 ( x0 2 r 2 x 0, v 2 x 0, w 2), co wraz z (2.27) i określeniem x 0 i x 0 daje prosty wzór (2.23) na krzywiznȩ luku okrȩgu Wniosek. Jeżeli okr ag γ jest wspó lp laszczyznowy ze środkiem 0 przestrzeni hiperbolicznej H n a, to 1 + a 2 (r 2 x 0 2 ) (2.28) k g (γ) =. 2r

18 18 MACIEJ CZARNECKI Dowód. Przy za lożeniu 0 P otrzymujemy, że x 0 = θ. Zajmiemy siȩ teraz kilkoma przyk ladami zastosowania wzoru (2.28) Przyk lady. 1. Okr ag koncentryczny. Jeżeli x 0 = 0, to krzywizna jest dana wzorem 1 + a2 r 2. 2r Otrzymaliśmy zatem potwierdzenie wzoru (2.12) ze stwierdzenia Horocykl. Okr ag jest styczny wewnȩtrznie do sfery podstawowej Da n, to znaczy x 0 + r = 1 a. Wówczas krzywizna jest równa a, czyli wszystkie horocyckle maj a tȩ sam a krzywiznȩ. 3. Geodezyjna. Okr ag jest w tym przypadku prostopad ly do sfery podstawowej, co jest równoważne warunkowi x 0 2 = 1 a 2 + r 2, który poci aga za sob a zerowanie siȩ krzywizny. 4. Okr ag przechodz acy przez 0. Za lożeniem jest teraz x 0 = r, a krzywizna wyraża siȩ wzorem 1 2r. 5. Średnica. Granicznym przypadkiem przyk ladów 3. i 4. przy x 0 (lub, co na to samo wychodzi r ) jest geodezyjna przechodz aca przez 0 o zerowej krzywiźnie. Wynik ten możemy także otrzymać stosuj ac wzór z przyk ladu α cykl. Niech α (0, 1). Rozważmy okr ag wspó lp laszczyznowy ze środkiem H n a, pocz atkowo styczny wewnȩtrznie do D a, wysuniȩty w kierunku radialnym na zewn atrz sfery podstawowej, tak aby tworzy l ze sfer a podstawow a k at α. Oznacza to, że x 0 = otrzymujemy 1 a 2 + r 2 2r a cos α. Wówczas po podstawieniu do wzoru (2.28) k g (γ) = 2ar cos α 2r = a cos α. Zatem krzywizna α-cyklu dla ma lych α jest niewiele mniejsza od a. Nastepnym etapem naszych dzia lań bȩdzie oszacowanie krzywizny geodezyjnej okrȩgów podobnie jak α cykl nieco tylko wysuniȩtych poza przestzreń hiperboliczn a. Opiszemy je za pomoc a α sfer Definicja. α kul a w przestrzeni hiperbolicznej H n a nazywamy czȩść wspóln a α kuli wzglȩdem kuli podstawowej D n a (w sensie definicji 1.3) i przestrzeni H n a, α sfer a brzeg α kuli w przestrzeni hiperbolicznej Uwaga Gdyby formalnie przyj ać w definicji α kuli α = 0 otrzymalibyśmy horokulȩ i horosferȩ jako jej brzeg. W przestrzeni hiperbolicznej z brzegiem idealnym bȩdziemy w dalszym ci agu rozpatrywać topologiȩ stożkow a (opiszemy j a w rozdziale 3). W tej topologii horokula uzupe lniona punktem styczności nie jest otoczeniem tego punktu, a uzupe lniona o punkty w nieskończoności α-kula jest ich otoczeniem Stwierdzenie. Luk euklidesowego okrȩgu po lożony na α-sferze w przestrzeni H n a ma krzywiznȩ nie mniejsz a niż a cos α. Dowód stwierdzenia poprzedzimy lematem

19 FOLIACJE HADAMARDA Lemat. Dla dowolnych α (0, 1), a > 0, A R oraz x ( 1, 1) zachodzi nierówność (A 2 a cos α)2 + A2 2(1 x) 2(1 + x) cos2 α a 2. Dowód. Rozważmy funkcjȩ rzeczywist a f określon a na przedziale ( 1, 1) wzorem f(x) = (A 2 a cos α)2 2(1 x) + A2 2(1 + x). Jeżeli A = 0, to wzór ten określa funkcjȩ rosn ac a o prawostronnej granicy w 1 równej cos2 α a, a gdy A = 2 2 a cos α funkcjȩ malej ac a o lewostronnej granicy w 1 równej także cos2 α a. Zatem w obu tych przypadkach teza zachodzi. 2 Dla A różnego od 0 i od 2 a cos α funkcja f ma granicȩ prawostronn a w 1 i lewostronn a w 1 równe +. Jej pochodna f (x) = (A 2 a cos α)2 2(1 x) 2 A 2 2(1 + x) 2 ma w przedziale ( 1, 1) jedno miejsce zerowe, w którym funkcja f ma globalne minimum. Dla A (0, 2 aa cos α a cos α) tym miejscem zerowym jest cos α i minimum wynosi cos 2 α a. 2 Jeżeli A (, 0) ( 2 a cos α, + ), to spe lniona jest nierówność (2.29) cos α aa cos α i na podstawie nierówności (2.29) otrzy- Miejscem zerowym pochodnej jest mujemy, że f A 1 a cos α > cos α a. ( ) ( cos α = A 1 ) 2 aa cos α a cos α > cos2 α a 2, co poci aga za sob a prawdziwość nierówności z tezy dla każdego x ( 1, 1). Dowód stwierdzenia Za lóżmy, że okr ag c o środku x 0 D n a i promieniu r leży na α sferze S o środku y D n a i promieniu R oraz w p laszczyźnie równoleg lej do lin(v, w), gdzie v i w s a wektorami ortogonalnymi o (euklidesowej) d lugości r. Niech P bȩdzie p laszczyzn a przechodz ac a przez punkty 0, x 0, y. Ponieważ P przechodzi przez środek okrȩgu c, wiȩc przecina go w dwóch punktach antypodycznych x 1 i x 2. Przyjmijmy za u wektor x 0 y, gdy x 0 y albo jednostkowy wektor leż acy w p laszczyźnie P prostopad ly do wektora x 1 x 0, gdy x 0 = y. W obu przypadkach wektor u jest prostopad ly do podprzestrzeni lin(v, w). Zatem x 0 x u 0, u,

20 20 MACIEJ CZARNECKI czyli d lugość sk ladowej x 0 wektora x 0 prostopad lej do p laszczyzny okrȩgu lin(v, w) nie jest mniejsza niż d lugość rzutu wektora x 0 na kierunek wektora u. St ad i ze wzoru na krzywiznȩ okrȩgu (2.23) wynika, że (2.30) (k g (c)) 2 1 4r 2 ( 1 + a 2 r 2 a 2 x 0 2) 2 + a 4 x 0, u 2 u 2. Na p laszczyźnie P wprowadzamy prostokatny uk lad wspó lrzȩdnych o poczatku w punkcie 0 i taki, że y leży na ujemnej czȩści drugiej osi. Oznaczaj ac przez d euklidesow a normȩ y otrzymujemy wspó lrzȩdne punktów (2.31) y =(0, d), x 1 =(R cos t, d + R sin t), x 2 =(R cos s, d + R sin s), gdzie t i s s a pewnymi liczbami z przedzia lu ( π, π] oraz (2.32) d 2 = 1 a 2 + R2 2R a cos α.

