बहुरेखीय रूप: Difference between revisions
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वह अलग है <math>K</math>इसके प्रत्येक में रैखिक <math>k</math> तर्क।<ref>{{MathWorld|title=Multilinear Form|urlname=MultilinearForm}}</ref> अधिक आम तौर पर, एक [[मॉड्यूल (गणित)]] पर एक [[ क्रमविनिमेय अंगूठी ]] पर बहु-रेखीय रूपों को परिभाषित किया जा सकता है। हालाँकि, इस लेख के बाकी हिस्से में केवल आयाम (वेक्टर स्पेस) | वह अलग है <math>K</math>इसके प्रत्येक में रैखिक <math>k</math> तर्क।<ref>{{MathWorld|title=Multilinear Form|urlname=MultilinearForm}}</ref> अधिक आम तौर पर, एक [[मॉड्यूल (गणित)]] पर एक [[ क्रमविनिमेय अंगूठी ]] पर बहु-रेखीय रूपों को परिभाषित किया जा सकता है। हालाँकि, इस लेख के बाकी हिस्से में केवल आयाम (वेक्टर स्पेस) या परिमित-आयामी वेक्टर स्पेस पर बहुरेखीय रूपों पर विचार किया जाएगा। | ||
एक बहुरेखीय <math>k</math>-फॉर्म ऑन <math>V</math> ऊपर <math>\R</math> एक (सहसंयोजक) कहा जाता है<math>\boldsymbol{k}</math>-टेंसर, और ऐसे रूपों के वेक्टर स्थान को आमतौर पर निरूपित किया जाता है <math>\mathcal{T}^k(V)</math> या <math>\mathcal{L}^k(V)</math>.<ref>Many authors use the opposite convention, writing <math>\mathcal{T}^k(V)</math> to denote the contravariant ''k''-tensors on <math>V</math> and <math>\mathcal{T}_k(V)</math> to denote the covariant ''k''-tensors on <math>V</math>.</ref> | एक बहुरेखीय <math>k</math>-फॉर्म ऑन <math>V</math> ऊपर <math>\R</math> एक (सहसंयोजक) कहा जाता है<math>\boldsymbol{k}</math>-टेंसर, और ऐसे रूपों के वेक्टर स्थान को आमतौर पर निरूपित किया जाता है <math>\mathcal{T}^k(V)</math> या <math>\mathcal{L}^k(V)</math>.<ref>Many authors use the opposite convention, writing <math>\mathcal{T}^k(V)</math> to denote the contravariant ''k''-tensors on <math>V</math> and <math>\mathcal{T}_k(V)</math> to denote the covariant ''k''-tensors on <math>V</math>.</ref> | ||
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: <math>d\omega:=\sum_{i_1<\ldots <i_k} da_{i_1\ldots i_k}\wedge dx^{i_1}\wedge\cdots\wedge dx^{i_k}.</math> | : <math>d\omega:=\sum_{i_1<\ldots <i_k} da_{i_1\ldots i_k}\wedge dx^{i_1}\wedge\cdots\wedge dx^{i_k}.</math> | ||
की संपत्ति <math>d</math> जो सभी चिकने रूपों के लिए है, वह किसी का दूसरा बाहरी व्युत्पन्न है <math>\omega</math> समान रूप से गायब हो जाता है: <math>d^2\omega=d(d\omega)\equiv 0</math>. इसे सीधे की परिभाषा से स्थापित किया जा सकता है <math>d</math> और [[दूसरे डेरिवेटिव की समरूपता]] | की संपत्ति <math>d</math> जो सभी चिकने रूपों के लिए है, वह किसी का दूसरा बाहरी व्युत्पन्न है <math>\omega</math> समान रूप से गायब हो जाता है: <math>d^2\omega=d(d\omega)\equiv 0</math>. इसे सीधे की परिभाषा से स्थापित किया जा सकता है <math>d</math> और [[दूसरे डेरिवेटिव की समरूपता]] या के मिश्रित दूसरे क्रम के आंशिक डेरिवेटिव की समानता <math>C^2</math> कार्य (विवरण के लिए [[बंद और सटीक अंतर रूप]]ों पर आलेख देखें)। | ||
==== जंजीरों के लिए अंतर रूपों और स्टोक्स प्रमेय का एकीकरण ==== | ==== जंजीरों के लिए अंतर रूपों और स्टोक्स प्रमेय का एकीकरण ==== | ||
Revision as of 09:30, 29 April 2023
अमूर्त बीजगणित और बहुरेखीय बीजगणित में, एक सदिश स्थान पर एक बहुरेखीय रूप एक क्षेत्र पर (गणित) एक मानचित्र (गणित) है
वह अलग है इसके प्रत्येक में रैखिक तर्क।[1] अधिक आम तौर पर, एक मॉड्यूल (गणित) पर एक क्रमविनिमेय अंगूठी पर बहु-रेखीय रूपों को परिभाषित किया जा सकता है। हालाँकि, इस लेख के बाकी हिस्से में केवल आयाम (वेक्टर स्पेस) या परिमित-आयामी वेक्टर स्पेस पर बहुरेखीय रूपों पर विचार किया जाएगा।
एक बहुरेखीय -फॉर्म ऑन ऊपर एक (सहसंयोजक) कहा जाता है-टेंसर, और ऐसे रूपों के वेक्टर स्थान को आमतौर पर निरूपित किया जाता है या .[2]
टेंसर उत्पाद
ए दिया -टेंसर और एक -टेंसर , एक उत्पाद , टेंसर उत्पाद के रूप में जाना जाता है, जिसे संपत्ति द्वारा परिभाषित किया जा सकता है
सभी के लिए . बहुरेखीय रूपों का टेन्सर उत्पाद क्रमविनिमेय नहीं है; हालाँकि यह द्विरेखीय और साहचर्य है:
- ,
और
अगर एक के लिए एक आधार बनाता है -आयामी वेक्टर अंतरिक्ष और