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Kanaidian Institute of Cosmic Guidance (Seeking a lifework)

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Disccusing important matters under the sun

1.
複素構造2011年02月06日08:09 「数理物理への誘い 2 」(荒木不二洋 編)の本で、
Page 78 (ゲージ場の幾何学への誘い:by 深谷賢治)
の 1-9行目に、

「複素同型の定義の中で、全単射である
正則関数φで写るものを複素同型と定義して、
たとえば、連続な全単射で写るものは
複素同型としなかった。これが複素構造を考えることに
当たる。」

と、ありますが、

ここで、
「これが複素構造を考えることに
当たる。」
の意味がわかりづらかったのですが、

お時間のあるときでよろしいので、
なぜ、「連続な全単射で写るものは
複素同型としなかった」ことが、
「複素構造を考えることに
当たる」につながるのか、

ご意見などいただけると嬉しいです。

2011年02月06日 14:53
複素曲面(一般にはcomplex manifold)で考えるのですが、とりあえず分かり易く1次元で考えるなら、コンパクトリーマン面ですが位相同型なら種数で決まってしまいます。コンパクトでなければ境界成分の数も関係します。

同型というのは本質的に同じとみなす、ということですよね。だから連続な全単射がある(逆像もそうなる)ものを同じと見なす(位相同型)と複素構造については考えません。位相的な種数でリーマン面は決まりますから、考える意味がないわけです。

ところが正則全単射がある(逆像もそうなる)ものを同じとみなす(正則同型)と種数は同じでも種数>0なら異なるものがいっぱいあります。

リーマンが最初に研究したのですが、種数g>1の時は6g-6の実パラメータが入ります。いわゆるモジュライ空間をなします。

複素構造が同じということは、正則同型とおなじことになります。だから位相的には同型でも複素構造がどれくらいあるか、同型なものを1点と見た場合、どういうものになるか、といったことは研究対象になります。少なくとも高次元では位相的なことだけではなかなか結果がでません。要するに複雑になるんですね。

岡の原理というのがあって、位相的に解けたら解析的(正則的)に解けるというものですが、岡さんの場合はmanifoldにスタインという強い条件がついています。


2011年02月06日 17:26
丁寧に御説明どうもありがとうございます。
何度も読み返します。
上記のような現象(定義その他)は、
物理現象とは違う数学的現象なのでしょうが、

数学的現象が物理現象と同型なものも
あるのでしょうね。

さて、"what do you want to do as the final
subject (as the lifework)?"
を自問しています。
そのなかのひとつに、今のお金のかかる生活を
変えていくことも必須条件になっています。

2011年02月06日 18:27
物理現象的に言えば、ひも理論の場合、リーマン面が時間的に変化するのですが、種数が変わることもあり、その臨界点では特異点を持ったようなリーマン面になるようですね。

種数一定の場合、時間的に位相的に動くなら微分幾何の手法は使えません。正則に動くと考えるのが普通のようです。この場合複素幾何の手法が使えるのですが、モジュライ理論は物理の人のみならず、数学の人にも難しいようですね。

位相同型というのは、位相幾何の人には当たり前のことで、正則同型のカテゴリーで考えると細かく見過ぎということですね。

複素解析的には位相同型で考えると、見方が荒すぎて、何も分からないし、面白くないということなんです。

1次元の場合、単連結領域(境界を2点以上持つ)はリーマンの定理によって単位円と同型です。単連結ということは位相的条件です。

ところが円環となると、単位円に相当するような基本領域はありません。上記のような単連結領域のモジュライ空間は1点なんですが、円環の場合はそうではありません。


# by krishnabrane | 2011-05-14 15:49 | Applied math
# by krishnabrane | 2011-05-14 15:32 | Family Photos
複素構造
2011年02月06日08:09 「数理物理への誘い 2 」(荒木不二洋 編)の本で、
Page 78 (ゲージ場の幾何学への誘い:by 深谷賢治)
の 1-9行目に、

「複素同型の定義の中で、全単射である
正則関数φで写るものを複素同型と定義して、
たとえば、連続な全単射で写るものは
複素同型としなかった。これが複素構造を考えることに
当たる。」

