बहुरेखीय रूप: Difference between revisions

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अमूर्त बीजगणित और [[बहुरेखीय बीजगणित]] में, एक सदिश स्थान पर एक बहुरेखीय रूप <math>V</math> एक क्षेत्र पर (गणित) <math>K</math> एक मानचित्र (गणित) है
अमूर्त बीजगणित और [[बहुरेखीय बीजगणित]] में, सदिश स्थान पर बहुरेखीय रूप <math>V</math> क्षेत्र पर (गणित) <math>K</math> मानचित्र (गणित) है


:<math>f\colon V^k \to K</math>
:<math>f\colon V^k \to K</math>
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)|परिमित-आयामी वेक्टर स्पेस पर बहुरेखीय रूपों पर विचार किया जाएगा।
जो अपने प्रत्येक <math>k</math> तर्कों में अलग से <math>K</math>-रैखिक है।<ref>{{MathWorld|title=Multilinear Form|urlname=MultilinearForm}}</ref> अधिक सामान्यतः , [[मॉड्यूल (गणित)]] पर [[ क्रमविनिमेय अंगूठी |क्रमविनिमेय वृत्त]] पर बहु-रेखीय रूपों को परिभाषित किया जा सकता है। चूँकि, 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>
 


<math>\R</math> पर <math>V</math> पर बहुरेखीय <math>k</math>-रूप को (सहसंयोजक) <math>\boldsymbol{k}</math>-टेंसर कहा जाता है, और ऐसे रूपों के सदिश स्थान को सामान्यतः पर <math>\mathcal{T}^k(V)</math> या <math>\mathcal{L}^k(V)</math>निरूपित किया जाता है|<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>
== टेंसर उत्पाद ==
== टेंसर उत्पाद ==
ए दिया <math>k</math>-टेंसर <math>f\in\mathcal{T}^k(V)</math> और एक <math>\ell</math>-टेंसर <math>g\in\mathcal{T}^\ell(V)</math>, एक उत्पाद <math>f\otimes g\in\mathcal{T}^{k+\ell}(V)</math>, टेंसर उत्पाद के रूप में जाना जाता है, जिसे संपत्ति द्वारा परिभाषित किया जा सकता है
दिए गए <math>k</math>-टेंसर <math>f\in\mathcal{T}^k(V)</math> और <math>\ell</math>-टेंसर <math>g\in\mathcal{T}^\ell(V)</math>, उत्पाद <math>f\otimes g\in\mathcal{T}^{k+\ell}(V)</math>, टेंसर उत्पाद के रूप में जाना जाता है, जिसे संपत्ति द्वारा परिभाषित किया जा सकता है


: <math>(f\otimes g)(v_1,\ldots,v_k,v_{k+1},\ldots, v_{k+\ell})=f(v_1,\ldots,v_k)g(v_{k+1},\ldots, v_{k+\ell}),</math>
: <math>(f\otimes g)(v_1,\ldots,v_k,v_{k+1},\ldots, v_{k+\ell})=f(v_1,\ldots,v_k)g(v_{k+1},\ldots, v_{k+\ell}),</math>
सभी के लिए <math>v_1,\ldots,v_{k+\ell}\in V</math>. बहुरेखीय रूपों का टेन्सर उत्पाद क्रमविनिमेय नहीं है; हालाँकि यह द्विरेखीय और साहचर्य है:
सभी <math>v_1,\ldots,v_{k+\ell}\in V</math> के लिए। बहुरेखीय रूपों का टेन्सर उत्पाद क्रमविनिमेय नहीं है; चूँकि यह द्विरेखीय और साहचर्य है:


: <math>f\otimes(ag_1+bg_2)=a(f\otimes g_1)+b(f\otimes g_2)</math>, <math>(af_1+bf_2)\otimes g=a(f_1\otimes g)+b(f_2\otimes g),</math>
: <math>f\otimes(ag_1+bg_2)=a(f\otimes g_1)+b(f\otimes g_2)</math>, <math>(af_1+bf_2)\otimes g=a(f_1\otimes g)+b(f_2\otimes g),</math>
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: <math>(f\otimes g)\otimes h=f\otimes (g\otimes h).</math>
: <math>(f\otimes g)\otimes h=f\otimes (g\otimes h).</math>
अगर <math>(v_1,\ldots, v_n)</math> एक के लिए एक आधार बनाता है <math>n</math>-आयामी वेक्टर अंतरिक्ष <math>V</math> और <math>(\phi^1,\ldots,\phi^n)</math> दोहरे स्थान के लिए संगत दोहरा आधार है <math>V^*=\mathcal{T}^1(V)</math>, फिर उत्पाद <math>\phi^{i_1}\otimes\cdots\otimes\phi^{i_k}</math>, साथ <math>1\le i_1,\ldots,i_k\le n</math> के लिए एक आधार तैयार करें <math>\mathcal{T}^k(V)</math>. फलस्वरूप, <math>\mathcal{T}^k(V)</math> आयाम है <math>n^k</math>.
यदि <math>(v_1,\ldots, v_n)</math> <math>n</math>-आयामी सदिश स्थान <math>V</math> के लिए आधार बनाता है और <math>(\phi^1,\ldots,\phi^n)</math> दोहरे स्थान <math>V^*=\mathcal{T}^1(V)</math>,के लिए संगत दोहरा आधार है, तो <math>1\le i_1,\ldots,i_k\le n</math> के साथ उत्पाद <math>\phi^{i_1}\otimes\cdots\otimes\phi^{i_k}</math> के लिए आधार बनाते हैं। परिणामस्वरूप, <math>\mathcal{T}^k(V)</math> में आयाम <math>n^k</math> है


== उदाहरण ==
== उदाहरण ==


=== बिलिनियर रूप ===
=== द्विरेखीय रूप ===
{{main|Bilinear form}}
{{main|द्विरेखीय रूप}}


