Geometria Różniczkowa I

Podobne dokumenty
Geometria Różniczkowa II wykład piąty

5.6 Klasyczne wersje Twierdzenia Stokes a

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Geometria Różniczkowa I

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Wykład 15. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Układy równań i równania wyższych rzędów

= f. = df(d1 t, d 2 t,..., d n t) D γ(0) = df γ. x i. Biorąc funkcję f postaci f(q) + x i g i stwierdzamy, że f (q) = g

Definicje i przykłady

3. Iloczyn zewnętrzny w ogólności nie jest przemienny, ale zachodzi wzór:

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Wykład 11 i 12. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ i 18 listopada 2011

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Geometria w R 3. Iloczyn skalarny wektorów

Zadania z analizy i algebry. (wykład prof.prof. J. Wojtkiewicza i K. Napiórkowskiego) ALGEBRA, przestrzenie wektorowe

Mechanika. Wykład 2. Paweł Staszel

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

Wstęp do Modelu Standardowego

Przestrzenie liniowe

Struktury Geometryczne Mechaniki

Zadania o transferze

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Przekształcenia liniowe

4 Równania różniczkowe w postaci Leibniza, równania różniczkowe zupełne

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne:

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

Układy równań i nierówności liniowych

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

Geometria Różniczkowa I

Pochodna funkcji a styczna do wykresu funkcji. Autorzy: Tomasz Zabawa

4 Przekształcenia liniowe

4. O funkcji uwikłanej 4.1. Twierdzenie. Niech będzie dana funkcja f klasy C 1 na otwartym podzbiorze. ϕ : K(x 0, δ) (y 0 η, y 0 + η), taka że

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Kombinacje liniowe wektorów.

Matematyka dyskretna

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Przestrzenie wektorowe

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

FUNKCJA KWADRATOWA. Zad 1 Przedstaw funkcję kwadratową w postaci ogólnej. Postać ogólna funkcji kwadratowej to: y = ax + bx + c;(

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

2. Układy równań liniowych

METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy

Algebra liniowa z geometrią

Geometria analityczna - przykłady

KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO. dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury

Geometria Różniczkowa II

Analiza funkcjonalna 1.

Definicja1.2.Niech Abędzieniepustymzbiorem,a i działaniamiwa. (1)Mówimy,że jestłączne,jeżeli. x,y,z A[x (y z) = (x y) z].

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4)

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

z pokryciem (O i ) i I rozkładu jedności (α i ) i I. Zauważmy najpierw, że ( i I α i )ω dω = d(1 ω) = d d(α i ω). Z drugiej jednak strony

Algebra liniowa. 1. Macierze.

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

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność wektorów, bazy przestrzeni wektorowych

Metody numeryczne w przykładach

Zadania z ekonomii matematycznej Teoria produkcji

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

Równanie przewodnictwa cieplnego (II)

Informacja o przestrzeniach Hilberta

2. Definicja pochodnej w R n

[ A i ' ]=[ D ][ A i ] (2.3)

Grzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań

Wyprowadzenie prawa Gaussa z prawa Coulomba

Wzory funkcji cyklometrycznych (kołowych)

Elementy geometrii analitycznej w R 3

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

Wyprowadzenie wzoru na krzywą łańcuchową

3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

R n jako przestrzeń afiniczna

Przykładowe zadania z teorii liczb

Wstęp do równań różniczkowych

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład II

Wykład 6. Matematyka 2, semestr letni 2010/2011 Brak fragmentu dotyczącego twierdzenia o odwzorowaniu odwrotnym

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych

Następnie przypominamy (dla części studentów wprowadzamy) podstawowe pojęcia opisujące funkcje na poziomie rysunków i objaśnień.