21 FOLIACJE HADAMARDA 21 Jeżeli punkty x 0, y i 0 s a wspó lliniowe, to zawieranie c S implikuje równość x 0 = y. Wtedy x 1 i x 2 s a punktami antypodycznymi okrȩgu S P. Możemy zatem przyj ać u = (sin t, cos t) i wówczas zachodz a równości u =1, x 0, u =d cos t, r =R, x 0 =d, które wraz z nierówności a (2.30) i zależności a (2.32) daj a oszacowanie (k g (c)) 2 1 4R 2 ( 1 + a 2 R 2 a 2 d 2) 2 + a 4 d 2 cos 2 t 1 4R 2 ( 1 + a 2 R 2 a 2 d 2) 2 = 1 4R 2 (2Ra cos α)2 = a 2 cos 2 α. Zatem w tym przypadku k g (c) a cos α. Jeżeli punkty x 0, y i 0 nie s a wspó lliniowe, to u = x 0 y i z równości (2.31) i (2.32) wynikaj a nastepuj ace zależności (2.33) x 0 = x 2 + x 1 2 = ( R 2 (cos t + cos s), d + R ) (sin t + sin s), 2 x 0 2 = R2 2 (1 + cos(t s)) Rd(sin t + sin s) + 1 a 2 + R2 2R ( a R u = 2 (cos t + cos s), R ) (sin t + sin s), 2 u 2 = R2 (1 + cos(t s)), 2 x 0, u = R2 2 Rd (1 + cos(t s)) (sin t + sin s), 2 r 2 = 1 4 x 2 x 1 2 = R2 (1 cos(t s)). 2 cos α, Ponadto t s 0 oraz t s π(mod 2π), gdyż wtedy punkty x 0 i y pokrywa lyby siȩ. Wynika st ad, że r i u s a różne od zera i możemy skorzystać z nierówności (2.30), by za pomoc a równości (2.33) oszacować kwadrat krzywizny okrȩgu (k g (c)) 2 1 [1 2R 2 + a2 R 2 (1 cos(t s)) 2 (1 cos(t s)) a2 R 2 (1 + cos(t s)) 2 +a 2 Rd(sin t + sin s) 1 a 2 R 2 + 2aR cos α ] 2 [ ] 2 R 2 Rd + a 4 2 (1 + cos(t s)) 2 (sin t + sin s) R 2 2 (1 + cos(t s)) ( [R(1 + cos(t s)) d(sin t + sin s) 2 =a 4 a cos α]2 2(1 cos(t s)) + [R(1 + cos(t s)) d(sin t + sin s)]2 2(1 + cos(t s)) )

22 22 MACIEJ CZARNECKI St ad i z lematu 2.20, po podstawieniu A = R(1 + cos(t s)) d(sin t + sin s) i x = cos(t s), wynika, że (k g (c)) 2 a 4 cos2 α a 2 = a 2 cos 2 α, co wraz z rozważanym poprzednio przypadkiem wspó lliniowości punktów x 0, y, 0 dowodzi tezy Wniosek. Każdy okr ag po lożony na horosferze ma krzywiznȩ nie mniejsz a niż a, a te z nich które przechodza przez punkt styczności horosfery do sfery podstawowej maj a krzywiznȩ równ a a. Dowód. Wystarczy w dowodzie stwierdzenia 2.19 przyj ać α = 0, a dla okrȩgów przechodz acych przez punkt styczności także s = π 2, co znacznie upraszcza oszacowania.

23 FOLIACJE HADAMARDA 23 ROZDZIA L 3 KRZYWE W PRZESTRZENI HIPERBOLICZNEJ W tym rozdziale wykorzystamy wyniki z rozdzia lu 2, w szczególności stwierdzenie 2.19, do rozważań o w lasnościach krzywych w przestrzeni hiperbolicznej, a także czȩściowo na ogólnych rozmaitościach Hadamarda. Po definicji i podstawowych faktach dotycz acych rozmaitości Hadamarda pojawia siȩ stwierdzenie 3.5 mówi ace o tym, że krzywa na rozmaitości Hadamarda określona na ca lej prostej, ograniczona i o ograniczonej krzywiźnie, osi aga lokalne maksimum odleg lości od pewnego punktu. Z drugiej strony, krzywa osi agaj aca lokalne maksimum odleg lości w przestrzeni hiperbolicznej ma w pewnym punkcie krzywiznȩ równ a co najmniej a. Jest to treści a stwierdzenia 3.9 i wniosku Pewnym uogólnieniem tego faktu jest stwierdzenie 3.14, które ograniczenie dolne na krzywiznȩ uzależnia od zawracania do α kuli, co jest warunkiem s labszym od lokalnego maksimum odleg lości. Stwierdzenie 3.12 mówi, że krzywa o ma lej krzywiźnie ucieka do nieskończoności i jest zapowiedzi a g lównego wyniku w tym rozdziale twierdzenia 3.30, które gwarantuje posiadanie granicy na brzegu idealnym przez krzyw a o ma lej krzywiźnie. Zauważmy, że analogiczne fakty s a w przestrzeni euklidesowej fa lszywe. Ci ag definicji i twierdzeń z pracy [EN], o numerach od 3.15 do 3.25 pozwala nam precyzyjnie zdefiniować topologiȩ stożkow a i brzeg idealny dla rozmaitości Hadamarda, a także przygotować pewne podstawy do rozważań w rozdziale Definicja. Rozmaitości a Hadamarda nazywamy rozmaitość riemannowsk a wymiaru co najmniej 2 zupe ln a, jednospójn a, o krzywiźnie sekcyjnej ograniczonej z góry przez 0. Przyk ladami rozmaitości Hadamarda s a przestrzeń euklidesowa R n i przestrzeń hiperboliczna H n a dla n 2 i a > 0. Stosuj ac pojȩcie rozmaitości Hadamarda można klasyczne twierdzenie Hadamarda Cartana, pojawiaj ace siȩ na przyk lad w ksi ażce [GKM], sformu lować nastȩpuj aco 3.2. Twierdzenie Hadamarda Cartana. Jeżeli M jest rozmaitości a Hadamarda, to dla dowolnego p M odwzorowanie wyk ladnicze w punkcie p jest dyfeomorfizmem pomiȩdzy M i T p M Wniosek. Dla dowolnych punktów p i q rozmaitości Hadamarda M istnieje dok ladnie jedna geodezyjna na M sprametryzowana d lugości a luku i l acz aca p z q. W dalszym ci agu d bȩdzie oznaczać metrykȩ na rozmaitości Hadamarda, a o krzywych bȩdziemy zak ladać, że s a regularne Lemat. Niech M bȩdzie rozmaitości a Hadamarda, a γ : ( ε, ε) M krzyw a g ladk a osi agaj ac a w zerze lokalne maksimum odleg lości od pewnego punktu q M Typeset by AMS-TEX

24 24 MACIEJ CZARNECKI takiego, że d(γ(0), q) = l. Niech ponadto c : R M bȩdzie geodezyjn a sparametryzowan a d lugości a luku tak a, że c(0) = γ(0) i c(l) = q. Wówczas dla każdego l > l punkt p = c(l ) ma tȩ w lasność, że krzywa γ osi aga w zerze lokalne w laściwe maksimum odleg lości od punktu p. Dowód. Z za lożenia wynika, że dla każdego t z pewnego otoczenia zera I zachodzi nierówność (3.1) d(q, γ(t)) d(q, γ(0)) = l. Z jednoznaczności geodezyjnych na M i nierówności trójk ata stosuj ac (3.1) otrzymujemy (3.2) l = d(p, γ(0)) = d(p, q) + d(q, γ(0)) d(p, q) + d(q, γ(t)). Krzywa γ jako regularna jest lokalnie różnowartościowa, czyli w pewnym s asiedztwie zera Ĩ I (3.3) d(q, γ(t)) < l lub (3.4) γ(t) γ(0). W przypadku (3.3) ostatnia nierówność w (3.2) jest ostra i korzystaj ac z nierówności trójk ata dla pqγ(t) otrzymujemy w Ĩ ostre oszacowanie d(p, γ(t)) przez l. Punkty z Ĩ, które spe lniaj a warunek (3.4), a nie spe lniaj a (3.3), nie s a wspó lliniowe z punktami p i q (nie należ a do obrazu geodezyjnej c) i ze wzglȩdu na jednoznaczność geodezyjnych spe lniaj a nierówność d(p, q) + d(q, γ(t)) > d(p, γ(t)), która wraz z (3.2) i przypadkiem (3.3) daje tezȩ.

