単体ホモロジー

代数的位相幾何学において単体ホモロジーとは単体複体ホモロジー群の列である。これは、複体における与えられた次元の穴の数という概念を形式化する。これは連結成分の数(次元0の場合)を一般化する。

単体ホモロジーは、三角形のn次元相似体であるn単体を構成要素とする位相空間を研究する方法として生まれた。これには、点(0単体)、線分(1単体)、三角形(2単体)、四面体(3単体)が含まれる。定義により、このような空間は単体複体(より正確には、抽象単体複体幾何学的実現)と同相である。このような同相は、与えられた空間の三角形分割と呼ばれる。多くの関心のある位相空間は三角形分割することができ、あらゆる滑らかな多様体(ケアンズとホワイトヘッド)も含まれる。[1] : sec.5.3.2 

単体ホモロジーは、任意の抽象単体複体に対する単純な処方によって定義される。単体ホモロジーが関連する位相空間のみに依存することは注目すべき事実である。[2] : sec.8.6 結果として、単体ホモロジーはある空間を別の空間と区別するための計算可能な方法を与える。

定義

2-単体の境界(左)と1-連鎖の境界(右)が示されています。どちらも0であり、0-単体の正負の両方の和が1回ずつ現れる点が異なります。境界の境界は常に0です。非自明な閉路とは、境界の和が0になる点で単体の境界のように閉じますが、実際には単体や連鎖の境界ではありません。自明な1-閉路は において0と等しいため、右中央の1-閉路は、左側の2-単体の境界との和と相同です。

オリエンテーション

単体ホモロジーを定義する上で重要な概念は、単体の向きの概念です。定義により、 k単体の向きは頂点の順序(v 0 , ..., v k)で表されます。2つの順序が同じ向きを定義するのは、それらが偶数順列だけ異なる場合のみです。したがって、すべての単体には正確に2つの向きがあり、2つの頂点の順序を入れ替えると、向きが反対の向きに変わります。例えば、1単体の向きを選択することは、2つの可能な方向のいずれかを選択することであり、2単体の向きを選択することは、「反時計回り」の意味を選択することです。

チェーン

S を単体複体とする。単体k連鎖は、 各c iが整数でσ iが向き付けられたk単体である有限の形式和である。この定義において、向き付けられた各単体は、向きが逆の単体の負の数に等しいと宣言する。例えば、

S上のk鎖群はC kと表記される。これは自由アーベル群であり、 Sのk単体の集合と一対一に対応する基底を持つ。基底を明示的に定義するには、各単体の向きを選択する必要がある。これを行う標準的な方法の一つは、すべての頂点の順序を選択し、各単体にその頂点の誘導順序に対応する向きを与えることである。

境界とサイクル

σ = ( v 0 , ..., v k )をC kの基底元として見た向き付けられたk単体とする境界演算子は次式で定義される準同型である。ここで向き付けられた単体 はσのi番目の面でありi番目の頂点を削除することによって得られる。

C kでは、部分群の要素はサイクルと呼ばれ、部分群は境界で構成されていると言われます

境界の境界

なぜなら2番目の面が取り除かれたは だからです。幾何学的に言えば、これは、あらゆるものの境界の境界には境界がないことを意味します。同様に、アーベル群は鎖複体を形成します。また、 B kはZ kに含まれるとも言えます

例として、頂点が の向きにある四面体を考えます。定義により、その境界は で与えられます。境界の境界は で与えられます。

2つの1-ホールを持つ単体複体

ホモロジー群

Sk番目のホモロジー群H kアーベル群として定義される。

したがって、ホモロジー群H k ( S )が非ゼロとなるのは、 S上に境界ではないk 個のサイクルが存在する場合である。ある意味では、これは複体にk次元の穴が存在することを意味する。例えば、図に示すように、2つの三角形(内部を持たない)を1つの辺に沿って接着することで得られる複体Sを考える。各三角形の辺は、サイクルを形成するように配置することができる。これらの2つのサイクルは、構成上、境界ではない(すべての2次元鎖はゼロであるため)。ホモロジー群H 1 ( S )は、前述の2つのサイクルによって与えられた基底を持つZ 2と同型であることが計算によってわかる。これにより、 S には2つの「1次元の穴」があるという非公式な考えが明確になる。

穴は異なる次元を持つことがあります。k番目のホモロジー群の階数、つまりSk番目のベッティ数と呼ばれる数は 、 Sにおけるk次元の穴の数の尺度となります

三角形のホモロジー群

S を三角形(内部空間を持たない)とし、単体複体として捉える。したがって、Sは3つの頂点( v 0v 1v 2 )と3つの辺(それぞれ1次元単体)を持つ。 Sのホモロジー群を計算するために、まず連鎖群C kを記述する。

  • C 0は基底( v 0 )、( v 1 )、( v 2 )を持つZ 3と同型である
  • C 1 は、向き付けられた 1 単体( v 0v 1 ) ( v 0v 2 ) ( v 1v 2 )によって与えられる基底を持つZ 3と同型です
  • C 2は自明群である。なぜなら、三角形は内部を持たないと仮定されているため、 のような単体は存在しないからである。他の次元の連鎖群も同様である。