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Transkrypt:

Geometria Różniczkowa I wykład trzynasty Na poprzednim wykładzie zajmowaliśmy się różniczkowaniem pól tensorowych wzdłuż pola wektorowego,czylipochodnąliegol X.WartośćpochodnejLiegozależywsposóbbardzo istotny od pola wektorowego wzdłuż którego różniczkujemy. Zależność ta jest poważniejsza niż tylkozależnośćodkierunkuiwartościpolawdanympunkcieq,alewogóleodtegojakiejest polewotoczeniuq.żebysięotymprzekonaćwystarczyporównaćl X zl fx dlagładkiejfunkcji f. Do tej pory mnożyliśmy przez funkcje tylko argument pochodnej. Dla pola wektorowego Y otrzymaliśmy L X (fy)=[x,fy]=f[x,y]+(xf)y=fl X Y+(L X f)y (1) adlaformyα L X (fα)=(l X f)α+fl X α (2) Obawzory(1)i(2)nazywaliśmyregułąLeibniza.Terazsprawdźmycosiędzieje,topoleX pomnożymy przez funkcję. Najpierw pochodna Liego pola wektorowego potem pochodna formy L fx Y=[fX,Y]=f[X,Y] (Yf)X=fL X Y df,y X (3) L fx α=ı(fx)dα+d(ı(fx)α)=fı(x)dα+d(fı(x)α)= =fı(x)dα+df ı(x)α+fdı(x)α=fl X α+df ı(x)α (4) Wobuwzorach(3)i(4)pojawiasięróżniczkafunkcjif,cowskazujenazależnośćodwartości polawotoczeniuq,aniejedyniewpunkcieq.narozmaitościbezdodatkowejstrukturyjestto nieuniknione. Dzisiaj zajmiemy się różniczkowaniem w innym sensie wprowadzimy dodatkową strukturę, dzięki której różniczkowanie zależne będzie jedynie od wektora w kierunku którego różniczkujemy. Różniczkowanie to nazywa się pochodną kowariantną a dodatkowa struktura od której pochodzi to koneksja lub powiązanie. Zaczniemy od wprowadzenia powiązania w wiązce wektorowej a dopiero potem użyjemy tego pojęcia w szczególnej wiązce wektorowej: wiązce stycznej. Na pierwszy rzut oka może się to wydawać trudniejsze, wiązkę styczną już przecież dobrze znamy, a z dowolnymi wiązkami wektorowymi dotychczas nie pracowaliśmy. Jednak w ostatecznym rozrachunku sądzę, że taki sposób będzie jednak łatwiejszy! Niechwięcζ:E Mbędziewiązkąwektorową.PrzydadząnamsięteżwspółrzędnewE. PonieważEjestwiązkąwektorowąwspółrzędnebędziemyokreślaćwζ 1 (O),gdzieOjest dziedzinąukładuwspółrzędnych(x i )wm.wkażdymwłókniee q dlaq Owybieramybazę (e 1 (q),e 2 (q),...,e n (q))wtakisposób,abykażdee i byłonieznikającymcięciemwiązkiζ.układ cięć(e i )nazywaćbędziemybazącięć.współrzędneliniowewewłókniee q związanezwybraną baząoznaczaćbędziemyy a.indeksi 1..mnumerujewspółrzędnewM,zaśindeksa 1..n 1