と、ありますが、

ここで、
「これが複素構造を考えることに
当たる。」
の意味がわかりづらかったのですが、

お時間のあるときでよろしいので、
なぜ、「連続な全単射で写るものは
複素同型としなかった」ことが、
「複素構造を考えることに
当たる」につながるのか、

ご意見などいただけると嬉しいです。

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2011年02月06日 14:53
複素曲面(一般にはcomplex manifold)で考えるのですが、とりあえず分かり易く1次元で考えるなら、コンパクトリーマン面ですが位相同型なら種数で決まってしまいます。コンパクトでなければ境界成分の数も関係します。

同型というのは本質的に同じとみなす、ということですよね。だから連続な全単射がある(逆像もそうなる)ものを同じと見なす(位相同型)と複素構造については考えません。位相的な種数でリーマン面は決まりますから、考える意味がないわけです。

ところが正則全単射がある(逆像もそうなる)ものを同じとみなす(正則同型)と種数は同じでも種数>0なら異なるものがいっぱいあります。

リーマンが最初に研究したのですが、種数g>1の時は6g-6の実パラメータが入ります。いわゆるモジュライ空間をなします。

複素構造が同じということは、正則同型とおなじことになります。だから位相的には同型でも複素構造がどれくらいあるか、同型なものを1点と見た場合、どういうものになるか、といったことは研究対象になります。少なくとも高次元では位相的なことだけではなかなか結果がでません。要するに複雑になるんですね。

岡の原理というのがあって、位相的に解けたら解析的(正則的)に解けるというものですが、岡さんの場合はmanifoldにスタインという強い条件がついています。

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2011年02月06日 17:26
丁寧に御説明どうもありがとうございます。
何度も読み返します。
上記のような現象(定義その他)は、
物理現象とは違う数学的現象なのでしょうが、

数学的現象が物理現象と同型なものも
あるのでしょうね。

さて、"what do you want to do as the final
subject (as the lifework)?"
を自問しています。
そのなかのひとつに、今のお金のかかる生活を
変えていくことも必須条件になっています。


2011年02月06日 18:27
物理現象的に言えば、ひも理論の場合、リーマン面が時間的に変化するのですが、種数が変わることもあり、その臨界点では特異点を持ったようなリーマン面になるようですね。

種数一定の場合、時間的に位相的に動くなら微分幾何の手法は使えません。正則に動くと考えるのが普通のようです。この場合複素幾何の手法が使えるのですが、モジュライ理論は物理の人のみならず、数学の人にも難しいようですね。

位相同型というのは、位相幾何の人には当たり前のことで、正則同型のカテゴリーで考えると細かく見過ぎということですね。

複素解析的には位相同型で考えると、見方が荒すぎて、何も分からないし、面白くないということなんです。

1次元の場合、単連結領域(境界を2点以上持つ)はリーマンの定理によって単位円と同型です。単連結ということは位相的条件です。

ところが円環となると、単位円に相当するような基本領域はありません。上記のような単連結領域のモジュライ空間は1点なんですが、円環の場合はそうではありません

# by krishnabrane | 2011-05-14 15:09
What are the unsolved problems in this field.

What are the possble employments we should bear in
mind in the course of matering this field?
# by krishnabrane | 2011-05-14 15:00 | 電波天文学
Discussin of digital vs. quantum - continuity

保江邦夫氏の本「量子力学」の 「はじめに」の部分の最後に: 「量子力学の理論的な枠組みは離散的な値をとる物理量のみによって記述されるだけでなく、その中に連続的なな値をとる状況をも近似として含み得るのでなくてはならない。。。。; 離散的な値の中に、実は連続的な値が完全に含まれるという事実が、もし1925年に既に発見されていたとしたら….」 と、あります。 しかし、上記の部分を具体的に バックアップする内容は本のなかには見いだせませんでした。 この部分について、皆様と一緒に検証していきたいとおもいます。

時間の非存在 と 離散は連続を含む(量子力学からのアプローチ)
1.エントロピーをつかった時間の非存在性(この場合は、正確には、時間が物理学では証明できていないこと)以外のアプローチについての議論があればおねがいします。

