5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn

Podobni dokumenti
UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014

Osnove matematicne analize 2018/19

Slide 1

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru

ZveznostFunkcij11.dvi

Vrste

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s

FGG13

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit

CpE & ME 519

Brownova kovariancna razdalja

Matematika 2

glava.dvi

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množic

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

FGG14

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se

'Kombinatoricna optimizacija / Lokalna optimizacija'

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-17.dvi

Vektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter

Teme za zaključne naloge Jaka Smrekar 23. julij 2016 Kazalo 1 Topologija Dugundjijev razširitveni izrek Izrek

resitve.dvi

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v

GeomInterp.dvi

resitve.dvi

Osnove verjetnosti in statistika

Wienerjevemu indeksu podobni indeksi na grafih

UM FKKT, Bolonjski visoko²olski program Kemijska tehnologija Vpisna ²tevilka Priimek, ime 3. test pri predmetu MATEMATIKA II Ra unski del

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy

Osnove teorije kopul in maksmin kopule

Microsoft PowerPoint - IPPU-V2.ppt

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 2017

Topoloegingroup let elax elax endgroup [PleaseinsertPrerenderUnicode{Å¡}intopreamble]ki pristopi k analizi bioloegingroup let elax elax endgroup

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Denis Kolarič Maribor, 2010

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Rešene naloge iz Linearne Algebre

PowerPoint Presentation

H-Razcvet

Podatkovni model ER

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf

resitve.dvi

MONADE V FUNKCIJSKEM PROGRAMIRANJU MITJA ROZMAN Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani Članek predstavi monado, eno pomembnejših struk

Četrta vaja iz matematike 1 Andrej Perne Ljubljana, 2006/07 zaporedja Zaporedje je predpis, ki vsakemu n N priredi a n R. Monotonost zaporedij: Zapore

Lehmerjev algoritem za racunanje najvecjega skupnega delitelja

Numeri na analiza - podiplomski ²tudij FGG doma e naloge - 1. skupina V prvem delu morate re²iti toliko nalog, da bo njihova skupna vsota vsaj 10 to k

Microsoft PowerPoint - Java-rekurzija.ppt

Del 1 Limite

Microsoft Word - M docx

Diapozitiv 1

Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA I Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta L

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi

MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n+2

OSNOVE UMETNE INTELIGENCE

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr

2.1 Osnovni pojmi 2 Nim Ga²per Ko²mrlj, Denicija 2.1 P-poloºaj je poloºaj, ki je izgubljen za igralca na potezi. N- poloºaj je poloºaj, ki

resitve.dvi

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok

MergedFile

ACAD-BAU-Analiza-prostorov

POPOLNI KVADER

Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič 22. maj 2013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posamezni segmenti p

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Vika Koban Maribor, 2012

Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- 2K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota.

Document ID / Revision : 0519/1.3 ID Issuer System (sistem izdajatelja identifikacijskih oznak) Navodila za registracijo gospodarskih subjektov

Teorija kodiranja in kriptografija 2013/ AES

M

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese

Prevodnik_v_polju_14_

Delavnica Načrtovanje digitalnih vezij

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA NEŽKA RUGELJ SHOROV ALGORITEM DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2017

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t

Poglavje 1 Kinematika in dinamika 1.1 Premočrtno gibanje Rešene naloge 1. Točka se giblje premočrtno po osi x. V času od 0 do t 1 se giblje s ko

DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z in z Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a p

DS2.dvi

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

Popravki nalog: Numerična analiza - podiplomski študij FGG : popravljena naloga : popravljena naloga 14 domače naloge - 2. skupina

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

Osnove verjetnostne metode doc. dr. R. Škrekovski Oddelek za Matematiko Fakulteta za Matematiko in Fiziko Univerza v Ljubljani

Transkripcija:

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisni. Če so krajevni vektorji do točk a 0,..., a k v R n afino neodvisni, konveksno ogrinjačo teh točk imenujemo k-simpleks in ga označimo a 0 a 1... a k. Simpleks b 0 b 1... b l je lice simpleksa a 0 a 1... a k, če je {b 0,..., b l } podmnožica množice {a 0,..., a l }; pišemo b 0 b 1... b l < a 0 a 1... a n. Opomba 5.2 Naj bo x R n in a 0 a 1... a k simpleks v R n. Točka x a 0 a 1... a k natanko tedaj, ko obstajajo (enolično določena) števila t 0,..., t k I, da je x = k i=0 t ia i in k i=0 t i = 1. Opomba 5.3 Naj bosta a 0 a 1... a k in b 0 b 1... b l simpleksa in ϕ: {a 0,..., a k } {b 0,..., b l } poljubna preslikava. Tedaj obstaja (enolično določena) linearna preslikava f : a 0 a 1... a k b 0 b 1... b l, da je f(a i ) = ϕ(a i ). Definirana je s predpisom f( k i=0 t ia i ) = k i=0 t iϕ(a i ). Definicija 5.4 Množica simpleksov K v evklidskem prosotru R n je simplicialni kompleks, če zadošča spodnjim zahtevam. 1. Če je σ K in je ρ < σ, je ρ K. 2. Če sta σ, τ K, je σ τ bodisi prazna množica bodisi je skupno lice obeh simpleksov. 3. Množica K je lokalno končno pokritje za telo kompleksa K = σ K σ. Opomba 5.5 Množica A K je zaprta natanko tedaj, ko je za vsak simpleks σ K množica A σ zaprta v σ. 1

2 1. SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Opomba 5.6 Preslikava f : K X je zvezna natanko tedaj, ko je za vsak simpleks σ K zožitev f σ : σ X zvezna. Naloga 5.7 Naj bo K simplicialni kompleks. Pokaži, da je K lokalno kompakten, lokalno povezan in lokalno povezan s potmi. Rešitev. Naj bo x K. Tedaj obstaja okolica U točke x, da U seka le končno mnogo simpleksov iz K; označimo te simplekse s σ 1,..., σ k. Tedaj je U k i=1 σ i. Ker je C = k i=1 σ i končna unija kompaktnih množic, je kompaktna. Ker je x U C in je U okolica za x, je tudi C okolica za x. Torej je K lokalno kompakten. Naj bo x K in U K njena okolica. Naj bodo σ 1,..., σ k vsi simpleksi iz K, ki vsebujejo točko x. (Množica k i=1 σ i je neprazna, saj vsebuje x, zato je simpleks v K; imenujemo ga nosilec točke x.) Naj bo L = K {σ 1,..., σ k }. Če je σ L, potem x σ. Tedaj za vsako lice ρ < σ velja x ρ, torej je ρ L. Se pravi, da je L podkompleks v K. Množica L je zaprta v K in x L, zato je d(x, L ) = d > 0. Naj bo r (0, d) tako število, da je V = K(x, r) K U. Pokažimo, daje V povezana s potmi. Naj bo y V. Ker je d(x, y) < r < d, je y k i=1 σ i. Torej obstaja j, da je y σ j. Ker je σ j konveksna množica, je tudi daljica xy σ j in posledično xy V. Torej je γ : I V definirana s predpisom γ(t) = (1 t)y + tx pot od y do x. Se pravi, da je množica V povezana s potmi. Tako smo pokazali, da je K lokalno povezan s potmi in zato tudi lokalno povezan. Opomba: Pokazali smo celo več; namreč K je lokalno kontraktibilen, kar pomeni, da ima vsaka točka bazo kontraktibilnih okolic. Pri zgornjih oznakah lahko definiramo H : V I V s predpisom H(y, t) = (1 t)y + tx. Tedaj je H homotopija med id V in c x, se pravi, da je V kontraktibilen. Naloga 5.8 Naj bo K simplicialni kompleks. natanko tedaj, ko je povezan s potmi. Tedaj je K povezan Rešitev. Vemo, da iz dejstva, da je K povezan s potmi, sledi, da je K povezan. Vsak povezan prostor, ki je še lokalno povezan s potmi, je povezan s potmi.