współrzędnewewłóknie.formalnierzeczbiorącwspółrzędne(x i )namiwspółrzędne(x i ) stanowiąceczęśćukładu(x i,y a )sąinne,gdyżtepierwszesąfunkcjaminamatedrugiena E. Nie będziemy ich jednak odróżniać, gdyż wartość tych drugich zależy jedynie od rzutu punktu e E na M. Rozróżnianie ich w notacji byłoby niepotrzebnym mnożeniem oznaczeń. PowiązaniejesttorozkładprzestrzenistycznejT e Ewkażdympunkciee Enaczęśćpionową ipoziomąwzględemrzutuζ.częśćpionowajestdanakanonicznieitworząjątewektoryzt e E, któresąstycznedowłóknae q (ζ(e)=q).częśćhoryzontalnazatopodlegatejsamejdowolności co przestrzeń dpełniająca do podprzestrzeni wektorowej w danej przestrzeni wektorowej. Część pionowąoznaczasięzazwyczajv e E.Ponieważtworząjąwektorystycznedowłókna,czyli styczne do przestrzeni wektorowej, to istnieje naturalne utożsamienie V e E E q. PonieważdimT e E=n+madimV e E=dimE q =ntodopełniającaprzestrzeńpowinnabyć wymiarum,oznaczmyjąh e E.IstnienierozkładuprzestrzeniwektorowejT e E=V e E H e E oznacza,żekażdywektorv T e Erozłożyćmożemyjednoznacznienaczęśćpionowąv v i poziomąv h : v=v v +v h. Przyjrzyjmy się rzutowi stycznemu wektora v na TM: Tζ(v)=Tζ(v v +v h )=Tζ(v v )+Tζ(v h )=0+Tζ(v h )=Tζ(v h ). SamwektorvijegoczęśćpoziomamajątakiesamerzutynaT q M,odwzorowanieTζobcięte doh e Ejestizomorfizmem.JakkolwiekwybórprzestrzenidopełniającejHEwjednympunkcie jest dość dowolny, jednak powiązanie musi spełniać pewne dodatkowe warunki: po pierwsze rozkład ten musi gładko zależeć od punktu, po drugie musi być zgodny ze strukturą wiązki liniowej. Oba te warunki należy oczywiście doprecyzować. Najpierw gładkość: zamiast mówić o rozkładzie przestrzeni stycznej możemu mówić o rozkładzie wektorów na składowe. Rozkład ten jest odwzorowaniem T e E V e E H e E KorzystajączizomorfizmuH e E T q Morazzfaktu,żeprzytakimrozkładziewektorstyczny można oddzielić od jego punktu zaczepienia, po zebraniu rozkładów punkt po punkcie w E otrzymujemy odwzorowanie Γ:TE E M E M TM, v (τ E (v),v v,tζ(v h )) (5) Ponieważ odwzorowanie to pochodzi od rozkładu na część pionową i poziomą na wektorach pionowych powinno być identycznością. Powiązanie jest gładkie jeśli powyższe odwzorowanie jest gładkie. Część niebieska to punkt zaczepienia wektora, część czerwona to wektor pionowy utożsamiony ze stosownym elementem włókna. Z wcześniejszych rozważań wynika, że powiązanie musizachowywaćrzutnae(niebieskie),tznγ pr 1 =τ E orazrzutnatm,czyliγ pr 3 =Tζ. Trochę trudniej jest wypowiedzieć warunek zgodności ze strukturą wiązki wektorowej(zgodność ta nazywana jest też liniowością powiązania. Zauważmy, że wiązka styczna jest wiązką wektorową na dwa sposoby. Pierwszy z nich jest oczywisty: wektory styczne są wektorami, tzn wiązka τ E :TE E 2

jest wiązką wektorową. Okazuje się jednak, że także Tζ:TE TM jest wiązką wektorową. Okazuje się, że można dodać do siebie dwa wektory zaczepione w różnych punktach ale mające ten sam rzut styczny. Niezbędny jest obrazek: E v v+w w M ζ Tζ(v)=Tζ(w) Jeśliwektoryviwmajątensamrzutstyczny,toistniejątakiekrzyweγ v iγ w,doktórych tewektorysąstyczneiktóremająjednakowerzutynam,tznζ γ v =ζ γ w.dlakażdej wartościparametrutpunktyγ v (t)iγ w (t)sąwtymsamymwłókniewiązkiζ,możnawięcje dodać korzystając z wektorowej struktury włókien otrzymując nową krzywą t γ v (t)+γ w (t). Wektor styczny do tej nowej krzywej jest sumą wektorów stycznych do E względem drugiej struktury wiązki wektorowej. To drugie dodawanie oznaczać będziemy +. Obejrzyjmy oba dodawania we współrzędnych. W TE mamy współrzędne pochodzące od współrzędnych w E: (x i,y a,ẋ j,ẏ b ),czyliwektorstycznynapisaćmożemyjako podobnie v=ẋ i (v) x i+ẏa (v) y a w=ẋ i (w) x i+ẏa (w) y a. Jeśliviwzaczepionesąwtymsamympunkcietomożemyznaleźćv+wwzwykłymsensie, co można napisać v+w=(ẋ i (v)+ẋ i (w)) x i+(ẏa (v)+ẏ a (w)) y a. JeślizaśviwzaczepionesąwróżnychpunktachtegosamegowłóknaE q imajątensamrzut nat q M,czyliẋ i (v)=ẋ i (w),tomożnajedodaćwdrugimsensieotrzymującwektor v +w=(ẋ i (v)) x i+(ẏa (v)+ẏ a (w)) y a 3