25 FOLIACJE HADAMARDA Stwierdzenie. Niech M bȩdzie rozmaitości a Hadamarda. Jeżeli krzywa g ladka γ : R M, sparametryzowana d lugości a luku, jest ograniczona w M i ma ograniczon a krzywiznȩ geodezyjn a, to osi aga lokalne maksimum odleg lości od pewnego punktu p M. W dowodzie stwierdzenia 3.5 wykorzystamy pojȩcie metryki Sasakiego z ksi ażki [S] i dwa lematy o funkcjach Definicja. Metryk a Sasakiego w wi azce stycznej T M rozmaitości riemannowskiej (M, g) nazywamy metrykȩ riemannowsk a G dan a wzorem (3.5) G(X, Y ) = g(π X, π Y ) + g(kx, KY ) dla X, Y X(T M), gdzie π : T M M jest kanonicznym rzutowaniem wi azki stycznej, a K odworowaniem koneksji Lemat. Niech φ : R R bȩdzie funkcj a klasy C 1. Wówczas φ spe lnia co najmniej jeden z poniższych warunków (i) φ ma lokalne maksimum, (ii) istnieje τ R takie, że φ [τ,+ ) jest niemalej aca, (iii) istnieje τ R takie, że φ [τ,+ ) jest niemalej aca, gdzie φ = φ ( id). Dowód. Z za lożenia wynika, że φ jest funkcj a ci ag l a. Jeżeli φ 0, to jest spe lniony warunek (ii). Jeżeli natomiast φ 0, to funkcja φ ma nieujemn a pochodn a i zachodzi (iii). Przypuśćmy teraz, że pochodna funkcji φ zmienia znak w pewnym punkcie τ. Zmiana znaku z dodatniego na ujemny oznacza lokalne maksimum, czyli wype lnienie warunku (i). Jeżeli φ zmienia znak z ujemnego na dodatni, to ewentualna nastȩpna (dla τ > τ) zmiana implikowa laby istnienie maksimum lokalnego, a brak zmiany nieujemność pochodnej w przedziale [τ, + ) czyli (ii) Lemat. Niech (φ m ) m N bȩdzie ci agiem funkcji, określonych w pewnym otoczeniu zera, klasy C 1 zbieżnym jednostajnie do fukcji φ 0 klasy C 1 oraz niech pochodne φ m bȩd a zbieżne punktowo do φ 0. Jeżeli φ 0 ma lokalne w laściwe maksimum w zerze, to istnieje takie m, że φ m ma lokalne maksimum. Dowód. Z za lożenia wynika, że dla pewnych t 1 < 0 i t 2 > 0 zachodzi φ 0(t 1 ) > 0 oraz φ 0(t 2 ) < 0. Analogiczne nierówności φ m (t 1) > 0 i φ m (t 2) < 0 s a zatem także spe lnione dla pewnego m. Z ci ag lości φ m wynika istnienie lokalnego maksimum tej funkcji w przedziale (t 1, t 2 ), które niekoniecznie jest w laściwe. Dowód stwierdzenia 3.5. Za lóżmy, że krzywizna geodezyjna krzywej γ jest ograniczona z góry przez liczbȩ b > 0. Niech ponadto q M bȩdzie punktem nie należ acym do obrazu krzywej γ. Wówczas funkcja φ : R R, dana wzorem φ(t) = d(q, γ(t)) dla t R, jest klasy C i zgodnie z lematem 3.7 osi aga lokalne maksimum (co jest już tez a) lub jest niemalej aca w pewnym przedziale [τ, + ) przy danej lub przeciwnej parametryzacji krzywej γ. Możemy zatem za lożyć, że φ jest niemalej aca w przedziale [τ, + ). Niech r oznacza kres górny zbioru wartości funkcji φ w tym przedziale. Z za lożenia ograniczoności krzywej wynika, że r <. Niech B oznacza kulȩ domkniȩt a o środku q i promieniu r.

26 26 MACIEJ CZARNECKI Z definicji r i monotoniczności φ wynika, że istnieje ci ag liczb (t m ) wiȩkszych od τ, t m, taki, że d(q, γ(t m )) r, t m. St ad i ze zwartości kuli B otrzymujemy istnienie podci agu ci agu (t m ) (bȩdziemy go nadal oznaczać tym samym symbolem) i punktu x B o tej w lasności, że (3.6) γ(t m ) x, m. Rozważmy ci ag funkcji ( γ m ) m N dany wzorami γ m (t) = γ(t + t m ), t [ 1, 1], m N. Dzia laj a one z przestrzeni zwartej [ 1, 1] do przestrzeni T 1 B. Ponieważ na mocy twierdzenia 3.3 kula B jest dyfeomorficzna z domkniȩt a kul a euklidesow a, wiȩc T 1 B jest zwarta i tym samym zupe lna. Funkcje γ m s a ponadto wspólnie ograniczone, ponieważ ze wzglȩdu na lukow a parametryzacjȩ krzywej γ ich obrazy leż a w zbiorze T 1 B. W celu wykazania jednakowej jednostajnej ci ag lości ci agu ( γ m ) skorzystamy z za lożonego ograniczenia krzywizny geodezyjnej krzywej γ (3.7) k g (γ) = γ γ b oraz faktu, że dla dowolnych t, s [ 1, 1] i m N zachodzi nierówność s s (3.8) D( γ(t), γ(s)) γ m (τ) dτ = γ(τ + t m ) dτ, t gdzie D i. oznaczaj a odpowiednio metrykȩ na T M i normȩ pochodz ace od metryki Sasakiego G. Z definicji (3.5) i oszacowania (3.7) oraz parametryzacji γ d lugości a luku otrzymujemy nierówność ( γ ) 2 = π γ 2 + K γ 2 = γ 2 + γ γ b 2, która wraz z (3.8) implikuje oszacowanie (3.9) D( γ m (t), γ m (s)) 1 + b 2 t s. Tym samym funkcje γ m, m N s a jednakowo jedostajnie ci ag le. Na mocy twierdzenia Arzeli Ascoliego istnieje podci ag tego ci agu (bȩdziemy go nadal oznaczać ( γ m )) zbieżny jednostajnie do krzywej ciag lej Γ 0 : [ 1, 1] T 1 B. Oznaczmy przez γ 0 rzut Γ 0 na M. Wówczas ci ag krzywych γ m = π γ m jest zbieżny jednostajnie do krzywej γ 0 klasy C 1 w przestrzeni M. Z istnienia granicy (3.6) wynika, że γ 0 (0) = x B, a ponieważ ca ly obraz krzywej γ 0 zawiera siȩ w B, wiȩc γ 0 osi aga dla t = 0 lokalne maksimum odleg lości od punktu q. Wybieraj ac zgodnie z lematem 3.4 punkt p / γ 0 ([ 1, 1]) możemy za lożyć, że funkcja φ 0 odleg lości punktów krzywej γ 0 od p jest klasy C 1 i osi aga lokalne maksimum w laściwe w punkcie 0. Jednostajna zbieżność γ m γ 0 gwarantuje jednostajn a zbieżność ci agu funkcji φ m = d(γ m (.), p) do φ 0, a wraz ze zbieżności a γ m Γ 0 także punktow a zbieżność ci agu φ m do φ 0. S a zatem spe lnione za lożenia lematu 3.8 sk ad wynika, że dla pewnego m krzywa γ m osi aga lokalne maksimum odleg lości od punktu p. Zatem krzywa γ w przedziale [t m 1, t m + 1] także przyjmuje lokalne maksimum odleg lości od p. W nastȩpnym stwierdzeniu pokażemy, jakie s a konsekwencje posiadania przez krzyw a lokalnego maksimum odleg lości t