3 Naloga 5.9 Naj bo K simplicialni kompleks. Pokaži, da je za vsak n N {0} n-ti skelet K (n) = {σ K dim σ n} simplicialni podkompleks. Pokaži, da so naslednje trditve ekvivalentne. 1. Telo 1-skeleta K (1) je povezan. 2. Za vsak n N je K (n) povezan. 3. Telo K je povezan. Rešitev. Naj bo σ K (n) in ρ < σ njegovo lice. Tedaj je dim ρ dim σ in zato ρ K (n). Naj za σ, ρ K (n) K velja σ ρ. Ker je K simplicialni kompleks, je σ ρ skupno lice in zato je v K (n). Ker je K lokalno končno pokritje za K, je tudi K (n) lokalno končno pokritje za K (n). Torej je K (n) simplicialni podkompleks. (1 2) Naj bo K (1) povezan in naj bo n N. Za vsak σ K (n) naj bo X σ = K (1) σ. Ker je K (1) σ, je X σ povezan. Ker je σ K (n)x σ = K (1), je K (n) = σ K (n)x σ povezan. (2 3) Za dovolj velike n je K (n) = K. Če je K(n) povezan za vsak n N, je torej K povezan. (3 1) Naj bo K povezan. Denimo, da K (1) ni povezan. Naj bo U V = K (1) separacija. Naj bo K U = {σ K σ U } in K V = {σ K σ V }. Naj bo σ K. Ker je σ (1) povezan s potmi, je bodisi σ (1) U bodisi σ (1) V, se pravi K U K V =. Brez težav se prepričamo, da sta K U in K V simplicialna podkompleksa. Torej je K U K V separacija za K, kar ni možno. Torej je K (1) povezan. Naloga 5.10 Naj bo K simplicialni kompleks. Pokaži, da so naslednje trditve ekvivalentne. 1. Telo 1-skeleta K (1) je povezan s potmi. 2. Za vsak n N je K (n) povezan s potmi. 3. Telo K je povezan s potmi. Rešitev. Sledi iz prejšnjih dveh nalog.

4 1. SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Naloga 5.11 Naj bo K simplicialni kompleks. 1. Naj bo S K končna podmnožica. Tedaj obstaja končen podkompleks L < K, da je S L. 2. Naj bo A K zaprta. Pokaži, da je A kompaktna natanko tedaj, ko je A L za kak končen podkompleks L < K. 3. Pokaži, da je K kompaktna natanko tedaj, ko je K končna. Rešitev. 1. Naj bo L = ρ S {vsa lica simpleksa ρ}. Po definiciji je L končna množica. Naj bo σ L. Tedaj obstaja ρ S, da je σ < ρ. Tedaj je vsako lice τ < σ tudi lice τ < ρ, torej je τ L. Se pravi, da je L simplicialni kompleks. 2. Naj bo A L za kak končen podkompleks L < K. Tedaj je A = σ L (A σ). Ker je A σ zaprta v σ, ki je zaprta v ambientnem prostoru R n, je kompaktna. Torej je A končna unija kompaktnih množic, zato je kompaktna. Denimo, da A ni vsebovana v nobenem končnem podkompleksu. Po točki (1) obstaja števno mnogo simpleksov σ 1, σ 2,... K, da je A σ n. Za vsak n N izberimo x n A σ n. Tedaj zaporedje (x n ) n N nima stekališča. Vsaka točka x K ima namreč okolico U, ki seka le končno mnogo simpleksov iz K. Taka množica pa lahko vsebuje le končno mnogo členov zaporedja (x n ) n N. Torej A ni kompaktna množica. Implikacijo v desno lahko dokažemo tudi na sledeči način. Za vsak x A obstaja odprta okolica U x točke x, ki seka le končno mnogo simpleksov iz K. Množica {U x x A} je odprto pokritje za kompaktno množico A, zato obstaja končno podpokritje {U x1,..., U xk }. Ker je A k i=1 U x i in unija na desno seka le končno mnogo simpleksov iz K, tudi A seka le končno mnogo simpleksov iz K. Ker je vsaka končna podmnožica v K vsebovana v končnem simplicialnem podkompleksu, je A vsebovana v telesu nekega končnega podkompleksa. 3. Sledi iz točke (2). Definicija 5.12 Topološki prostor X je topološki polieder, če obstaja simplicialni kompleks K, da je X homeomorfen telesu K. Simplicialni kompleks K imenujemo triangulacija poliedra X.