境界準同型 : C 1C 0は次のように与えられます。 C −1 = 0であるため、すべての 0 チェーンはサイクルです (つまり、Z 0 = C 0 )。さらに、 0 境界のグループB 0は、これらの式の右側の3つの要素によって生成され、C 0の2次元部分群を作成します。 そのため、0 番目のホモロジー グループH 0 ( S ) = Z 0 / B 0はZと同型であり、基底は (たとえば) 0 サイクルの像 ( v 0 ) によって与えられます。 実際、商群では 3 つの頂点すべてが等しくなります。これは、 Sが連結されているという事実を表します

次に、1-サイクル群は上記の準同型写像 ∂ の核であり、これはZと同型で、基底は(例えば)( v 0 , v 1 ) − ( v 0 , v 2 ) + ( v 1 , v 2 )で与えられます。(図から、この1-サイクルが三角形を2つの可能な方向のいずれかで一周することがわかります。)C 2 = 0なので、1-境界群はゼロであり、第1ホモロジー群 H 1 ( S )はZ /0 ≅ Zと同型です。これにより、三角形に1つの1次元の穴があるという考えが明確になります。

次に、定義により2-サイクルは存在しないため、C 2 = 0自明群)となる。したがって、第2ホモロジー群 H 2 ( S )は0となる。0または1以外のすべてのiについて、 H i ( S )も同様である。 したがって、三角形のホモロジー連結性は0である( kまでの被約ホモロジー群が自明となる最大のkである)。

高次元単体のホモロジー群

S を(内部を持たない)正四面体とし単体複体として見ると、Sは4つの0次元頂点、6つの1次元辺、4つの2次元面を持つ。H 0 ( S )Zと同型でありH 2 ( S )もZと同型であり、その他の群はすべて自明である。したがって、正四面体のホモロジー連結性は0である。

四面体にその内部が含まれている場合、H 2 ( S )も自明です。

一般に、S がd次元単体である場合、次が成り立ちます。

  • S をその内部なしで考えると、 H 0 ( S ) = ZH d −1 ( S ) = Zとなり、他のホモロジーも自明になります。
  • S をその内部とともに考えると、H 0 ( S ) = Z となりすべてホモロジー自明になります。

単体地図

ST を単体複体とするSからT単体写像 fは、 Sの頂点集合からTの頂点集合への関数であり、 Sの各単体の像(頂点集合として見たもの) がTの単体となる。単体写像f  : ST は、各整数kについてホモロジー群H k ( S ) → H k ( T )の準同型を決定する。これは、Sの連鎖複体からTの連鎖複体への連鎖写像に関連付けられた準同型である。明示的に、この連鎖写像は、f ( v 0 ), ..., f ( v k )がすべて異なる 場合k連鎖上で次のように与えられ、そうでない場合はf (( v 0 , ..., v k )) = 0 となる

この構成により、単体ホモロジーは単体複体からアーベル群への関手となる。これは、ブラウワー不動点定理や単体ホモロジーの位相不変性といった理論の応用において不可欠である。

特異ホモロジーは、計算よりも理論に適した関連理論です。特異ホモロジーはすべての位相空間に対して定義され、位相のみに依存し、三角形分割には依存しません。また、三角形分割可能な空間では単体ホモロジーと一致します。 [3] : thm.2.27 しかしながら、単体複体の単体ホモロジーを自動的かつ効率的に計算できるため、単体ホモロジーは画像解析医用画像処理一般的なデータ分析など、実社会における応用において重要になっています

もう一つの関連理論は細胞相同性です。

アプリケーション

多くのコンピュータアプリケーションにおける標準的なシナリオは、点の集合(測定値、ビットマップの暗いピクセルなど)から位相的な特徴を見つけようとするものである。ホモロジーは、単体複体などの組み合わせデータから容易に計算できるため、このような特徴を探すための定性的なツールとして利用できる。しかし、まずデータポイントを三角形分割する、つまりデータを単体複体の近似値に置き換える必要がある。持続的ホモロジーの計算[4]では、異なる解像度でのホモロジーの解析を行い、解像度を変えても保持されるホモロジークラス(ホール)を登録する。このような特徴は、分子の構造、X線画像における腫瘍、複素データにおけるクラスター構造の検出に利用できる。

より一般的には、単体ホモロジーは、データマイニングの分野における技術である位相データ解析において中心的な役割を果たします

実装

参照

参考文献

  1. ^ Prasolov, VV (2006),組合せ的および微分的位相幾何学の要素アメリカ数学会ISBN 0-8218-3809-1MR  2233951
  2. ^ Armstrong, MA (1983), Basic topology , Springer-Verlag , ISBN 0-387-90839-0MR  0705632
  3. ^ ハッチャー、アレン(2002)、代数的位相幾何学、ケンブリッジ大学出版局ISBN 0-521-79540-0MR  1867354
  4. ^ Edelsbrunner, H.; Letscher, D.; Zomorodian, A. (2002). 「位相的持続性と単純化」.離散幾何学と計算幾何学. 28 (4): 511– 533. doi : 10.1007/s00454-002-2885-2 .
    Robins, V. (1999年夏). 「有限近似からのホモロジー計算に向けて」(PDF) . Topology Proceedings . 24 : 503– 532.
  • 科学計算における位相幾何学的手法
  • 計算ホモロジー(立方ホモロジーとも呼ばれる)
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