zaczepionywpunkciewłóknae q będącegosumąpunktówzaczepieniawektorówviw,czyli y a (v +w)=y a (v)+y a (w). Dodawanie zwykłe odbywa się w trzeciej i czwartej współrzędnej, podczas gdy pierwsza i druga muszą być równe: (x i,y a,ẋ i,ẏ a ), dodawanie w drugim sensie odbywa się w drugiej i czwartej współrzędnej, podczas kiedy pierwszaitrzeciamusząbyćrówne: (x i,y a,ẋ i,ẏ a ). W obrazie odwzorowania(5) też są dwie struktury wiązki wektorowej: jedna nad E adruganadtm E M E M TM E E M E M TM TM Powiązanie Γ( patrz(5)) jest liniowe jeśli jest izomorfizmem liniowym ze względu na obie struktury wiązki wektorowej. Po tej dość długiej dyskusji jesteśmy w stanie sformułować w sposób kompletny definicję powiązania liniowego w wiązce wektorowej: Definicja 1 Powiązaniem liniowym w wiązce wektorowej ζ: E M nazywamy odwzorowanie gładkie Γ Γ:TE E M E M TM zachowujące rzuty na E i TM oraz liniowe ze względu na obie struktury wiązki wektorowej oraz identycznościowe na wektorach pionowych. Powyższa definicja oznacza między innymi, że przemienny jest diagram TE τ E Tζ 5 5555555 E TM id Γ E M E M TM pr 1 pr 3 E TM id (6) Zapiszmy odwzorowanie Γ we współrzędnych, uwzględniając identyczności na E i TM: Γ(x i,y a,ẋ j,ẏ b )= ( x i,y a,f b (x i,y a,ẋ i,ẏ a ),ẋ i) LiniowośćzewzględunastrukturęwiązkinadEoznacza,żefunkcjeF b musząmiećpostać F b (x i,y a,ẋ i,ẏ a )=G b j (xi,y a )ẋ j +H b c (xi,y a )ẏ c Dalej,liniowośćzewzględunastrukturęwiązkinadTM oznacza,żefunkcjeh b c niemogą zależećody a,zaśfunkcjeg b j(x i,y a )ẋ j musząmiećpostać G b aj (xi )y a ẋ j. 4

Jeślidołączmywarunek,abynawektorachpionowych(ẋ i =0)odwzorowaniebyłoidentycznościąotrzymamyH b c =δb c iostatecznie Γ(x i,y a,ẋ i,ẏ a ),ẋ i )=(x i,y a,g b aj (xi )y a ẋ j +ẏ b,ẋ i ) TradycjakażefunkcjeG b aj oznaczaćraczejγb aj inazywaćsymbolamichristofela. Pochodnakowariantna.Wwiązcewektorowejζ :E MzpowiązaniemliniowymΓ zdefiniowanajestpochodnakowariantnacięćwiązkiζ.niechσ:m Ebędziecięciemζ.Dla v T q Mdefiniujemy ( v σ)(q)=pr 2 (Γ(Tσ(v))) Wzór wygląda być może s dpodób skomplikowany, ale procedurę wyznaczania wartości pochodnej cięcia w punkcie q w kierunku wektora v wypowiedzieć można prosto: wektor v podnosimy do wektora stycznego do E w punkcie σ(q) przy pomocy odwzorowania Tσ a następnie bierzemy jego część pionową względem powiązania. Część pionowa jako styczna do włókna może być utożsamiona z elementem włókna, tzn wartość pochodnej kowariannej cięcia w punkcie q jest elementeme q.mającpolewektorowexnammożemyobliczyćpochodnącięciaσwkażdym punkcie otrzymując nowe cięcie X σ:m E. Policzmy pochodną kowariantną używając współrzędnych. Niech σ będzie dane przez funkcje σ a,tzn σ(q)=σ a (q)e a v=ẋ i (v) x i Tσ(v)=ẋ i (v) (v) x i+ σa x kẋk y a iwkońcu ( v σ)(q)= ( σ a x kẋk (v)+γ a kb σb (q)ẋ k (v) ) e a Oto podstawowe własności pochodnej kowariantnej: Fakt1(1)Pochodnakowariantnajestliniowazewzględunav,tzn. λv σ=λ v σ, v+v σ= v σ+ v σ; (7) (2) Pochodna kowariantna jest różniczkowaniem, tzn, jeśli f jest funkcją na M a σ cięciem, to v (fσ)=f v σ+(vf)σ. (8) Działanie pochodnej kowariantnej na funkcjach zadać możemy wzorem v f=vf (9) 5