5 Naloga 5.13 Pokaži, da so kolobar, Möbiusov trak, torus in sfera topološki poliedri. Rešitev. Triangulacija za kolobar. Tringulacija za Möbiusov trak. a a = a Tringulacija za torus. b a a = b Sfera je homeomorfna robu 3-simpleksa, torej ima simplicaialni kompleks K katerega telo je homeomorfno S 2, štiri 2-simplekse, šest 1-simpleksov in štiri 0-simplekse.

6 1. SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Opomba 5.14 Videli smo, da so topološki poliedri lokalno lepi prostori. Ali je vsaka n-mnogoterost topološki polieder? 1. Za n = 1 je odgovor očitno da. 2. Za n = 2 je odgovor da, kar je okrog leta 1920 dokazal T. Radó. 3. Za n = 3 je tudi odgovor da, kar sta okrog leta 1950 dokazala E. E. Moise in R. H. Bing. 4. V dimenziji 4 obstaja mnogoterost, ki ni topološki polieder. 5. Za n 5 je vprašanje še vedno brez odgovora. Definicija 5.15 Naj bo K simplicialni kompleks in σ K glavni simpleks; to pomeni, da ni pravo lice nobenega simpleksa. Naj bo ρ lice kodimenzije 1 simpleksa σ, ki ni pravo lice nobenega drugega simpleksa iz K. Tedaj je L = K {σ, ρ} simplicialni kompleks. Operaciji, ki simplicialnemu kompleksu K priredi L, pravimo elementarni kolaps in pišemo K e L. Pravimo, da simplicialni kompleks kolabira na L, pišemo K L, če obstaja zaporedje elementarnih kolapsov K e L 1 e... e L n e L. Naloga 5.16 Naj simplicialni kompleks K kolabira na simplicialni kompleks L. Pokaži, da obstaja krepka deformacijska retrakcija iz K na L. Rešitev. Dovolj je trditev pokazati za primer, ko K e L. Naj bo K = L {σ, τ}, kjer je σ glavni simpleks v K in τ njegovo lice kodimenzije 1, ki ni lice nobenega drugega simpleksa. Naj bo n dimenzija simpleksa σ. Naj bo e 0 = (1,..., 1) R n in e i i-ti enotski vektor v R n. Naj bo σ = e 0 e 1... e n. Definirajmo preslikavo H : σ I σ s predpisom x H(x, t) = (1 t)x + t. x Preslikava H je homotopija med id σ in retrakcijo simpleksa σ na σ Int e 1... e n. Naj bo f : σ σ homeomorfizem, ki τ preslika na e 1... e n. Preslikava H : K I K definirana s predpisom H(x, t) = { (x, t), x L, f 1 ( H(f(x), t)), x σ,

7 je krepka deformacijska retrakcija poliedrea K na polieder L. Preslikava H je zvezna, saj je zvezna vsaka zožitev H σ I, množica {σ I σ K} pa je zaprto lokalno končno pokritje za K I. Definicija 5.17 Topološki polieder P je kolapsibilen, če obstaja simplicialni kompleks K, ki kolabira na trivialni kompleks in velja K P. Naloga 5.18 Pokaži, da je Bingova hiša kontraktibilen ni pa kolapsibilen topološki poliender. Rešitev. Spodnja slika prikazuje Bingovo hišo. Bingova hiša Bingova hiša je krepki deformacijski retrakt 3-dimenzionalne krogle, ki je kontraktibilna, zato je kontraktibilna. V poljubni triangulaciji K Bingove hiše je vsako lice kodimenzije ena glavnega simpleksa vsebovano v vsaj dveh simpleksih. Torej ne obstaja elementarni kolaps simplicialnega kompleksa K na noben njegov podkompleks. Torej K ni kolapsibilen.