अगर <math>k=2</math>, <math>f:V\times V\to K</math> द्विरेखीय रूप कहा जाता है। एक (सममित) द्विरेखीय रूप का एक परिचित और महत्वपूर्ण उदाहरण वैक्टर का [[डॉट उत्पाद]] (डॉट उत्पाद) है।
यदि <math>k=2</math> <math>f:V\times V\to K</math> को द्विरेखीय रूप कहा जाता है। (सममित) द्विरेखीय रूप का परिचित और महत्वपूर्ण उदाहरण सदिशों का मानक [[डॉट उत्पाद|आंतरिक उत्पाद]] (डॉट उत्पाद) है।


=== वैकल्पिक बहुरेखीय रूप ===
=== वैकल्पिक बहुरेखीय रूप ===
{{main|Alternating multilinear map}}
{{main|वैकल्पिक बहु-रेखीय मानचित्र}}


बहुरेखीय रूपों का एक महत्वपूर्ण वर्ग वैकल्पिक बहुरेखीय रूप हैं, जिनके पास अतिरिक्त संपत्ति है<ref name=":0">{{Cite book|title=कई गुना का परिचय|url=https://archive.org/details/introductiontoma00lwtu_506|url-access=limited|last=Tu|first=Loring W.|publisher=Springer|year=2011|isbn=978-1-4419-7399-3|edition=2nd |pages=[https://archive.org/details/introductiontoma00lwtu_506/page/n40 22]–23}}</ref>
बहुरेखीय रूपों का महत्वपूर्ण वर्ग वैकल्पिक बहुरेखीय रूप हैं, जिनके पास अतिरिक्त संपत्ति है<ref name=":0">{{Cite book|title=कई गुना का परिचय|url=https://archive.org/details/introductiontoma00lwtu_506|url-access=limited|last=Tu|first=Loring W.|publisher=Springer|year=2011|isbn=978-1-4419-7399-3|edition=2nd |pages=[https://archive.org/details/introductiontoma00lwtu_506/page/n40 22]–23}}</ref>
: <math>f(x_{\sigma(1)},\ldots, x_{\sigma(k)}) = \sgn(\sigma)f(x_1,\ldots, x_k), </math>
: <math>f(x_{\sigma(1)},\ldots, x_{\sigma(k)}) = \sgn(\sigma)f(x_1,\ldots, x_k), </math>
कहाँ <math>\sigma:\mathbf{N}_k\to\mathbf{N}_k</math> एक क्रम[[परिवर्तन]] है और <math>\sgn(\sigma)</math> एक क्रमचय के अपने चिह्न को दर्शाता है (+1 यदि सम है, -1 यदि विषम है)। परिणामस्वरूप, वैकल्पिक बहुरेखीय मानचित्र बहुरेखीय रूप किसी भी दो तर्कों की अदला-बदली के संबंध में विषम हैं (अर्थात, <math>\sigma(p)=q,\sigma(q)=p </math> और <math>\sigma(i)=i, 1\le i\le k, i\neq p,q </math>):
जहाँ <math>\sigma:\mathbf{N}_k\to\mathbf{N}_k</math> क्रम [[परिवर्तन]] है और <math>\sgn(\sigma)</math> क्रमचय के अपने चिह्न को दर्शाता है (+1 यदि सम है, -1 यदि विषम है)। परिणामस्वरूप, वैकल्पिक बहुरेखीय मानचित्र बहुरेखीय रूप किसी भी दो तर्कों की अदला-बदली के संबंध में विषम हैं (अर्थात, <math>\sigma(p)=q,\sigma(q)=p </math> और <math>\sigma(i)=i, 1\le i\le k, i\neq p,q </math>):


: <math>f(x_1,\ldots, x_p,\ldots, x_q,\ldots, x_k) = -f(x_1,\ldots, x_q,\ldots, x_p,\ldots, x_k). </math>
: <math>f(x_1,\ldots, x_p,\ldots, x_q,\ldots, x_k) = -f(x_1,\ldots, x_q,\ldots, x_p,\ldots, x_k). </math>
अतिरिक्त परिकल्पना के साथ कि [[विशेषता (फ़ील्ड)]] <math>K</math> 2 नहीं है, सेटिंग <math>x_p=x_q=x </math> एक परिणाम के रूप में तात्पर्य है कि <math>f(x_1,\ldots, x,\ldots, x,\ldots, x_k) = 0 </math>; अर्थात, जब भी इसके दो तर्क बराबर होते हैं, तो प्रपत्र का मान 0 होता है। हालाँकि, ध्यान दें कि कुछ लेखक<ref>{{Cite book|title=परिमित-आयामी वेक्टर रिक्त स्थान|last=Halmos|first=Paul R.|publisher=Van Nostrand|year=1958|isbn=0-387-90093-4|edition=2nd |pages=50}}</ref> वैकल्पिक रूपों की परिभाषित संपत्ति के रूप में इस अंतिम स्थिति का उपयोग करें। इस परिभाषा का तात्पर्य खंड की शुरुआत में दी गई संपत्ति से है, लेकिन जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, विपरीत निहितार्थ तभी होता है जब <math>\operatorname{char}(K)\neq 2 </math>.
अतिरिक्त परिकल्पना के साथ कि [[विशेषता (फ़ील्ड)|विशेषता (क्षेत्र )]] <math>K</math> 2 नहीं है, सेटिंग <math>x_p=x_q=x </math> परिणाम के रूप में तात्पर्य है कि <math>f(x_1,\ldots, x,\ldots, x,\ldots, x_k) = 0 </math>; अर्थात, जब भी इसके दो तर्क सामान्य होते हैं, तो प्रपत्र का मान 0 होता है। चूँकि, ध्यान दें कि कुछ लेखक<ref>{{Cite book|title=परिमित-आयामी वेक्टर रिक्त स्थान|last=Halmos|first=Paul R.|publisher=Van Nostrand|year=1958|isbn=0-387-90093-4|edition=2nd |pages=50}}</ref> वैकल्पिक रूपों की परिभाषित संपत्ति के रूप में इस अंतिम स्थिति का उपयोग करें। इस परिभाषा का तात्पर्य खंड की प्रारंभिक में दी गई संपत्ति से है, किन्तु जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, विपरीत निहितार्थ केवल <math>\operatorname{char}(K)\neq 2 </math> होने पर होता है।