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離散情報から連続情報が復元出来る話
2010年01月22日 20:33 Dr. ADA
ディジタル録音は当然離散的なデータです。でも、ある程度細かくデータを取れば、元のアナログデータは完全に復元出来る、というのが、有名なシャノンー染谷のサンプリング定理です。

フーリエ解析の講義で解説していますが、きっちりした証明は知りません。

データの帯域によってどのくらいの間隔でサンプリングすればいいかが決まります。だからむやみやたらと細かくデータを取らなくていいわけです。

こういう種類の定理は多いですね。一種の補間法とも言えます。昔、フォントを作るとき、補間法で作ったようですね。今はどうか知らないですが。ある程度通る点を指定すると、きれいなフォントが出来たようです。

ほかにも色々例があるのではないですか。教えて下さい。
*************************
ご参加ありがとうございます。
サンプリング定理ですね。
では、時間をみつけまして、証明をこころみまして、「完全に復元出来る」
おいう部分を確認してみようとおもいます。
それによりまして、量子化誤差がどのように解消?されるのかを
みることができるかとおもいます。

この「離散は連続を含むことの証明」のコミューニティに、
馬頭観音殿の親しいお友達で、私も何回かメッセージを
通じてお話したことがあります「しんざぶろうまっちゃん」さんを
お誘いしたいとおもいますので、私のほうから、
ご招待しておきます。 Hope you would agree to this proposition.

++++
多分証明は難しいのじゃないかな? どこが難しいか分かったら教えて。

答えは無限級数の形で出てくるんやけど。

サンプリングというのは等間隔にディラックのδ関数に観測値を乗っけたような
級数を考えるのやけど
+++++
おじゃましま~~~す。

サンプリング定理では、サンプリング周波数の1/2まで復元できることになっていますが、そのためには無限長のデータ列が必要です。つまり現実には「完全に復元」は不可能で「それに近い」復元ならできるってことです。
一発補間で問題なく復元できるのはサンプリング周波数の1/4程度までですね。

+++
離散は連続を含まない例。

整数 と 実数の関係

しかし、整数から実数は構成できます。

整数の比で有理数を作り、有理数の極限または切断で無理数を作れますので。

離散は連続を含むというのは誤解を与えやすいですね。

情報的にはそういう場合もあるのか、常にそうなのか、とにかくあり得ますが。

要は離散的情報から連続的情報空間の中で稠密(dense)な情報を作れるかということだと思うのですが。
+++
##離散は連続を含まない例。
##整数 と 実数の関係
##整数から実数は構成できます。

御指摘ありがとうございます:
まとめてみます:

(1) The fact is that
the set of integers do not contain the set of
real numbers.
(2) The set of intergers produces the set of real numbers
through certain manipulation actions which include:
   (i) Producing the set of rational numbers by taking
ratio of any (every) two intergers by every combination
of the set of integers;
(ii) Producing the set of irrational numbers
by applying the (Dedekind) cut idea or
taking the limit of sequences of the rational numbers.
(e.g., the square root of 2 can be identified by
a hole (穴), in the real line, which is cut (separated) by
one rational line less than this hole and
the other rational line greater than this hole,
Or this square root of 2 can be produced by taking
the limit a sequence of rational numbers approaching
the hole).
Thus, (i) and (ii) results in the production of the set of real
numbers.

##離散は連続を含むというのは誤解を与えやすいですね。

はい、
一方、上記の操作を行えば、
離散から連続がつくれる、という議論は、非常に
大事とおもいます。御指摘ありがとうございました。

##情報的にはそういう場合もあるのか、常にそうなのか、
##とにかくあり得ますが。

この部分の検証をこれからしていければとおもいます。

##要は離散的情報から連続的情報空間の中で稠密(dense)
##な情報を作れるかということだと思うのですが。

はい、この部分の議論は現在されてないとおもいますし、
これが、「量子力学的に離散が連続を...の議論」
に大きく関連してくるのかもしれません。。。

現在、標本化定理(Shanonnn-Someya)を、Poissonの和公式から行うアプローチについての本があり、この問題にはよいかなとおもえてきました。
(その本とは、「システムと制御の数学」by 山本裕 (システム制御情報ライブブラリー 16)です。)
読破にはかなりの時間が必要ですが、すこしずつ、報告いれられれば と
おもいます。
皆様、どんな切り口からでもよろしいので、ご意見やフリーディスカッション等おねがいいたします
************
「実現問題」の議論ありがとうございます。
因みに 制御理論(制御工学)の分野では、
或るシステムの「伝達関数表現」(古典的制御理論でのアプローチでは
出力と入力を(連続システムとして)ラプラス変換したあとの表現
(出力/入力))から状態空間モデルである状態方程式(現代制御理論でのアプローチで、行列表現)をつくることを「実現問題」と、いいます。
何らかのご参考まで。