27 FOLIACJE HADAMARDA Stwierdzenie. Jeżeli krzywa g ladka γ : ( ε, ε) H n a przyjmuje w punkcie 0 lokalne maksimum odleg lości od pewnego punktu rozmaitości H n a, to krzywizna geodezyjna krzywej γ w zerze jest nie mniejsza niż a. Dowód stwierdzenia poprzedzimy lematem pochodz acym z ksi ażki [C2] Lemat. Na rozmaitości H n a pole Jacobiego J wzd luż geodezyjnej normalnej c : [0, l] M spe lniaj ace warunki J(0) = 0, J(l) = v, gdzie v = 1 i v, ċ(l) = 0, wyraża siȩ wzorem (3.10) J(t) = sinh at sinh al E(t), w którym E oznacza jednostkowe pole równoleg le wzd luż c takie, że E(l) = v. Dowód stwierdzenia 3.9. Za lóżmy, że krzywa γ jest sparametryzowana d lugości a luku oraz niech w punkcie 0 przyjmuje lokalne maksimum odleg lości od punktu q M, równe l. Oznaczmy przez c jedyn a geodezyjn a l acz ac a punkty q i γ(0), określon a na odcinku [0, l] (wynika st ad, że jest ona sparametryzowana d lugości a luku). Rozważmy wariacjȩ V : [0, l] ( ε, ε) M geodezyjnej c dan a wzorem V (s, t) = c t (s) dla s [0, l], t ( ε, ε), gdzie c t oznacza jedyn a geodezyjn a określon a na odcinku [0, l] l acz ac a punkty p i γ(t). Wśród krzywych wariacji V krzywa c = c 0 ma maksymaln a d lugość, zatem jeżeli oznaczymy przez L(t) d lugość krzywej c t, to wówczas (3.11) L (0) = 0 oraz L (0) 0. Wykorzystamy wzory na pierwsz a i drug a wariacjȩ d lugości luku z ksi ażki [GKM]. Oznaczaj ac przez Y obciȩcie pola V D 2 wariacji V do krzywej c i stosuj ac wzór na pierwsz a wariacjȩ d lugości luku otrzymujemy z (3.11), że 0 = L (0) = g(y, ċ) l 0. Punktem pocz atkowym każdej z krzywych c t jest p, wiȩc Y (0) = 0 sk ad, i z powyższego, g(y (l), ċ(l)) = 0. Ponieważ iloczyn skalarny pola Jacobiego przez wektor styczny do geodezyjnej, wzd luż której jest określone, jest liniow a funkcj a parametru geodezyjnej, zatem g(y, ċ) = 0 wzd luż ca lej krzywej c. W zwi azku z tym we wzorze na drug a wariacjȩ d lugości krzywej pole Ỹ = Y g(y, ċ)ċ wzd luż c staje siȩ polem Y i wzór ten przyjmuje postać (3.12) L (0) = l 0 (g(y, Y ) g(r(y, ċ)ċ, Y )) t dt + g( Y Y, ċ) l ( oznacza różniczkowanie po parametrze wzd luż krzywej c). W drugim sk ladniku granicȩ doln a 0 można pomin ać, bo Y (0) = 0. Wartość pola V D 2 w punkcie (l, t) pokrywa siȩ z wektorem γ(t), sk ad widać, że (3.13) Y Y l = γ γ 0.

28 28 MACIEJ CZARNECKI Korzystaj ac z warunku (3.11), faktu że krzywizna sekcyjna na H n a jest stale równa a 2 i ortogonalności wektorów Y i ċ otrzymujemy ze wzoru (3.12) oszacowanie (3.14) l l ( Y 2 g(r(y, ċ)ċ, Y )) t dt L (0) ( Y 2 g(r(y, ċ)ċ, Y ) t ) t dt 0 = = = 0 l 0 ( Y 2 K(Y, ċ)( ċ 2 Y 2 g(y, ċ) 2 )) t dt l 0 l 0 ( Y 2 K(Y, ċ) Y 2 ) t dt ( Y 2 + a 2 Y 2 ) t dt. Z zależności (3.13) i nierówności Schwarza latwo można oszacować z do lu krzywiznȩ geodezyjn a krzywej γ w 0 k g (γ)(0) = γ γ 0 = Y Y l = Y Y l ċ(l) g( Y Y, ċ) l, co w po l aczeniu z (3.12) i (3.14) daje nierówność (3.15) k g (γ)(0) l 0 ( Y 2 + a 2 Y 2 ) t dt. Podstawiaj ac w za lożeniach lematu 3.10 J = Y i v = γ(0) otrzymujemy ze wzoru (3.10), że sinh at Y (t) = sinh al E(t) i Y a cosh at (t) = sinh al E(t), gdzie E jest jednostkowym polem równoleg lym. Wynika st ad, że funkcja podca lkowa w (3.15) ma postać a 2 sinh 2 al (sinh2 at + cosh 2 at) = sinh 2 cosh 2at, al co z kolei po obliczeniu ca lki wraz z nierówności a (3.15) daje oszacowanie krzywizny geodezyjnej krzywej γ a sinh 2al (3.16) k g (γ)(0) sinh 2 = a e2al e 2al al e 2al + e 2al + 2 Zgodnie z lematem 3.4 punkt q można zast apić punktem p oddalonym od punktu γ(0) dowolne l > l bez utraty lokalnego maksimum. Zatem w nierówności (3.16) możliwe jest przejście graniczne l i teza wynika z faktu, że granic a prawej strony jest a Wniosek. Każda krzywa zamkniȩta w przestrzeni H n a ma w pewnym punkcie krzywiznȩ geodezyjn a nie mniejsz a niż a. Nierówność (3.15) możemy otrzymać zak ladaj ac tylko, że w za lożeniach stwierdzenia 3.9 wystȩpuje rozmaitość Hadamarda o krzywiźnie ograniczonej z góry przez a 2. Mimo, że stwierdzenie 3.9 zachodzi przy dowolnej sta lej ujemnej krzywiźnie, standardowe oszacowania dla pól Jacobiego (na przyk lad z ksi ażki [Ba]) s a zbyt s labe, aby, nawet przy za lożeniu b 2 K a 2, udowodnić analogon stwierdzenia 3.9. Stwierdzenie 3.9 bȩdziemy wielokrotnie stosować jako warunek dostateczny posiadania dużej krzywizny. a2

POCHODNA KIERUNKOWA. DEFINICJA Jeśli istnieje granica lim. to granica ta nazywa siȩ pochodn a kierunkow a funkcji f(m) w kierunku osi l i oznaczamy

POCHODNA KIERUNKOWA. DEFINICJA Jeśli istnieje granica lim. to granica ta nazywa siȩ pochodn a kierunkow a funkcji f(m) w kierunku osi l i oznaczamy POCHODNA KIERUNKOWA Pochodne cz astkowe funkcji f(m) = f(x, y, z) wzglȩdem x, wzglȩdem y i wzglȩdem z wyrażaj a prȩdkość zmiany funkcji w kierunku osi wspó lrzȩdnych; np. f x jest prȩdkości a zmiany funkcji

Bardziej szczegółowo

Foliacje symetralnymi w zespolonej przestrzeni hiperbolicznej

Foliacje symetralnymi w zespolonej przestrzeni hiperbolicznej Foliacje symetralnymi w zespolonej przestrzeni hiperbolicznej Maciej Czarnecki Uniwersytet Lódzki 8 Forum Matematyków Polskich Lublin, 21 września 2017 r. Forma hermitowska na C n+1 X Y = X 1 Y 1 +...

