切空间、切丛与收缩算子

news/2025/10/26 20:43:42/文章来源:https://www.cnblogs.com/wjma2719/p/19167360

切空间、切丛与收缩算子

切空间

一般流形上的切空间的定义相对比较抽象,流形优化一般只考虑有限维线性空间上的流形,此时的切空间定义简单一些。一般的情况可以类似的推广,这里不去讨论。

定义
\(\mathcal{M}\)\(\mathcal{E}\) 的一个子集。对于所有 \(x \in \mathcal{M}\),定义:

\[\mathrm{T}_x\mathcal{M} = \{ c'(0) \mid c: I \to \mathcal{M} \text{ 是光滑的且 } c(0) = x \}, \]

其中 \(I\) 是包含 \(t = 0\) 的任意开区间。也就是说,\(v \in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\) 当且仅当存在 \(\mathcal{M}\) 上经过 \(x\) 且导数为 \(v\) 的光滑曲线。

定理(切空间与局部定义函数核空间的关系)
\(\mathcal{M}\)\(\mathcal{E}\) 的一个嵌入子流形。考虑 \(x \in \mathcal{M}\) 以及集合 \(\mathrm{T}_x\mathcal{M}\)。若 \(\mathcal{M}\) 是一个开子流形,那么 \(\mathrm{T}_x\mathcal{M} = \mathcal{E}\)。否则,\(\mathrm{T}_x\mathcal{M} = \ker \mathrm{D}h(x)\),其中 \(h\) 是在 \(x\) 处的任意局部定义函数。

证明

  • (1) 若 \(\mathcal{M}\) 是一个开子流形,显然 \(\mathrm{T}_x\mathcal{M} \subset \mathbb{R}^d = \mathcal{E}\)

    \(\forall v \in \mathbb{R}^d = \mathcal{E}\),令 \(c(t)=x+tv\),则光滑且 \(c(0)=x\);于是 \(c^\prime(0)=v\in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\),则 \(\mathbb{R}^d = \mathcal{E} \subset \mathrm{T}_x\mathcal{M}\),综上:

    \[\mathrm{T}_x\mathcal{M} = \mathcal{E}. \]

  • (2) 否则

    • (2-1) 先证 \(\mathrm{T}_x\mathcal{M} \subset \ker \mathrm{D}h(x)\)

      \(\forall v \in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\)\(\exists~c: I \rightarrow \mathcal{M}\)\(c(0)=x,~c^\prime(0)=v\)

      又因为 \(c(t)\in \mathcal{M}, \forall t \in I\),又由 \(c\) 的连续性,当 \(t\) 充分小时,有 \(c(t)\in U \bigcap \mathcal{M}\),则 \(h(c(t))=0\),于是

      \[0=\frac{d}{dt} \left( h(c(t)) \right)= \mathrm{D}h(c(t))c^\prime(t), \]

      \(t=0\),则 \(0=\mathrm{D}h(x)v\),于是 \(v\in \ker \mathrm{D}h(x)\)\(\mathrm{T}_x\mathcal{M} \subset \ker \mathrm{D}h(x)\) 得证。

    • (2-2) 下证 \(\ker \mathrm{D}h(x) \subset \mathrm{T}_x\mathcal{M}\)

      \(u\in \mathbb{R}^{d-k}\),令 \(\gamma(t)=F(x)+t \begin{bmatrix} u \\ 0 \end{bmatrix}\)\(F\) 即为前文嵌入子流形等价定义中的;

      \(x\in U\cap \mathcal{M}\),则 \(F(x)\in V\cap \mathcal{M}\)

      \(\begin{bmatrix} u \\ 0 \end{bmatrix}\in E\),则 \(\gamma(t)\in E\)

      \(V\) 是开集,则当 \(t\) 充分小的时候,\(\gamma(t)\in V\cap E\)

      \(c(t)=F^{-1}(\gamma(t))\),则 \(c(0)=F^{-1}(F(x))=x\)

      \(c^\prime(t)=\mathrm{D}F^{-1}(\gamma(t))\gamma^\prime(t)\),则 \(c^\prime(0)=\mathrm{D}F^{-1}(F(x))\begin{bmatrix} u \\ 0 \end{bmatrix}=(\mathrm{D}F(x))^{-1}x\)

      其中最后一个等式是因为 \(\mathrm{D}x=I=\mathrm{D}(F^{-1}\circ F(x))=\mathrm{D}F^{-1}(F(x))\mathrm{D}F(x)\)