एक वैकल्पिक बहुरेखीय <math>k</math>-फॉर्म ऑन <math>V</math> ऊपर <math>\R</math> डिग्री का बहुवेक्टर कहलाता है <math>\boldsymbol{k}</math>या<math>\boldsymbol{k}</math>-वेक्टर, और ऐसे वैकल्पिक रूपों का वेक्टर स्थान, एक उप-स्थान <math>\mathcal{T}^k(V)</math>, आम तौर पर निरूपित किया जाता है <math>\mathcal{A}^k(V)</math>, या, की तुल्याकारी kth बाह्य शक्ति के लिए संकेतन का उपयोग करना <math>V^*</math>([[दोहरी जगह]] <math>V</math>), <math display="inline">\bigwedge^k V^*</math>.<ref>Spivak uses <math>\Omega^k(V)</math> for the space of <math>k</math>-covectors on <math>V</math>.  However, this notation is more commonly reserved for the space of differential <math>k</math>-forms on <math>V</math>.  In this article, we use <math>\Omega^k(V)</math> to mean the latter.</ref> ध्यान दें कि रैखिक कार्यात्मक (बहुरेखीय 1-रूप ओवर <math>\R</math>) तुच्छ रूप से वैकल्पिक हैं, ताकि <math>\mathcal{A}^1(V)=\mathcal{T}^1(V)=V^*</math>, जबकि, परिपाटी के अनुसार, 0-रूपों को अदिश राशि के रूप में परिभाषित किया जाता है: <math>\mathcal{A}^0(V)=\mathcal{T}^0(V)=\R</math>.
<math>\R</math> पर <math>V</math> पर एक वैकल्पिक मल्टीलाइनर <math>k</math>-फॉर्म को डिग्री <math>k</math> या <math>k</math>-कोवेक्टर का मल्टीकोवेक्टर कहा जाता है, और ऐसे वैकल्पिक रूपों का वेक्टर स्पेस, एक सबस्पेस <math>\mathcal{T}^k(V)</math>, को आम तौर पर<math>\mathcal{A}^k(V)</math>, या आइसोमॉर्फिक kth के लिए संकेतन का उपयोग करके निरूपित किया जाता है <math>V^*</math>(<math>V</math>की दोहरी जगह) की बाहरी शक्ति <math display="inline">\bigwedge^k V^*</math> <ref>Spivak uses <math>\Omega^k(V)</math> for the space of <math>k</math>-covectors on <math>V</math>.  However, this notation is more commonly reserved for the space of differential <math>k</math>-forms on <math>V</math>.  In this article, we use <math>\Omega^k(V)</math> to mean the latter.</ref> ध्यान दें कि रैखिक कार्यात्मक <math>\R</math> पर बहुरेखीय 1-रूप) तुच्छ रूप से वैकल्पिक हैं, जिससे <math>\mathcal{A}^1(V)=\mathcal{T}^1(V)=V^*</math>, जबकि, परिपाटी के अनुसार, 0-रूपों को अदिश <math>\mathcal{A}^0(V)=\mathcal{T}^0(V)=\R</math> के रूप में परिभाषित किया गया है।


निर्धारक चालू <math>n\times n</math> मेट्रिसेस, एक के रूप में देखा <math>n</math> स्तंभ वैक्टर का तर्क कार्य, एक वैकल्पिक बहुरेखीय रूप का एक महत्वपूर्ण उदाहरण है।
निर्धारक चालू <math>n\times n</math> मेट्रिसेस, के रूप में देखा <math>n</math> स्तंभ वैक्टर का तर्क कार्य, वैकल्पिक बहुरेखीय रूप का महत्वपूर्ण उदाहरण है।


==== [[बाहरी उत्पाद]] ====
==== [[बाहरी उत्पाद]] ====
वैकल्पिक बहुरेखीय रूपों का टेन्सर उत्पाद, सामान्य रूप से, अब वैकल्पिक नहीं है। हालाँकि, टेन्सर उत्पाद के सभी क्रमपरिवर्तनों का योग करके, प्रत्येक शब्द की समानता को ध्यान में रखते हुए, बाहरी उत्पाद (<math>\wedge</math>, जिसे वेज उत्पाद के रूप में भी जाना जाता है) को मल्टीकोक्टर्स के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, ताकि यदि <math>f\in\mathcal{A}^k(V)</math> और <math>g\in\mathcal{A}^\ell(V)</math>, तब <math>f\wedge g\in\mathcal{A}^{k+\ell}(V)</math>:
वैकल्पिक बहुरेखीय रूपों का टेन्सर उत्पाद, सामान्य रूप से, अब वैकल्पिक नहीं है। चूँकि, टेन्सर उत्पाद के सभी क्रम परिवर्तनों का योग करके, प्रत्येक शब्द की समानता को ध्यान में रखते हुए, बाहरी उत्पाद (<math>\wedge</math>, जिसे वेज उत्पाद के रूप में भी जाना जाता है) को मल्टीकोक्टर्स के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जिससे यदि <math>f\in\mathcal{A}^k(V)</math> और <math>g\in\mathcal{A}^\ell(V)</math>, तब <math>f\wedge g\in\mathcal{A}^{k+\ell}(V)</math>:


: <math>(f\wedge g)(v_1,\ldots, v_{k+\ell})=\frac{1}{k!\ell!}\sum_{\sigma\in S_{k+\ell}} (\sgn(\sigma)) f(v_{\sigma(1)}, \ldots, v_{\sigma(k)})g(v_{\sigma(k+1)}
: <math>(f\wedge g)(v_1,\ldots, v_{k+\ell})=\frac{1}{k!\ell!}\sum_{\sigma\in S_{k+\ell}} (\sgn(\sigma)) f(v_{\sigma(1)}, \ldots, v_{\sigma(k)})g(v_{\sigma(k+1)}
,\ldots,v_{\sigma(k+\ell)}),</math>
,\ldots,v_{\sigma(k+\ell)}),</math>
जहां सभी क्रमपरिवर्तनों के सेट पर योग लिया जाता है <math>k+\ell</math> तत्व, <math>S_{k+\ell}</math>. बाहरी उत्पाद बिलिनियर, साहचर्य और श्रेणीबद्ध-वैकल्पिक है: यदि <math>f\in\mathcal{A}^k(V)</math> और <math>g\in\mathcal{A}^\ell(V)</math> तब <math>f\wedge g=(-1)^{k\ell}g\wedge f</math>.
जहां <math>k+\ell</math> तत्वों, <math>S_{k+\ell}</math> पर सभी क्रमपरिवर्तनों के समूहपर योग लिया जाता है। बाहरी उत्पाद द्विरेखीय, साहचर्य और श्रेणीबद्ध-वैकल्पिक है: यदि <math>f\in\mathcal{A}^k(V)</math> और <math>g\in\mathcal{A}^\ell(V)</math> फिर <math>f\wedge g=(-1)^{k\ell}g\wedge f</math> है।


एक आधार दिया <math>(v_1,\ldots, v_n)</math> के लिए <math>V</math> और दोहरे आधार <math>(\phi^1,\ldots,\phi^n)</math> के लिए <math>V^*=\mathcal{A}^1(V)</math>, बाहरी उत्पाद <math>\phi^{i_1}\wedge\cdots\wedge\phi^{i_k}</math>, साथ <math>1\leq i_1<\cdots<i_k\leq n</math> के लिए एक आधार तैयार करें <math>\mathcal{A}^k(V)</math>. इसलिए, की आयामीता <math>\mathcal{A}^k(V)</math> एन-आयामी के लिए <math>V</math> है <math display="inline">\tbinom{n}{k}=\frac{n!}{(n-k)!\,k!}</math>.
<math>V</math> के लिए आधार <math>(v_1,\ldots, v_n)</math> और <math>(\phi^1,\ldots,\phi^n)</math> के लिए दोहरा आधार <math>V^*=\mathcal{A}^1(V)</math> दिया गया है, बाहरी उत्पाद <math>\phi^{i_1}\wedge\cdots\wedge\phi^{i_k}</math>, <math>1\leq i_1<\cdots<i_k\leq n</math> के साथ <math>\mathcal{A}^k(V)</math> के लिए एक आधार बनाते हैं। इसलिए, n-विम <math>V</math> के लिए <math>\mathcal{A}^k(V)</math> की विमीयता <math display="inline">\tbinom{n}{k}=\frac{n!}{(n-k)!\,k!}</math> है।


=== विभेदक रूप ===
=== विभेदक रूप ===
{{main|Differential form}}
{{main|विभेदक रूप}}


विभेदक रूप गणितीय वस्तुएं हैं जो स्पर्शरेखा रिक्त स्थान और बहु-रेखीय रूपों के माध्यम से निर्मित होती हैं, जो कई तरह से व्यवहार करती हैं, जैसे शास्त्रीय अर्थों में एक फ़ंक्शन का अंतर। हालांकि संकल्पनात्मक और कम्प्यूटेशनल रूप से उपयोगी, अंतर कलन के इतिहास में प्रारंभिक रूप से विकसित अपरिमित मात्राओं की अ-परिभाषित धारणाओं पर आधारित हैं। विभेदक रूप लंबे समय से चले आ रहे इस विचार को आधुनिक बनाने के लिए गणितीय रूप से कठोर और सटीक रूपरेखा प्रदान करते हैं। विभेदक रूप विशेष रूप से [[बहुभिन्नरूपी कैलकुलस]] (विश्लेषण) और विभेदक ज्यामिति में उपयोगी होते हैं क्योंकि उनके पास परिवर्तन गुण होते हैं जो उन्हें घटता, सतहों और उनके उच्च-आयामी एनालॉग्स (भिन्नात्मक कई गुना) पर एकीकृत करने की अनुमति देते हैं। एक दूरगामी अनुप्रयोग स्टोक्स प्रमेय का आधुनिक कथन है, उच्च आयामों के लिए कलन के मौलिक प्रमेय का एक व्यापक सामान्यीकरण।
विभेदक रूप गणितीय वस्तुएं हैं जो स्पर्शरेखा रिक्त स्थान और बहु-रेखीय रूपों के माध्यम से निर्मित होती हैं, जो कई तरह से व्यवहार करती हैं, जैसे मौलिक अर्थों में कार्य का अंतर। चूंकि संकल्पनात्मक और कम्प्यूटेशनल रूप से उपयोगी, अंतर कलन के इतिहास में प्रारंभिक रूप से विकसित अपरिमित मात्राओं की अ-परिभाषित धारणाओं पर आधारित हैं। विभेदक रूप लंबे समय से चले आ रहे इस विचार को आधुनिक बनाने के लिए गणितीय रूप से कठोर और स्पष्ट रूपरेखा प्रदान करते हैं। विभेदक रूप विशेष रूप से [[बहुभिन्नरूपी कैलकुलस]] (विश्लेषण) और विभेदक ज्यामिति में उपयोगी होते हैं क्योंकि उनके पास परिवर्तन गुण होते हैं जो उन्हें घटता, सतहों और उनके उच्च-आयामी एनालॉग्स (भिन्नात्मक मैनिफोल्ड ) पर एकीकृत करने की अनुमति देते हैं। दूरगामी अनुप्रयोग स्टोक्स प्रमेय का आधुनिक कथन है, उच्च आयामों के लिए कलन के मौलिक प्रमेय का व्यापक सामान्यीकरण है।


नीचे दिया गया सार मुख्य रूप से स्पिवक (1965) पर आधारित है।<ref>{{Cite book|url=https://archive.org/details/SpivakM.CalculusOnManifoldsPerseus2006Reprint|title=कई गुना पर पथरी|last=Spivak|first=Michael|publisher=W. A. Benjamin, Inc.|year=1965|isbn=0805390219 |pages=75–146}}</ref> और तू (2011)<ref name=":0" />
नीचे दिया गया सार मुख्य रूप से स्पिवक (1965)<ref>{{Cite book|url=https://archive.org/details/SpivakM.CalculusOnManifoldsPerseus2006Reprint|title=कई गुना पर पथरी|last=Spivak|first=Michael|publisher=W. A. Benjamin, Inc.|year=1965|isbn=0805390219 |pages=75–146}}</ref> और तू (2011) पर आधारित है। <ref name=":0" />