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennych Zbiory na p laszczyźnie Przestrzeni a dwuwymiarow a (p laszczyzn a) nazywamy zbiór wszystkich par uporz adkowanych (x, y), gdzie x, y R. Przestrzeń tȩ oznaczamy symbolem R 2 : R

Bardziej szczegółowo

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania Sterowalność liniowych uk ladów sterowania W zadaniach sterowania docelowego należy przeprowadzić obiekt opisywany za pomoc a równania stanu z zadanego stanu pocz atkowego ẋ(t) = f(x(t), u(t), t), t [t,

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem

Bardziej szczegółowo

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach: Teoria miary WPPT IIr semestr zimowy 2009 Wyk lad 4 Liczby kardynalne, indukcja pozaskończona DOBRY PORZA DEK 14/10/09 Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania 1 Przekszta lcenia liniowe i ich w lasności Definicja 9.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Przekszta lcenie f : V W spe lniajace warunki:

Bardziej szczegółowo

z n n=1 S n nazywamy sum a szeregu. Szereg, który nie jest zbieżny, nazywamy rozbieżnym. n=1

z n n=1 S n nazywamy sum a szeregu. Szereg, który nie jest zbieżny, nazywamy rozbieżnym. n=1 3 Szeregi zespolone 3. Szeregi liczbowe Mówimy, że szereg o wyrazach zespolonych jest zbieżny, jeżeli ci ag jego sum czȩściowych {S n }, gdzie S n = z + z +... + jest zbieżny do granicy w laściwej. Granicȩ

Bardziej szczegółowo

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 Definicja 1 Przestrzenia R 3 nazywamy zbiór uporzadkowanych trójek (x, y, z), czyli R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} Przestrzeń

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06A

Geometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06A Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. 6A, 1 10. Geometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06A Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Rzut środkowy i jego niezmienniki Przyjmijmy

Bardziej szczegółowo

Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE

Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE Niech K = R lub K = C oraz X - dowolny zbiór. Określmy dwa dzia lania: dodawanie + : X X X i mnożenie przez liczbȩ : K X X, spe lniaj ace nastȩpuj ace

Bardziej szczegółowo

Tomasz Downarowicz Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wroc lawska Wroc law Wroc law, kwiecień 2011

Tomasz Downarowicz Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wroc lawska Wroc law Wroc law, kwiecień 2011 Tomasz Downarowicz Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wroc lawska 50-370 Wroc law Wroc law, kwiecień 2011 Analiza Funkcjonalna WPPT IIr. Wyk lady 4 i 5: Przestrzenie unitarne i Hilberta (rzeczywiste

Bardziej szczegółowo

Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu

Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 4 1. Zbiory otwarte i domkniȩte Pojȩcia które teraz wprowadzimy można rozpatrywać w każdej przestrzeni metrycznej

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 02

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 02 Scriptiones Geometrica Volumen I (2007), No. Z2, 1 3. Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 02 1. Odwzorowania w rzucie równoleg lym. Przekroje cd. Konstrukcje p laskie 1.1. Przekszat lcenia na p

Bardziej szczegółowo

Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.

Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina. Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina. Podstawowy problem sterowania optymalnego dla uk ladów nieliniowych W podstawowym problemie sterowania optymalnego minimalizacji

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennych 13 Zbiory w przestrzeni Definicja Przestrzeni a trójwymiarow a (przestrzeni a) nazywamy zbiór wszystkich trójek uporz adkowanych (x y z) gdzie x y z R. Przestrzeń tȩ oznaczamy symbolem

Bardziej szczegółowo

Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL Seminarium Szkoleniowe Metoda Simplex: wady i zalety Algorytm SIMPLEX jest szeroko znany i stosowany do rozwi azywania zadań programowania liniowego w praktyce.

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania Przekroje stożka. Twierdzenie Dandelina

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania Przekroje stożka. Twierdzenie Dandelina Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. Z9, 1 12. Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 09 Przekroje stożka. Twierdzenie Dandelina Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Przekroje

Bardziej szczegółowo

T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a.

T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8 Zwartość D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. Wroc law, 1 kwietnia 008 Definicja 1. (X, d) jest ca lkowicie ograniczona jeśli dla

Bardziej szczegółowo

Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej

Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje

Bardziej szczegółowo

Analiza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu

Analiza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Analiza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 5 1. Iloczyn ortogonalny funkcji Wróćmy na chwilȩ do dowodu wzorów Eulera-Fouriera. Kluczow a rolȩ odgrywa l wzór:

Bardziej szczegółowo

ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji nx 2 + x

ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji nx 2 + x ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1 Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji f n : [, [ x nx + x nx + 1, Rozwi azanie: Mówi siȩ, że ci ag funkcji f n zd aży punktowo

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich. Zadania 10

Geometria odwzorowań inżynierskich. Zadania 10 Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. Z10, 1 12. Geometria odwzorowań inżynierskich. Zadania 10 Edwin Koźniewski Zak lad Infoemacji Przestrzennej 1. Cień sfery na p lszczyznȩ 1.1. Jeszcze o kolineacji

Bardziej szczegółowo

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym Sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do zadań wariacyjnych metod a funkcji kary i mnożników Lagrange a - zadania sterowania optymalnego

Bardziej szczegółowo

STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1

STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1 1 STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1 Klasyczny Rachunek Prawdopodobieństwa. 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany. Posiadamy

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice 1. Algebry Boole a Definicja. Kratȩ dystrybutywn a z zerem i jedynk a, w której dla każdego elementu istnieje jego uzupe lnienie nazywamy algebr

Bardziej szczegółowo

nie zależy (z dok ladności a do jednostajnego homeomorfizmu) od wyboru ci agu uzbieżniaj acego c n. 1 min{n : x n y n }.

nie zależy (z dok ladności a do jednostajnego homeomorfizmu) od wyboru ci agu uzbieżniaj acego c n. 1 min{n : x n y n }. A N A L I Z A F U N K C J O N A L N A PPI 2r., sem. letni LISTY 5-9 LISTA 5 Wroc law, 14 marca - 25 kwietnia 2006 ZADANIE 1. Niech (X 1,d 1 ), (X 2,d 2 ), (X 3,d 3 ),... bȩdzie ci agiem przestrzeni metrycznych

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wielomian n-zmiennych x 1,, x n postaci n a ij x i x j, (1) gdzie a ij R oraz a ij = a ji dla wszystkich i, j = 1,, n nazywamy forma kwadratowa n-zmiennych Forme (1) można

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennych 8 Pochodna kierunkowa funkcji Definicja Niech funkcja f określona bȩdzie w otoczeniu punktu P 0 = (x 0, y 0 ) oraz niech v = [v x, v y ] bȩdzie wektorem. Pochodn a kierunkow a funkcji

Bardziej szczegółowo

TOPOLOGIA PRZESTRZENI METRYCZNYCH, ZWARTOŚĆ,

TOPOLOGIA PRZESTRZENI METRYCZNYCH, ZWARTOŚĆ, TOPOLOGIA PRZESTRZENI METRYCZNYCH, ZWARTOŚĆ, SPÓJNOŚĆ I POJȨCIA BLISKIE (DO UŻYTKU WEWNȨTRZNEGO, I DO SPRAWDZENIA) R R Abstract. Poniższe notatki do ćwiczeń zbieraj a podstawowe pojȩcia i stwierdzenia

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA 1 STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany.