i wtedy wzór(8) przyjmuje postać v (fσ)=f v σ+( v f)σ. Dowód: Wzory(7) wynikają wprost z definicji pochodnej kowariantnej: v+v σ=pr 2 (Γ(Tσ(v+v ))= odwzorowanie styczne jest odwzorowaniem liniowym, więc =pr 2 (Γ(Tσ(v)+Tσ(v ))= Γ też jest odwzorowaniem liniowym(używamy tu zwykłej liniowości nad E) =pr 2 (Γ(Tσ(v))+Γ(Tσ(v ))=pr 2 (Γ(Tσ(v)))+pr 2 (Γ(Tσ(v ))= v σ+ v σ. Wzoru dotyczącego pochodnej względem λv dowodzimy podobnie. We wzorze(8) podnosimy wektor do cięcia σ pomnożonego przez funkcję f. Potrzebujemy więc informacji na temat odwzorowania T(f σ): T(fσ)(v)=f(q)Tσ(v)+(vf)(q)σ(q) vert gdzieσ(q) vert jestpionowympodniesieniemelementuσ(q)dowektorastycznegodowłókna E q wpunkcieσ(q).ogólniej,jeślie E q toe vert jestwektoremstycznymdokrzywejt e + te. W wykładzie dotyczącym pól wektorowych podawaliśmy przykład pola Eulera na wiązce wektorowej.jeszczeinaczejmożnapowiedzieć,żee vert jestwartościątegopolawpunkciee. Terazmożemypoliczyć v (fσ) v (fσ)=pr 2 (Γ(T(fσ)(v))) =pr 2 (Γ(f(q)Tσ(v)+(vf)(q)σ(q) vert )) =f(q)pr 2 (Γ(Tσ(v))+(vf)(q)pr 2 (Γ(σ(q) vert )) Γ na wektorach pionowych jest identycznością, więc =f(q)pr 2 (Γ(Tσ(v))+(vf)(q)σ(q)=f(q) σ +(vf)(q)σ(q) Jeśli założymy, że pochodna kowariantna spełnia regułę Leibniza, możemy rozszerzyć ją na cięcia dowolnych wiązek tensorowych związanych z E. W szczególności na cięcia wiązki dualnej E M.Wzórnapochodnąkowariantnącięciaαwiązkidualnejwyprowadzimyużywając współrzędnych. Niech σ=σ a e a, α=α a ɛ a, v=ẋ i x i, gdzieɛ a tocięciawiązkie Mtworzącewkażdympunkciebazędualnądo(e a ).Ewaluacja cięciaαnacięciuσjestfunkcjąnam Zgodnie z zasadami powinno więc być: α,σ =α a σ a, v α,σ = v α,σ(q) + α(q), v σ. 6

Liczymy używając współrzędnych ( v α,σ =ẋ i x i(α aσ a )=ẋ i αa x iσa )+ẋ i ( α a σ a x i ) (10) v α,σ(q) =( v α) b σ b (11) ( ) σ b α(q), v σ =α a +Γ b x iẋi kc σc ẋ k (12) Dodajemy(11)do(12)iporównujemyz(10) ( ( ẋ i αb )+ẋ i σ b ) ( ) σ α x iσb b =( x i v α) b σ b b +α b +Γ b x iẋi kc σc ẋ k, wyznaczamy szukaną wielkość i korzytamy z dowolności σ ( ) ( v α) b σ b =ẋ i αb Γ b x iσb kc σc ẋ k α b ( v α) b = α b x iẋi Γ a kbẋ k α a No i co dalej? Najczęściej pojawiającą się koneksją jest koneksja w wiązce stycznej, zwłaszcza koneksja związana z metryką. O tym będzie w przyszłym semestrze! 7