==== विभेदक k- रूपों की परिभाषा और 1-रूपों का निर्माण ====
==== विभेदक k- रूपों की परिभाषा और 1-रूपों का निर्माण ====
खुले उपसमुच्चय पर विभेदक रूपों को परिभाषित करने के लिए <math>U\subset\R^n</math>, हमें पहले की स्पर्शरेखा स्थान की धारणा की आवश्यकता है <math>\R^n</math>पर <math>p</math>, आमतौर पर निरूपित <math>T_p\R^n</math> या <math>\R^n_p</math>. वेक्टर स्थान <math>\R^n_p</math> तत्वों के सेट के रूप में सबसे आसानी से परिभाषित किया जा सकता है <math>v_p</math> (<math>v\in\R^n</math>, साथ <math>p\in\R^n</math> फिक्स्ड) वेक्टर जोड़ और स्केलर गुणा द्वारा परिभाषित किया गया है <math>v_p+w_p:=(v+w)_p</math> और <math>a\cdot(v_p):=(a\cdot v)_p</math>, क्रमश। इसके अलावा, अगर <math>(e_1,\ldots,e_n)</math> का मानक आधार है <math>\R^n</math>, तब <math>((e_1)_p,\ldots,(e_n)_p)</math> के अनुरूप मानक आधार है <math>\R^n_p</math>. दूसरे शब्दों में, प्रत्येक स्पर्शरेखा स्थान <math>\R^n_p</math> की नकल ही माना जा सकता है <math>\R^n</math> (स्पर्शरेखा सदिशों का एक समूह) बिंदु पर आधारित है <math>p</math>. के स्पर्शरेखा रिक्त स्थान का संग्रह (विच्छेद संघ)<math>\R^n</math> बिलकुल <math>p\in\R^n</math> के स्पर्शरेखा बंडल के रूप में जाना जाता है <math>\R^n</math> और आमतौर पर निरूपित किया जाता है <math display="inline">T\R^n:=\bigcup_{p\in\R^n}\R^n_p</math>. जबकि यहाँ दी गई परिभाषा स्पर्शरेखा स्थान का एक सरल विवरण प्रदान करती है <math>\R^n</math>, अन्य, अधिक परिष्कृत निर्माण हैं जो सामान्य रूप से अलग-अलग मैनिफोल्ड के स्पर्शरेखा रिक्त स्थान को परिभाषित करने के लिए बेहतर अनुकूल हैं (विवरण के लिए [[स्पर्शरेखा स्थान]] पर लेख देखें)।
विवर्त उपसमुच्चयों <math>U\subset\R^n</math> पर विभेदक रूपों को परिभाषित करने के लिए, हमें सबसे पहले <math>p</math> पर <math>\R^n</math> की स्पर्शरेखा स्थान की धारणा की आवश्यकता होती है, जिसे सामान्यतः <math>T_p\R^n</math> या <math>\R^n_p</math> वेक्टर स्पेस <math>\R^n_p</math> को एलिमेंट्स <math>v_p</math> <math>v\in\R^n</math> के सेट के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जिसमें <math>v_p+w_p:=(v+w)_p</math> फिक्स्ड) वेक्टर जोड़ और स्केलर गुणन के साथ <math>p\in\R^n</math> और <math>a\cdot(v_p):=(a\cdot v)_p</math>, क्रमशः इसके अतिरिक्त , यदि <math>(e_1,\ldots,e_n)</math><math>\R^n</math> के लिए मानक आधार है, तो <math>((e_1)_p,\ldots,(e_n)_p)</math><math>\R^n_p</math> के लिए समान मानक आधार है। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक स्पर्शरेखा स्थान <math>\R^n_p</math> को केवल <math>\R^n</math> (स्पर्शरेखा सदिशों का एक सेट) की एक प्रति के रूप में माना जा सकता है बिंदु <math>p</math>। <math>\R^n</math> की स्पर्शरेखा रिक्त स्थान का संग्रह (विच्छिन्न संघ) बिल्कुल<math>p\in\R^n</math> को <math>\R^n</math> के स्पर्शरेखा बंडल के रूप में जाना जाता है। और सामान्यतः <math display="inline">T\R^n:=\bigcup_{p\in\R^n}\R^n_p</math>जबकि यहाँ दी गई परिभाषा <math>\R^n</math> के स्पर्शरेखा स्थान का एक सरल विवरण प्रदान करती है, वहाँ अन्य, अधिक परिष्कृत निर्माण हैं जो सामान्य रूप से स्मूथ मैनिफोल्ड्स के स्पर्शरेखा रिक्त स्थान को परिभाषित करने के लिए बेहतर अनुकूल हैं (पर लेख देखें) विवरण के लिए स्पर्शरेखा रिक्त स्थान है)।