Bardziej szczegółowo

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl edem krzywej zamkni etej 1. Liczby zespolone - konstrukcja Hamiltona 2. Homotopia odwzorowań na okr egu 3. Indeks odwzorowania ciag lego wzgledem krzywej zamknietej

Bardziej szczegółowo

Pojȩcie przestrzeni metrycznej

Pojȩcie przestrzeni metrycznej ROZDZIA l 1 Pojȩcie przestrzeni metrycznej Definicja 1.1. Dowolny niepusty zbiór X z funkcja ρ : X X [0, ), spe lniaja ca naste puja ce trzy warunki M1: ρ(x, y) = 0 x = y, M2: ρ(x, y) = ρ(y, x), M3: ρ(x,

Bardziej szczegółowo

SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16. Szeṡcian w uk ladzie wspȯ lrzȩdnych x, y, z GEOMETRIA PRZESTRZENNA STEREOMETRIA

SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16. Szeṡcian w uk ladzie wspȯ lrzȩdnych x, y, z GEOMETRIA PRZESTRZENNA STEREOMETRIA SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS 02-892 WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16 z y 0 x Szeṡcian w uk ladzie wspȯ lrzȩdnych x, y, z GEOMETRIA PRZESTRZENNA STEREOMETRIA Prof. dr. Tadeusz STYŠ Warszawa 2018 1 1 Projekt trzynasty

Bardziej szczegółowo

T O P O L O G I A O G Ó L N A WPPT WYK LAD 14 Topologie w przestrzeniach funkcji ci ag lych, Twierdzenie Stone a Weierstrassa

T O P O L O G I A O G Ó L N A WPPT WYK LAD 14 Topologie w przestrzeniach funkcji ci ag lych, Twierdzenie Stone a Weierstrassa T O P O L O G I A O G Ó L N A WPPT WYK LAD 14 Topologie w przestrzeniach funkcji ci ag lych, Twierdzenie Stone a Weierstrassa Niech X i Y oznaczaj a przestrzenie topologiczne, zaś C(X,Y) bȩdzie zbiorem

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym Sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do zadań wariacyjnych metod a funkcji kary i mnożników Lagrange a - zadania sterowania optymalnego

Bardziej szczegółowo

Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Dowieść, że jeśli U i V s a podprzestrzeniami n-wymiarowej przestrzeni wektorowej oraz dim U = r i dim V = s, to max(0,

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym. Rozdzia l 11 Przestrzenie Euklidesowe 11.1 Definicja, iloczyn skalarny i norma Definicja 11.1 Przestrzenia Euklidesowa nazywamy par e { X K,ϕ }, gdzie X K jest przestrzenia liniowa nad K, a ϕ forma dwuliniowa

Bardziej szczegółowo

Normy wektorów i macierzy

Normy wektorów i macierzy Rozdzia l 3 Normy wektorów i macierzy W tym rozdziale zak ladamy, że K C. 3.1 Ogólna definicja normy Niech ψ : K m,n [0, + ) b edzie przekszta lceniem spe lniaj acym warunki: (i) A K m,n ψ(a) = 0 A = 0,

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzenie metryczne

1 Przestrzenie metryczne Topologia I Notatki do wyk ladu LITERATURA UZUPE LNIAJA CA R. Duda, Wprowadzenie do topologii, czȩść I. R. Engelking, Topologia ogólna. R. Engelking, K. Sieklucki, Wstȩp do topologii. W. Rudin, Podstawy

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej

Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej 1. Podalgebry, homomorfizmy Definicja. Niech = B A oraz o bȩdzie n-argumentow a operacj a na zbiorze A. Mówimy, że zbiór B jest zamkniȩty na operacjȩ o, gdy dla

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzenie unitarne i przestrzenie Hilberta.

1 Przestrzenie unitarne i przestrzenie Hilberta. Przestrzenie unitarne i przestrzenie Hilberta.. Wykazać, że iloczyn skalarny w przestrzeni wektorowej X nad cia lem K ma nastepuj ace w lasności: (i) x, y + z = x, y + x, z, (ii) x, λy = λ x, y, (iii)

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich. Zadania 10A

Geometria odwzorowań inżynierskich. Zadania 10A Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. Z10A, 1 7. Geometria odwzorowań inżynierskich. Zadania 10A Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Twierdzenia o rozpadzie linii przenikania W

Bardziej szczegółowo

stosunek przyrostu funkcji y do odpowiadajacego dy dx = lim y wielkości fizycznej x, y = f(x), to pochodna dy v = ds edkości wzgl edem czasu, a = dv

stosunek przyrostu funkcji y do odpowiadajacego dy dx = lim y wielkości fizycznej x, y = f(x), to pochodna dy v = ds edkości wzgl edem czasu, a = dv Matematyka Pochodna Pochodna funkcji y = f(x) w punkcie x nazywamy granice, do której daży stosunek przyrostu funkcji y do odpowiadajacego mu przyrostu zmiennej niezaleźnej x, g przyrost zmiennej daży

Bardziej szczegółowo

OSOBNO ANALITYCZNYCH

OSOBNO ANALITYCZNYCH Uniwersytet Jagielloński Instytut Matematyki Zbigniew B locki ZBIORY OSOBLIWOŚCI FUNKCJI OSOBNO ANALITYCZNYCH Praca magisterska Promotor: Prof. dr hab. Józef Siciak Kraków 99 .Wstȩp. Jeśli Ω jest zbiorem

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne 1. Logiki modalne normalne Definicja. Inwariantny zbiór formu l X jȩzyka modalnego L = (L,,,,, ) nazywamy logik a modaln a zbazowan a na logice klasycznej

Bardziej szczegółowo

ANALIZA II 15 marca 2014 Semestr letni. Ćwiczenie 1. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la?

ANALIZA II 15 marca 2014 Semestr letni. Ćwiczenie 1. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la? Ci ag lość i norma Ćwiczenie. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la? f (x, y) = x2 y 2 x 2 + y 2, f 2(x, y) = x2 y x 2 + y 2 f 3 (x, y) = x2 y

Bardziej szczegółowo

Sterowanie minimalnoczasowe dla uk ladów liniowych. Krzywe prze l aczeń.

