前推 (微分)

假设 φ : M → N 是光滑流形之间的光滑映射；则 φ 在一点 x 处的微分在某种意义上是 φ 在 x 附近的最佳线性逼近。这可以视为通常微积分中全导数的推广。确切地说，它是从 M 在 x 处的切空间到 N 在 φ(x) 处的切空间的一个线性映射，从而可以将 M 的切向量“前推”成 N 的切向量。 映射 φ 的微分也被一些的作者称为 φ 的导数或全导数，有时它自己也之称为前推（pushforward）。 设 φ:U→V 是从 Rm 的一个开集 U 到 Rn 的开集 V 的一个光滑映射。对任何 U 中的给定点 x， φ 在 x 的雅可比矩阵（关于标准坐标）是 φ 在 x 的全微分的矩阵表示，这是一个从 Rm 到 Rn 的线性映射： d φ x : R m → R n   . {\displaystyle \mathrm {d} \varphi _{x}:\mathbb {R} ^{m}\to \mathbb {R} ^{n}\ .} 我们希望将其推广到 φ 是“任何”两个光滑流形 M 与 N 之间的光滑映射。 令 φ : M → N 是光滑流形间的光滑映射。给定某点 x ∈ M，φ 在 x 的微分或（全）导数是从 M 在 x 的切空间到 N 在 φ(x) 的切空间一个线性映射 d φ x : T x M → T φ ( x ) N   , {\displaystyle \mathrm {d} \varphi _{x}:T_{x}M\to T_{\varphi (x)}N\ ,} 映射 dφx 运用到切向量 X 上有时称为 X 由 φ 的前推。前推的确切定义取决于我们怎样定义切向量（不同的定义可参见切空间）。 如果我们定义切向量为通过 x 的曲线等价类，那么微分由 d φ x ( γ ′ ( 0 ) ) = ( φ ∘ γ ) ′ ( 0 ) {\displaystyle \mathrm {d} \varphi _{x}(\gamma '(0))=(\varphi \circ \gamma )'(0)} 给出，这里 γ 是 M 上满足 γ(0) = x 的一条曲线。换句话说，一条曲线 γ 在 0 处切向量的前推恰好是 φ ∘ {\displaystyle \circ } γ 在 0 处的切向量。 另一种方式，如果切向量定义为作用在光滑实值函数上的导子，那么微分由 d φ x ( X ) ( f ) = X ( f ∘ φ ) {\displaystyle \mathrm {d} \varphi _{x}(X)(f)=X(f\circ \varphi )} 给出，这里 X ∈ TxM，从而 X 是定义在 M 上的一个导子而 f 是 N 上一个光滑实值函数。根据定义，在给定 M 上 x 处 X 的前推在 Tφ(x)N 中，从而定义了一个N上的导子。 取定 x 与 φ(x) 附近的坐标卡以后，F 局部由 Rm 与 Rn 之间的光滑映射 φ ^ : U → V {\displaystyle {\hat {\varphi }}:U\rightarrow V} 确定。而 dφx 具有表示（在 x 附近）： d φ x ( ∂ ∂ u a ) = ∂ φ ^ b ∂ u a ∂ ∂ v b , {\displaystyle \mathrm {d} \varphi _{x}{\Bigl (}{\frac {\partial }{\partial u^{a}}}{\Bigr )}={\frac {\partial {\hat {\varphi }}^{b}}{\partial u^{a}}}{\frac {\partial }{\partial v^{b}}},} 这里使用了爱因斯坦求和约定，偏导数对 x 坐标卡相应的 U 中的点取值。 线性扩张得到如下矩阵 ( d φ x ) a b = ∂ φ ^ b ∂ u a . {\displaystyle (\mathrm {d} \varphi _{x})_{a}^{\;b}={\frac {\partial {\hat {\varphi }}^{b}}{\partial u^{a}}}.} 从而光滑映射 φ 在每一点的微分是切空间之间的一个线性变换。从而在某些选定的局部坐标下，它表示为相应的从 Rm 到 Rn 光滑映射的雅可比矩阵。一般情形，微分不要求可逆。如果 φ 是一个局部微分同胚，那么在 x 点的前推是可逆的，其逆给出 Tφ(x)N 的拉回。 另外，局部微分同胚的微分是切空间之间的线性同构。 微分经常有其他一些记法，比如 D φ x , ( φ ∗ ) x , φ ′ ( x )   . {\displaystyle D\varphi _{x},\;(\varphi _{*})_{x},\;\varphi '(x)\ .} 从定义可得出复合函数的微分便是微分的复合（即，具有函子性质），这便是光滑函数微分的链式法则。 光滑映射 φ 的微分以显而易见的方式诱导了从 M 的切丛到 N 的切丛的一个丛映射（事实上是向量丛同态），记为 dφ 或 φ*，满足如下的交换图表： 这里 πM 与 πN 分别表示 M 与 N 切丛的丛投影。 等价地（参见丛映射），φ* = dφ 是从 TM 到 M 上的拉回丛 φ*TN 的丛映射，这可以看成 M 上向量丛 Hom(TM,φ*TN) 的一个截面。 给定了一个光滑映射 φ:M→N 与 M 上一个向量场 X，一般不能定义 X 通过 φ 的前推为 N 的一个向量场。譬如，如果映射 φ 不是满射，则在 φ 的像外部没有自然的方式定义拉回；如果 φ 不是单射也有可能在给定一点拉回不止一种选择。无论如何，可以用“沿着映射的向量场”概念将难处变精确。 M 上 φ*TN 的一个截面称为沿着 φ 的向量场。例如，如果 M 是 N 的一个子丛而 φ 是包含映射，那么沿着 φ 的向量场恰好是 N 沿着 M 的切丛的一个截面；特别的，M 上的向量通过 TM 包含到 TN 中定义这样一个截面。这种想法推广到任何光滑映射。 假设 X 是 M 上一个向量场，即 TM 的一个截面。那么，运用逐点微分得出 X 的前推 φ*X，这是一个沿着 φ 的向量场，即 M 上 φ*TN 的一个截面。 任何 N 上的向量场 Y 定义了 φ*TN 的一个拉回截面 φ*Y 使得 (φ*Y)x = Yφ(x)。M 上一个向量场 X 与 N 上一个向量场 Y 称为 φ-相关的，如果作为沿着 φ 的向量场有 φ*X = φ*Y。换句话说，对任何 x 属于 M，有 dφx(X)=Yφ(x)。 在某些情形，给定 M 上一个向量场 X，N 上只有惟一的向量场 Y 与 X φ-相关。特别地，这在 φ 是微分同胚时自然成立。在这种情况下，前推定义了 N 上一个向量场 Y，由 Y x = φ ∗ ( X φ − 1 ( x ) ) . {\displaystyle Y_{x}=\varphi _{*}(X_{\varphi ^{-1}(x)}).} 给出。一个更一般的情形是 φ 为满射（比如纤维丛的丛投影）。这时 M 上的向量场 X 称为可投影的，如果对任何 y 属于 N, dφx(Xx) 与 x 属于 φ-1({y}) 的取法无关。这恰好是保证 X 的前推可以作为 N 上的一个良定的向量场的条件。 拉回 John M. Lee, Introduction to Smooth Manifolds, (2003) Springer Graduate Texts in Mathematics 218. Jurgen Jost, Riemannian Geometry and Geometric Analysis, (2002) Springer-Verlag, Berlin ISBN 3-540-42627-2 See section 1.6. Ralph Abraham and Jerrold E. Marsden, Foundations of Mechanics, (1978) Benjamin-Cummings, London ISBN 0-8053-0102-X See section 1.7 and 2.3.