एक 'अंतर <math>\boldsymbol{k}</math>-फॉर्म ऑन <math>U\subset\R^n</math> एक समारोह के रूप में परिभाषित किया गया है <math>\omega</math> जो प्रत्येक को आवंटित करता है <math>p\in U</math> a <math>k</math>-covector के स्पर्शरेखा स्थान पर <math>\R^n</math>पर <math>p</math>, आमतौर पर निरूपित <math>\omega_p:=\omega(p)\in\mathcal{A}^k(\R^n_p)</math>. संक्षेप में, एक अंतर <math>k</math>-रूप है <math>k</math>-वेक्टर क्षेत्र। का स्थान <math>k</math>-फॉर्म चालू है <math>U</math> सामान्यतया निरूपित किया जाता है <math>\Omega^k(U)</math>; इस प्रकार यदि <math>\omega</math> एक अंतर है <math>k</math>-फॉर्म, हम लिखते हैं <math>\omega\in\Omega^k(U)</math>. कन्वेंशन द्वारा, पर एक सतत कार्य <math>U</math> एक अंतर 0-रूप है: <math>f\in C^0(U)=\Omega^0(U)</math>.
<math>U\subset\R^n</math> पर विभेदक <math>\boldsymbol{k}</math>-फॉर्म को एक फंक्शन <math>\omega</math> के रूप में परिभाषित किया गया है जो टेंगेंट पर हर <math>p\in U</math> a <math>k</math>-कोवेक्टोर को असाइन करता है। <math>p</math> पर <math>\R^n</math> की जगह, सामान्यतः <math>\omega_p:=\omega(p)\in\mathcal{A}^k(\R^n_p)</math>संक्षेप में, एक विभेदक <math>k</math>-रूप एक <math>k</math>-वेक्टर क्षेत्र है। <math>U</math> पर <math>k</math>-फॉर्म का स्थान सामान्यतः <math>\Omega^k(U)</math>; इस प्रकार यदि <math>\omega</math> एक विभेदक <math>k</math>-रूप है, तो हम <math>\omega\in\Omega^k(U)</math> लिखते हैं। परिपाटी के अनुसार, <math>U</math> पर एक सतत फलन अवकल 0-रूप: <math>f\in C^0(U)=\Omega^0(U)</math> है।


हम पहले 0-रूपों से विभेदक 1-रूपों का निर्माण करते हैं और उनके कुछ मूलभूत गुणों को निकालते हैं। नीचे दी गई चर्चा को सरल बनाने के लिए, हम केवल चिकनेपन से निर्मित [[चिकनाई]] अंतर रूपों पर विचार करेंगे (<math>C^\infty</math>) कार्य करता है। होने देना <math>f:\R^n\to\R</math> एक सुचारू कार्य हो। हम 1-रूप को परिभाषित करते हैं <math>df</math> पर <math>U</math> के लिए <math>p\in U</math> और <math>v_p\in\R^n_p</math> द्वारा <math>(df)_p(v_p):=Df|_p(v)</math>, कहाँ <math>Df|_p:\R^n\to\R</math> का कुल योग है <math>f</math> पर <math>p</math>. (याद रखें कि कुल व्युत्पन्न एक रैखिक परिवर्तन है।) विशेष रुचि के प्रक्षेपण मानचित्र हैं (जिन्हें समन्वय कार्यों के रूप में भी जाना जाता है) <math>\pi^i:\R^n\to\R</math>, द्वारा परिभाषित <math>x\mapsto x^i</math>, कहाँ <math>x^i</math> का i मानक निर्देशांक है <math>x\in\R^n</math>. 1-रूप <math>d\pi^i</math> बुनियादी 1-रूपों के रूप में जाने जाते हैं; वे पारंपरिक रूप से निरूपित हैं <math>dx^i</math>. यदि मानक निर्देशांक <math>v_p\in\R^n_p</math> हैं <math>(v^1,\ldots, v^n)</math>, फिर की परिभाषा का अनुप्रयोग <math>df</math> पैदावार <math>dx^i_p(v_p)=v^i</math>, ताकि <math>dx^i_p((e_j)_p)=\delta_j^i</math>, कहाँ <math>\delta^i_j</math> [[क्रोनकर डेल्टा]] है।<ref>The Kronecker delta is usually denoted by <math>\delta_{ij}=\delta(i,j)</math> and defined as <math display="inline">\delta:X\times X\to\{0,1\},\ (i,j)\mapsto \begin{cases} 1, & i=j \\ 0, & i\neq j \end{cases}</math>.  Here, the notation <math>\delta^i_j</math> is used to conform to the tensor calculus convention on the use of upper and lower indices. </ref> इस प्रकार, के लिए मानक आधार के दोहरे के रूप में <math>\R^n_p</math>, <math>(dx^1_p,\ldots,dx^n_p)</math> का आधार बनता है <math>\mathcal{A}^1(\R^n_p)=(\R^n_p)^*</math>. फलस्वरूप यदि <math>\omega</math> 1-फॉर्म ऑन है <math>U</math>, तब <math>\omega</math> रूप में लिखा जा सकता है <math display="inline">\sum a_i\,dx^i</math> सुचारू कार्यों के लिए <math>a_i:U\to\R</math>. इसके अलावा, हम के लिए एक अभिव्यक्ति प्राप्त कर सकते हैं <math>df</math> कुल अंतर के लिए शास्त्रीय अभिव्यक्ति के साथ मेल खाता है:
हम पहले 0-रूपों से विभेदक 1-रूपों का निर्माण करते हैं और उनके कुछ मूलभूत गुणों को निकालते हैं। नीचे दी गई चर्चा को सरल बनाने के लिए, हम केवल स्मूथ से निर्मित स्मूथ अंतर रूपों पर विचार करेंगे (<math>C^\infty</math>) कार्य करता है। होने देना <math>f:\R^n\to\R</math> सुचारू कार्य हो। हम 1-रूप को परिभाषित करते हैं <math>df</math> पर <math>U</math> के लिए <math>p\in U</math> और <math>v_p\in\R^n_p</math> द्वारा <math>(df)_p(v_p):=Df|_p(v)</math>, जहाँ <math>Df|_p:\R^n\to\R</math> का कुल योग है <math>f</math> पर <math>p</math>. (याद रखें कि कुल व्युत्पन्न रैखिक परिवर्तन है।) विशेष रुचि के प्रक्षेपण मानचित्र हैं (जिन्हें समन्वय कार्यों के रूप में भी जाना जाता है) <math>\pi^i:\R^n\to\R</math>, द्वारा परिभाषित <math>x\mapsto x^i</math>, जहाँ <math>x^i</math> का i मानक निर्देशांक है <math>x\in\R^n</math>. 1-रूप <math>d\pi^i</math> मूलभूत 1-रूपों के रूप में जाने जाते हैं; वे पारंपरिक रूप से निरूपित हैं <math>dx^i</math>. यदि मानक निर्देशांक <math>v_p\in\R^n_p</math> हैं <math>(v^1,\ldots, v^n)</math>, फिर की परिभाषा का अनुप्रयोग <math>df</math> उत्पन्न <math>dx^i_p(v_p)=v^i</math>, जिससे <math>dx^i_p((e_j)_p)=\delta_j^i</math>, जहाँ <math>\delta^i_j</math> [[क्रोनकर डेल्टा]] है।<ref>The Kronecker delta is usually denoted by <math>\delta_{ij}=\delta(i,j)</math> and defined as <math display="inline">\delta:X\times X\to\{0,1\},\ (i,j)\mapsto \begin{cases} 1, & i=j \\ 0, & i\neq j \end{cases}</math>.  Here, the notation <math>\delta^i_j</math> is used to conform to the tensor calculus convention on the use of upper and lower indices. </ref> इस प्रकार, के लिए मानक आधार के दोहरे के रूप में <math>\R^n_p</math>, <math>(dx^1_p,\ldots,dx^n_p)</math> का आधार बनता है <math>\mathcal{A}^1(\R^n_p)=(\R^n_p)^*</math>. परिणामस्वरूप यदि <math>\omega</math> 1-फॉर्म ऑन है <math>U</math>, तब <math>\omega</math> रूप में लिखा जा सकता है <math display="inline">\sum a_i\,dx^i</math> सुचारू कार्यों के लिए <math>a_i:U\to\R</math>. इसके अतिरिक्त , हम के लिए अभिव्यक्ति प्राप्त कर सकते हैं <math>df</math> कुल अंतर के लिए मौलिक अभिव्यक्ति के साथ मेल खाता है:  