======================
##量子化誤差がどのように解消?されるのか

例えば、正弦波をA/D変換する際の、時間軸(横軸)上でのサンプリングに
加えまして、量子化をする際は、(縦軸上での)振幅を丸め込みますので、
誤差(quantization error (noise))生じます。
ここで、縦軸を等分して量子化しようと、不均一に量子化(まああるいは対数的に量子化)しようと、誤差はのこります。
この意味でも、「離散的な値の中に、実は連続的な値が完全に含まれるという事実」を直感的には説明しえません。
上記の単純な事をふまえまして、さらに議論していきます。
例の本での標本化定理の証明では、超関数(distribution)を
つかって(Sato's hyperfunctiondをつかっても同じとありましたが)
標本化関数へ向かう証明ですが、もうすこし
簡単な説明(証明)を模索していきますので、すこしお時間を
いただきます。

****************
ちょっと脱線します。

Tea break (息抜き)です。

...「Numbers」というアメリカCBSネットワーク系で放送されている番組がありますが、番組内で、FBIへの協力におきまして、主に 次の数学系分野の理論が適用されている、とあります。
暗号解読、確率論、ゲーム理論、「偏微分方程式」、グラフ理論、「データマイニング」、「天体物理学」...
++++++++++++++++
サンプリング定理には、というか離散的ないわゆる搬送波などを考えると、ディラックのδ関数を多用するんやけど、これを数学的に厳密に扱うと、ローラン・シュワルツのdistributionまたは佐藤の超関数をつかうのやけど、私は神戸大では|x|>1/nで0,|x|<1/n でn/2 という関数の極限と考える(数学的には無茶苦茶やけど、物理の人はシュワルツが数学的に定式化する前はそうやっていた)というやり方でやっているけどね。直感的にはようわかるのね。その方が。

佐藤のhyperfunctionはdisutributionを含む概念で、微分方程式論などではより強力らしいね。コホモロジーの計算で機械的にいくそうな。

+++++++++++++++

##|x|>1/nで0,|x|<1/n でn/2 という関数の極限と考える
##(数学的には無茶苦茶やけど

これは、|x|<1/nを台(compact support)として
かんがえればよいのでしょうか?

数学的なデルタ関数δ(t)(Dirac delta function)の正体を、
合成積(convolution)のidentityと考えると
よいのかもしれません。
即ち、a>0, f:[0, ∞)で可積分(integrable)で a で連続と
 しますと、
  $$\int_{0}^{∞}f(t)δ(t-a)dt=f(a)$$
  ですので、これを f*δ=f と認識しまして、
  これで、δ(Dirac delta function)が
   convoluation operation で identitiy として
   作用しております。
  (ですので、Dirac delta function は
    一種のインパルス関数でもあります。)

(ただ、今 疑問がのこっているのは、
もともの(Diracの)デルタ関数を、
ルべーグ積分の意味で解釈しますと、t=0のとき、
測度は0になります.
ですので、数学的にあつかうには、やはりdistribution
やhyperfunctionへ昇化させないといけないのかと
まずおもわれます....)

++++++++++++++++++
ルベーグ積分なんかじゃいかないよ。デルタ関数は従来の関数ではないわね。

t=0で値∞としても、ー∞~+∞までルベーグ積分すると0になって、1とはならんでしょ。

超関数というのは当たり前の話やけど関数の概念を広げたわけでしょ。

微分も超関数の意味では従来の意味でとうてい微分できないものができるのね。

だから確率微分方程式みたいなものも考えられるわけでしょ。

+++++++++++++++
はい、御指摘ありがとうございます。








# by krishnabrane | 2011-05-14 04:12
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