      于是 \(\forall v \in \ker \mathrm{D}h(x)\)\(\exists \begin{bmatrix} u \\ 0 \end{bmatrix}=\mathrm{D}F(x)v=\begin{bmatrix} * \\ \mathrm{D}h(x) \end{bmatrix}v\),则 \(v\in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\)

      \(\ker \mathrm{D}h(x) \subset \mathrm{T}_x\mathcal{M}\) 得证。

综上 \(\ker \mathrm{D}h(x) =\mathrm{T}_x\mathcal{M}\)

切丛

定义(切丛)
流形 \(\mathcal{M}\) 的切丛定义为:

\[\mathrm{T}\mathcal{M} = \{(x, v) : x \in \mathcal{M} \text{ 且 } v \in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\}. \]


对于切向量 \(v \in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\),我们有时会将 \(v\)\((x, v)\) 这两个概念混同。如果从上下文能清楚知道 \(v\) 的基点是 \(x\),我们可以写成 \((x, v) \in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\),甚至 \(v \in \mathrm{T}\mathcal{M}\)

切丛是一个流形。

定理
\(\mathcal{M}\)\(\mathcal{E}\) 的一个嵌入子流形,则切丛 \(\mathrm{T}\mathcal{M}\)\(\mathcal{E} \times \mathcal{E}\) 的一个嵌入子流形,且 \(\dim \mathrm{T}\mathcal{M}=2\dim \mathcal{M}\)

证明
\(\forall (\bar{x},\bar{v})\in \mathrm{T}\mathcal{M}\),只需在 \((\bar{x},\bar{v})\) 处找到对应的局部定义函数即可。

由于 \(\bar{x}\in \mathcal{M}\),而 \(\mathcal{M}\)\(\mathcal{E}\) 的一个嵌入子流形,则存在 \(\overline{x}\)\(\mathcal{E}\) 中的一个邻域 \(U\) 以及一个光滑函数 \(h: U \to \mathbb{R}^k\),满足:

  • (a) 若 \(y\)\(U\) 中,则 \(h(y) = 0\) 当且仅当 \(y \in \mathcal{M}\)
  • (b) \(\mathrm{rank}\mathrm{D}h(\bar{x}) = k\)

我们现在的任务是,找到 \((\bar{x},\bar{v})\) 对应的局部定义函数,一个自然的想法是 \(H: U \times \mathcal{E} \to \mathbb{R}^{2k}\)

\[H(x, v) = \begin{bmatrix} h(x) \\ \mathrm{D}h(x)[v] \end{bmatrix}. \]

这时

\[\mathrm{D}H(\bar{x},\bar{v}) = \begin{bmatrix} \mathrm{D}h(\bar{x}) & 0 \\ \mathcal{L}(\bar{x},\bar{v}) & \mathrm{D}h(\bar{x}) \end{bmatrix}, \]

于是 \(\mathrm{rank}\, \mathrm{D}H(\bar{x},\bar{v}) = \mathrm{rank}\, \mathrm{D}h(\bar{x}) + \mathrm{rank}\, \mathrm{D}h(\bar{x}) = 2k\)

不过此时还有一个问题没有解决:需说明 \(\mathrm{T}\mathcal{M} \cap (U \times \mathcal{E}) = H^{-1}(0)\)。分析如下:

\((x,v)\in\mathrm{T}\mathcal{M} \cap (U \times \mathcal{E})\),显然有 \(x\in \mathcal{M}\cap U=h^{-1}(0)\),只需说明 \(v\in \ker \mathrm{D}h(x)\)

\((x,v)\in H^{-1}(0)\),显然有 \(x\in h^{-1}(0)= \mathcal{M}\cap U\),只需说明 \(v\in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\)

于是需要说明 \(\mathrm{T}_x\mathcal{M}=\ker \mathrm{D}h(x)\),而根据前文的切空间与局部定义函数核空间的关系定理,只需证明 \(h\) 也是 \(x\) 处的局部定义函数。

\(h\)\(\bar{x}\) 的局部定义函数,\(x\)\(\bar{x}\) 的邻域 \(U\) 中的一个点,由 \(\mathrm{D}h(x)\) 的连续性,当 \(x\)\(\bar{x}\) 的某一邻域内(仍记为 \(U\))时,\(\mathrm{rank} \mathrm{D}h(\bar{x}) = k\),回带到上面的论证即可。