: <math>df=\sum_{i=1}^n D_i f\; dx^i={\partial f\over\partial x^1} \, dx^1+\cdots+{\partial f\over\partial x^n} \, dx^n.</math>
: <math>df=\sum_{i=1}^n D_i f\; dx^i={\partial f\over\partial x^1} \, dx^1+\cdots+{\partial f\over\partial x^n} \, dx^n.</math>
[नोटेशन पर टिप्पणियाँ: इस लेख में, हम [[टेंसर कैलकुलेशन]] और डिफरेंशियल ज्योमेट्री के कन्वेंशन का पालन करते हैं जिसमें मल्टीवैक्टर और मल्टीकोवेक्टर क्रमशः निचले और ऊपरी सूचकांकों के साथ लिखे जाते हैं। चूंकि विभेदक रूप बहुवेक्टर क्षेत्र हैं, इसलिए उन्हें अनुक्रमित करने के लिए ऊपरी सूचकांकों को नियोजित किया जाता है।<ref name=":0" /> विपरीत नियम मल्टीवैक्टर और मल्टीकोक्टर के घटकों पर लागू होता है, जो क्रमशः ऊपरी और निचले सूचकांकों के साथ लिखे जाते हैं। उदाहरण के लिए, हम वेक्टर के मानक निर्देशांक का प्रतिनिधित्व करते हैं <math>v\in\R^n</math> जैसा <math>(v^1,\ldots,v^n)</math>, ताकि <math display="inline">v=\sum_{i=1}^n v^ie_i</math> मानक आधार के संदर्भ में <math>(e_1,\ldots,e_n)</math>. इसके अलावा, एक अभिव्यक्ति के भाजक में दिखाई देने वाली सुपरस्क्रिप्ट (जैसा कि <math display="inline">\frac{\partial f}{\partial x^i}</math>) को इस परिपाटी में निम्न सूचकांकों के रूप में माना जाता है। जब सूचकांकों को इस तरीके से लागू और व्याख्या किया जाता है, तो ऊपरी सूचकांकों की संख्या घटाकर एक अभिव्यक्ति के प्रत्येक शब्द में निचले सूचकांकों की संख्या को संरक्षित किया जाता है, योग के भीतर और एक समान चिह्न के भीतर, एक सुविधा जो एक उपयोगी स्मरक उपकरण के रूप में कार्य करती है और मैन्युअल संगणना के दौरान की गई त्रुटियों को इंगित करने में मदद करता है।]
नोटेशन पर टिप्पणियाँ: इस लेख में, हम [[टेंसर कैलकुलेशन|टेंसर गणना]] और विभेदक ज्योमेट्री के अधिवेशन का पालन करते हैं जिसमें मल्टीवैक्टर और मल्टीकोवेक्टर क्रमशः निचले और ऊपरी सूचकांकों के साथ लिखे जाते हैं। चूंकि विभेदक रूप बहुवेक्टर क्षेत्र हैं, इसलिए उन्हें अनुक्रमित करने के लिए ऊपरी सूचकांकों को नियोजित किया जाता है।<ref name=":0" /> विपरीत नियम मल्टीवैक्टर और मल्टीकोक्टर के घटकों पर प्रयुक्त होता है, जो क्रमशः ऊपरी और निचले सूचकांकों के साथ लिखे जाते हैं। उदाहरण के लिए, हम वेक्टर <math>v\in\R^n</math> के मानक निर्देशांक का<math>(v^1,\ldots,v^n)</math> प्रतिनिधित्व करते हैं जिससे <math display="inline">v=\sum_{i=1}^n v^ie_i</math> मानक आधार के संदर्भ में <math>(e_1,\ldots,e_n)</math>. इसके अतिरिक्त, अभिव्यक्ति के भाजक में दिखाई देने वाली सुपरस्क्रिप्ट (जैसा कि <math display="inline">\frac{\partial f}{\partial x^i}</math>) को इस परिपाटी में निम्न सूचकांकों के रूप में माना जाता है। जब सूचकांकों को इस विधि से प्रयुक्त और व्याख्या किया जाता है, तो ऊपरी सूचकांकों की संख्या घटाकर अभिव्यक्ति के प्रत्येक शब्द में निचले सूचकांकों की संख्या को संरक्षित किया जाता है, योग के अंदर और समान चिह्न के अंदर, सुविधा जो उपयोगी स्मरक उपकरण के रूप में कार्य करती है और मैन्युअल संगणना के समय की गई त्रुटियों को इंगित करने में सहायता करता है।