Sterowanie minimalnoczasowe dla uk ladów liniowych. Krzywe prze l aczeń. Sterowanie minimalnoczasowe dla uk ladów liniowych. Krzywe prze l aczeń. Sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do zadań wariacyjnych metod a funkcji kary i mnożników Lagrange a - zadania sterowania

Bardziej szczegółowo

T O P O L O G I A O G Ó L N A. WPPT WYK LAD 13 Ci agi uogólnione, topologie w przestrzeniach produktowych

T O P O L O G I A O G Ó L N A. WPPT WYK LAD 13 Ci agi uogólnione, topologie w przestrzeniach produktowych T O P O L O G I A O G Ó L N A WPPT WYK LAD 13 Ci agi uogólnione, topologie w przestrzeniach produktowych Definicja. Przez rodzinȩ skierowan a rozumiemy dowolny zbiór z porz adkiem czȩściowym (K, ), taki

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych 1 Określenie podprzestrzeni Definicja 6.1. Niepusty podzbiór V 1 V nazywamy podprzestrzeni przestrzeni liniowej V, jeśli ma on nastepuj ace w lasności: (I)

Bardziej szczegółowo

Po wprowadzeniu zmiennych uzupe lniaj acych otrzymamy równoważny mu problem w postaci kanonicznej:

Po wprowadzeniu zmiennych uzupe lniaj acych otrzymamy równoważny mu problem w postaci kanonicznej: ROZDZIA L Metoda sympleksowa Motto: Matematyka nie może wype lnić życia ale jej nieznajomość już niejednemu je wype lni la H Steinhaus Tablica sympleksowa Rozważmy ZPL w postaci klasycznej maksymalizować

Bardziej szczegółowo

Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas

Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 03 r. J. de Lucas Uwagi organizacyjne: Każde zadanie rozwi azujemy na osobnej kartce, opatrzonej imieniem i nazwiskiem w lasnym oraz osoby prowadz acej ćwiczenia,

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE LICZBOWE. x 1

FUNKCJE LICZBOWE. x 1 FUNKCJE LICZBOWE Zbiory postaci {x R: x a}, {x R: x a}, {x R: x < a}, {x R: x > a} oznaczane sa symbolami (,a], [a, ), (,a) i (a, ). Nazywamy pó lprostymi domknie tymi lub otwartymi o końcu a. Symbol odczytujemy

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka Ogólne zagadnienie PL Znajdź taki wektor X = (x 1, x 2,..., x n ), który minimalizuje kombinacje liniow a przy ograniczeniach

Bardziej szczegółowo

P (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja

P (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja 19. O ca lkach pierwszych W paragrafie 6 przy badaniu rozwia zań równania P (x, y) + Q(x, y)y = 0 wprowadzono poje cie ca lki równania, podano pewne kryteria na wyznaczanie ca lek równania. Znajomość ca

Bardziej szczegółowo

ROZDZIA l 13. Zbiór Cantora

ROZDZIA l 13. Zbiór Cantora ROZDZIA l 3 Zbiór Cantora Jednym z najciekawszych i najcze ściej spotykanych w matematyce zbiorów jest zbiór Cantora W tym rozdziale opiszemy jego podstawowe w lasności topologiczne Najprościej można go

Bardziej szczegółowo

MiNI Akademia Matematyki na Politechnice Warszawskiej

MiNI Akademia Matematyki na Politechnice Warszawskiej MiNI Akademia Matematyki na Politechnice Warszawskiej Krzysztof Che lmiński Okr egi i styczne MiNI PW, 14.10.2017 Podstawowe twierdzenia wykorzystywane w zadaniach z ćwiczeń Twierdzenie 1 (najmocniesze

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 01

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 01 Scriptiones Geometrica Volumen I (2007), No. Z1, 1 4. Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 01 Edwin Koźniewski Instytut Inżynierii Budowlanej, Politechnika Bia lostocka 1. Twierdzenie o punkcie wȩz

Bardziej szczegółowo

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010 R. Rȩbowski 1 WPROWADZENIE Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010 1 Wprowadzenie Powszechnie uważa siȩ, że metoda simplex, jako uniwersalny algorytm pozwalaj acyznaleźć rozwi azanie optymalne

Bardziej szczegółowo

Zestaw nr 6 Pochodna funkcji jednej zmiennej. Styczna do krzywej. Elastyczność funkcji. Regu la de l Hospitala

Zestaw nr 6 Pochodna funkcji jednej zmiennej. Styczna do krzywej. Elastyczność funkcji. Regu la de l Hospitala Zestaw nr 6 Pochodna funkcji jednej zmiennej. Styczna do krzywej. Elastyczność funkcji. Regu la de l Hospitala November 12, 2009 Przyk ladowe zadania z rozwi azaniami Zadanie 1. Oblicz pochodne nastȩpuj

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich cienie w rzucie środkowym 06D

Geometria odwzorowań inżynierskich cienie w rzucie środkowym 06D Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. 6D, 1 9. Geometria odwzorowań inżynierskich cienie w rzucie środkowym 06D Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Cienie w perspektywie i perspektywie

Bardziej szczegółowo

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) = Uk lady równań różniczkowych Pojȩcia wsȩpne Uk ladem równań różniczkowych nazywamy uk lad posaci y = f (, y, y 2,, y n ) y 2 = f 2 (, y, y 2,, y n ) y n = f n (, y, y 2,, y n ) () funkcje f j, j =, 2,,

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc

Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas Ćwiczenie. Dowieść, że jeśli µ := c d d c, to homografia h(x) = (ax+b)/(cx+d), a, b, c, d C, ad bc, odwzorowuje oś rzeczywist a R C na okr ag

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06B

Geometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06B Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. 6B, 1 17. Geometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06B Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. K lad p laszczyzny Rys. 6B-01: Konstrukcja

Bardziej szczegółowo

Trigonometria. Funkcje trygonometryczne

Trigonometria. Funkcje trygonometryczne 1 Trigonometria. Funkcje trygonometryczne Trigonometria to wiedza o zwi azkach miarowych pomiedzy bokami i k atami trójk atów. Takie znaczenie s lowa Trigonometria by lo używane w czasach starożytnych

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś. Wprowadzenie

MATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś. Wprowadzenie 1 MATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś Wprowadzenie Istniej a dwa różne kryteria mówi ace, które narzȩdzia matematyczne należy zaliczyć do matematyki dyskretnej. Pierwsze definiuje matematykȩ

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich. 1. Perspektywa odbić w zwierciad lach p laskich 06F

Geometria odwzorowań inżynierskich. 1. Perspektywa odbić w zwierciad lach p laskich 06F Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. 6F, 1 10. Geometria odwzorowań inżynierskich Perspektywa odbić w zwierciad lach p laskich 06F Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Perspektywa

Bardziej szczegółowo

LOGIKA ALGORYTMICZNA

LOGIKA ALGORYTMICZNA LOGIKA ALGORYTMICZNA 0.0. Relacje. Iloczyn kartezjański: A B := (a, b) : a A i b B} (zak ladamy, że (x, y) i (u, v) s a równe wtedy i tylko wtedy gdy x = u i y = v); A n := (x 1,..., x n ) : x i A}; R

Bardziej szczegółowo

W poszukiwaniu kszta ltów kulistych

W poszukiwaniu kszta ltów kulistych W poszukiwaniu kszta ltów kulistych Piotr Mankiewicz April 4, 2005 Konwersatorium dla doktorantów Notacje 1 Cia lo wypuk le - wypuk ly, domkniȩty podzbiór ograniczony w R n. Odleg lość geometryczna dwóch

Bardziej szczegółowo

Zestaw nr 7 Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Punkty przegiȩcia wykresu. Asymptoty

Zestaw nr 7 Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Punkty przegiȩcia wykresu. Asymptoty Zestaw nr 7 Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Punkty przegiȩcia wykresu. Asymptoty November 20, 2009 Przyk ladowe zadania z rozwi azaniami Zadanie 1. Znajdź równanie asymptot funkcji f jeśli: a) f(x)

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas Ćwiczenie 1. W literaturze można znaleźć pojȩcia przestrzeni liniowej i przestrzeni wektorowej. Obie rzeczy maj a tak a sam a znaczenie. Nastȩpuj

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne

Rozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne Rozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne 1. Kresy wzglȩdem dowolnego zbioru liczb porz adkowych Poświȩcimy teraz uwagȩ przede wszystkich kratowym w lasnościom klasy

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie 1 Dzielenie wielomianów Wyk lad 12 Ważne pierścienie Definicja 12.1. Niech P bedzie pierścieniem, który może nie być dziedzina ca lkowitości. Powiemy, że w pierścieniu P [x] jest wykonalne dzielenie z

Bardziej szczegółowo

sa dzie metryka z euklidesowa, to znaczy wyznaczaja ca cki, Wojciech Suwiński)

sa dzie metryka z euklidesowa, to znaczy wyznaczaja ca cki, Wojciech Suwiński) Zadanie 1 Pokazać, że dowolne dwie kule w R z metryka sa homeomorficzne Niech ρ be dzie metryka równoważna z, to znaczy wyznaczaja ca topologie na R Czy wynika z tego, że dowolne dwie kule w metryce ρ

Bardziej szczegółowo

Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie.

Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie. Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie. Adam Kiersztyn Lublin 2013 Adam Kiersztyn () Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie. maj 2013 1 / 18 Zanim przejdziemy do omawiania pochodnych funkcji wielu zmiennych

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Określenie podpierścienia Definicja 9.. Podpierścieniem pierścienia (P, +,, 0, ) nazywamy taki podzbiór A P, który jest pierścieniem ze wzgledu

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach Określenie wyznacznika 1 Określenie macierzy Niech K bedzie dowolnym cia lem oraz niech n i m bed a dowolnymi liczbami naturalnymi Prostokatn a tablice a 11 a 12 a 1n

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich perspektywa wnȩtrza 06C

Geometria odwzorowań inżynierskich perspektywa wnȩtrza 06C Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. 6C, 1 8. Geometria odwzorowań inżynierskich perspektywa wnȩtrza 06C Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Perspektywa czo lowa wnȩtrza Rys. 6C-01:

Bardziej szczegółowo

w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak

w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak Równania różniczkowe czastkowe w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak Horyzonty 2014 Podstawowy obiekt wyk ladu: funkcje holomorficzne wielu zmiennych Temat: dwa problemy, których znane

Bardziej szczegółowo

1 Pochodne wyższych rzędów

1 Pochodne wyższych rzędów Pochodne wyższych rzędów Pochodną rzędu drugiego lub drugą pochodną funkcji y = f(x) nazywamy pochodną pierwszej pochodnej tej funkcji. Analogicznie definiujemy pochodne wyższych rzędów, jako pochodne

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja kraw. Od wielu lokalnych cech (edge elements) do spójnej, jednowymiarowej. epnej aproksymacji

Aproksymacja kraw. Od wielu lokalnych cech (edge elements) do spójnej, jednowymiarowej. epnej aproksymacji Aproksymacja kraw edzi Od wielu lokalnych cech (edge elements) do spójnej, jednowymiarowej cechy (edge). Różne podejścia: szukanie w pobliżu wst epnej aproksymacji transformacja Hough a. Wiedza o obiektach:

Bardziej szczegółowo

Tekst poprawiony 27 XII, godz. 17:56. Być może dojda

Tekst poprawiony 27 XII, godz. 17:56. Być może dojda Tekst poprawiony 27 XII, godz. 7:56. Być może dojda naste pne zadania Definicja 7. krzywej) Niech P oznacza dowolny przedzia l niezdegenerowany. Przekszta lcenie r: P IR k nazywamy krzywa. Jeśli r jest

Bardziej szczegółowo

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa Sformułowanie zadania interpolacji Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5 Interpolacja wielomianowa Niech D R i niech F bȩdzie pewnym zbiorem funkcji f : D R. Niech x 0, x 1,..., x n bȩdzie ustalonym zbiorem

Bardziej szczegółowo

Zamiast ogólnych wzorów w przestrzeni euklidesowej o dwolnym wymiarze, rozważmy przestrzeń trójwymiarow a. Przypuśćmy, że ktoś podaje nam równanie

Zamiast ogólnych wzorów w przestrzeni euklidesowej o dwolnym wymiarze, rozważmy przestrzeń trójwymiarow a. Przypuśćmy, że ktoś podaje nam równanie S. D. G lazek, www.fuw.edu.pl/ stglazek, 4.IV.005 I. ROZMAITOŚCI STOPNIA W PRZESTRZENI EUKLIDESOWEJ Rozmaitość drugiego stopnia w przestrzeni euklidesowej to hiperpowierzchnia opisana warunkiem, który

Bardziej szczegółowo

2. Definicja pochodnej w R n

2. Definicja pochodnej w R n 2. Definicja pochodnej w R n Niech będzie dana funkcja f : U R określona na zbiorze otwartym U R n. Pochodną kierunkową w punkcie a U w kierunku wektora u R n nazywamy granicę u f(a) = lim t 0 f(a + tu)

Bardziej szczegółowo

Liczby naturalne i ca lkowite

Liczby naturalne i ca lkowite Chapter 1 Liczby naturalne i ca lkowite Koncepcja liczb naturalnych i proste operacje arytmetyczne by ly znane już od oko lo 50000 tysiȩcy lat temu. To wiemy na podstawie archeologicznych i historycznych

Bardziej szczegółowo

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne. Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne. pytania teoretyczne:. Co to znaczy, że wektory v, v 2 i v 3

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH

PODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH PODSTAWOWE W LASNOŚCI DZIA LAŃ I NIERÓWNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH W dalszym cia gu be dziemy zajmować sie g lównie w lasnościami liczb rzeczywistych, funkcjami określonymi na zbiorach z lożonych

Bardziej szczegółowo

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 04

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 04 Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. Z4, 1 3. Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 04 Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Punkt przebicia p laszczyzny prost a w aksonometrii

Bardziej szczegółowo

w = w i ξ i. (1) i=1 w 1 w 2 :

w = w i ξ i. (1) i=1 w 1 w 2 : S. D. G lazek, www.fuw.edu.pl/ stglazek, 11.III.2005 1 I. MACIERZ LINIOWEGO ODWZOROWANIA PRZESTRZENI WEKTOROWYCH Wyobraźmy sobie, że przestrzeń wektorowa W jest zbudowana z kombinacji liniowych n liniowo

Bardziej szczegółowo

Stabilność liniowych uk ladów sterowania

Stabilność liniowych uk ladów sterowania Stabilność liniowych uk ladów sterowania Stabilność uk ladów z czasem ci ag lym W teorii stabilności uk ladów sterowania badamy wrażliwość trajektorii stanu na zaburzenia stanu pocz atkowego. Interesuje

Bardziej szczegółowo

Dyskretne modele populacji

Dyskretne modele populacji Dyskretne modele populacji Micha l Machtel Adam Soboczyński 17 stycznia 2007 Typeset by FoilTEX Dyskretne modele populacji [1] Wst ep Dyskretny opis modelu matematycznego jest dobry dla populacji w których

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Stolza i metryki Javier de Lucas. a n = (2n + 1) 1 4 n 5 4

Twierdzenie Stolza i metryki Javier de Lucas. a n = (2n + 1) 1 4 n 5 4 Twierdzenie Stolza i metryki Javier de Lucas Zadanie Zbadać zbieżność ci agu i znaleźć granicȩ: a n 4 + 3 4 + + (2n + ) 4 n 5 4 Rozwi azanie: Żeby obliczyć tak a granicȩ korzystamy z twierdzenia Stolza,

Bardziej szczegółowo

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój. Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej

Bardziej szczegółowo

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),

Bardziej szczegółowo

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające

Bardziej szczegółowo

Dyskretne modele populacji

Dyskretne modele populacji Dyskretne modele populacji Micha l Machtel Adam Soboczyński 19 stycznia 2007 Typeset by FoilTEX Dyskretne modele populacji [1] Wst ep Dyskretny opis modelu matematycznego jest dobry dla populacji w których

Bardziej szczegółowo