对于维数,利用 \(\mathrm{T}_{(\bar{x}, \bar{v})} \mathrm{T}\mathcal{M} = \ker \mathrm{D}H(\bar{x}, \bar{v})\) 和秩-零化度定理,可得出 \(\dim \mathrm{T}\mathcal{M} = \dim \mathrm{T}_{(\bar{x}, \bar{v})} \mathrm{T}\mathcal{M} = 2 \dim \mathcal{E} - 2k = 2 \dim\mathcal{M}\)


在上述证明中可以发现,一个嵌入子流形某一点处的局部定义函数是 \(h\),则在这一点的某个邻域内的任意一个点,\(h\) 也可以成为其局部定义函数,相当于 \(h\) 是这个邻域一致的局部定义函数。

定义(光滑向量场)
流形 \(\mathcal{M}\) 上的向量场是一个映射 \(V: \mathcal{M} \to \mathrm{T}_x\mathcal{M}\),使得对所有 \(x \in \mathcal{M}\),有 \(V(x) \in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\)。如果 \(V\) 是一个光滑映射,我们称它是一个光滑向量场。光滑向量场的集合记为 \(\mathfrak{X}(\mathcal{M})\)

收缩算子

给定一点 \(x \in \mathcal{M}\) 和一个切向量 \(v \in \mathrm{T}_x\mathcal{M}\),我们经常需要从 \(x\) 出发沿着方向 \(v\) 移动,同时保持在流形上:这是梯度下降算法以及流形上几乎所有优化算法的基本操作。我们可以通过沿着流形 \(\mathcal{M}\) 上任意一条满足 \(c(0) = x\)\(c'(0) = v\) 的光滑曲线 \(c\) 来实现这一点,但当然存在许多这样的曲线。一个收缩(retraction)为每一个可能的 \((x, v) \in \mathrm{T}\mathcal{M}\) 选取一条特定的曲线。此外,这种曲线的选择光滑地依赖于 \((x, v)\),我们利用切丛 \(\mathrm{T}\mathcal{M}\) 是一个流形这一事实来精确表述这种依赖关系。

定义(收缩)
流形 \(\mathcal{M}\) 上的一个收缩是一个光滑映射

\[\mathrm{R}: \mathrm{T}\mathcal{M} \to M: (x, v) \mapsto \mathrm{R}_x(v) \]

使得每条曲线 \(c(t) = \mathrm{R}_x(tv)\) 满足 \(c(0) = x\)\(c'(0) = v\)

例子
在线性流形上,\(R_x(v) = x + v\) 是一个收缩。

例子
\(x\) 是球面 \(\mathbb{S}^{d-1}\) 上的一个点,且设 \(v\)\(x\) 处是切向量,即 \(x^\top v = 0\)。为了沿 \(v\)\(x\) 出发移动同时保持在球面上,一种方法是先在 \(\mathbb{R}^d\) 中迈出一步,然后投影回球面:

\[\mathrm{R}_x(v) \triangleq \frac{x + v}{\|x + v\|} = \frac{x + v}{\sqrt{1 + \|v\|^2}}. \]

考虑由下式定义的曲线 \(c: \mathbb{R} \to \mathbb{S}^{d-1}\)

\[c(t) = \mathrm{R}_x(tv) = \frac{x + tv}{\sqrt{1 + t^2 \|v\|^2}}. \]

显然,\(c(0) = x\)。此外,可以计算得 \(c'(0) = v\),也就是说,在 \(x\) 附近,直到一阶近似,收缩曲线沿 \(v\) 移动。为了验证 \(\mathrm{R}\) 是光滑的,注意到 \(\overline{\mathrm{R}}_x(v) \triangleq (x + v)/\sqrt{1 + \|v\|^2}\) 是到整个 \(\mathbb{R}^d \times \mathbb{R}^d\) 的光滑延拓。

另一个合理的选择是沿大圆从 \(x\) 出发移动:

\[\mathrm{R}_x(v) \triangleq \cos(\|v\|)x + \frac{\sin(\|v\|)}{\|v\|} v, \]

采用通常的约定 \(\sin(0)/0 = 1\)。事实上,曲线

\[c(t) = \mathrm{R}_x(tv) = \cos(t\|v\|)x + \frac{\sin(t\|v\|)}{\|v\|} v \]

描绘出 \(\mathbb{S}^{d-1}\) 上的大圆,该大圆在 \(t=0\) 时经过 \(x\),且速度为 \(c'(0) = v\)

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