==== अंतर के-रूपों पर बुनियादी संचालन ====
==== अंतर के-रूपों पर मूलभूत संचालन                                                                                                                                                                                   ====
बाहरी उत्पाद (<math>\wedge</math>) और बाहरी व्युत्पन्न (<math>d</math>) विभेदक रूपों पर दो मूलभूत संक्रियाएँ हैं। ए का बाहरी उत्पाद <math>k</math>-रूप और एक <math>\ell</math>-रूप है <math>(k+\ell)</math>-फॉर्म, जबकि ए के बाहरी व्युत्पन्न <math>k</math>-रूप है <math>(k+1)</math>-प्रपत्र। इस प्रकार, दोनों संक्रियाएँ निम्न कोटि के उच्चतर कोटि के विभेदक रूपों को उत्पन्न करती हैं।
बाहरी उत्पाद (<math>\wedge</math>) और बाहरी व्युत्पन्न (<math>d</math>) विभेदक रूपों पर दो मूलभूत संक्रियाएँ हैं। ए का बाहरी उत्पाद <math>k</math>-रूप और <math>\ell</math>-रूप है <math>(k+\ell)</math>-फॉर्म, जबकि ए के बाहरी व्युत्पन्न <math>k</math>-रूप है <math>(k+1)</math>-प्रपत्र इस प्रकार, दोनों संक्रियाएँ निम्न कोटि के उच्चतर कोटि के विभेदक रूपों को उत्पन्न करती हैं।


बाहरी उत्पाद <math>\wedge:\Omega^k(U)\times\Omega^\ell(U)\to\Omega^{k+\ell}(U)</math> विभेदक रूपों का सामान्य रूप से बहुसंवाहकों के बाहरी उत्पाद का एक विशेष मामला है (ऊपर देखें)। जैसा कि बाहरी उत्पाद के लिए सामान्य रूप से सच है, अंतर रूपों का बाहरी उत्पाद द्विरेखीय, साहचर्य है, और [[वैकल्पिक बीजगणित]] है। श्रेणीबद्ध-वैकल्पिक।
बाहरी उत्पाद <math>\wedge:\Omega^k(U)\times\Omega^\ell(U)\to\Omega^{k+\ell}(U)</math> विभेदक रूपों का सामान्य रूप से बहुसंवाहकों के बाहरी उत्पाद का विशेष स्थिति है (ऊपर देखें)। जैसा कि बाहरी उत्पाद के लिए सामान्य रूप से सच है, अंतर रूपों का बाहरी उत्पाद द्विरेखीय, साहचर्य है, और [[वैकल्पिक बीजगणित]] है। और श्रेणीबद्ध-वैकल्पिक है।


अधिक ठोस रूप से, यदि <math>\omega=a_{i_1\ldots i_k} \, dx^{i_1}\wedge\cdots\wedge dx^{i_k}</math> और <math>\eta=a_{j_1\ldots i_{\ell}} dx^{j_1}\wedge\cdots\wedge dx^{j_{\ell}}</math>, तब
अधिक ठोस रूप से, यदि <math>\omega=a_{i_1\ldots i_k} \, dx^{i_1}\wedge\cdots\wedge dx^{i_k}</math> और <math>\eta=a_{j_1\ldots i_{\ell}} dx^{j_1}\wedge\cdots\wedge dx^{j_{\ell}}</math>, तब


: <math>\omega\wedge\eta=a_{i_1\ldots i_k}a_{j_1\ldots j_\ell} \, dx^{i_1}\wedge\cdots\wedge dx^{i_k}\wedge dx^{j_1} \wedge \cdots\wedge dx^{j_\ell}.</math>
: <math>\omega\wedge\eta=a_{i_1\ldots i_k}a_{j_1\ldots j_\ell} \, dx^{i_1}\wedge\cdots\wedge dx^{i_k}\wedge dx^{j_1} \wedge \cdots\wedge dx^{j_\ell}.</math>
इसके अलावा, सूचकांकों के किसी भी सेट के लिए <math>\{\alpha_1\ldots,\alpha_m\}</math>,
इसके अतिरिक्त , सूचकांकों के किसी भी समुच्चय के लिए <math>\{\alpha_1\ldots,\alpha_m\}</math>,


: <math>dx^{\alpha_1} \wedge\cdots\wedge dx^{\alpha_p} \wedge \cdots \wedge dx^{\alpha_q} \wedge\cdots\wedge dx^{\alpha_m} = -dx^{\alpha_1} \wedge\cdots\wedge dx^{\alpha_q} \wedge \cdots\wedge dx^{\alpha_p}\wedge\cdots\wedge dx^{\alpha_m}.</math>
: <math>dx^{\alpha_1} \wedge\cdots\wedge dx^{\alpha_p} \wedge \cdots \wedge dx^{\alpha_q} \wedge\cdots\wedge dx^{\alpha_m} = -dx^{\alpha_1} \wedge\cdots\wedge dx^{\alpha_q} \wedge \cdots\wedge dx^{\alpha_p}\wedge\cdots\wedge dx^{\alpha_m}.</math>
अगर <math>I=\{i_1,\ldots,i_k\}</math>, <math>J=\{j_1,\ldots,j_{\ell}\}</math>, और <math>I\cap J=\varnothing</math>, फिर के सूचकांक <math>\omega\wedge\eta</math> ऐसे स्वैप के एक (सीमित) अनुक्रम द्वारा आरोही क्रम में व्यवस्थित किया जा सकता है। तब से <math>dx^\alpha\wedge dx^\alpha=0</math>, <math>I\cap J\neq\varnothing</math> इसका आशय है <math>\omega\wedge\eta=0</math>. अंत में, द्विरेखीयता के परिणामस्वरूप, यदि <math>\omega</math> और <math>\eta</math> कई शब्दों का योग है, उनका बाहरी उत्पाद इनमें से प्रत्येक पद के संबंध में वितरण का पालन करता है।
यदि <math>I=\{i_1,\ldots,i_k\}</math>, <math>J=\{j_1,\ldots,j_{\ell}\}</math>, और