FASERBÜNDEL VORLESUNG. Konrad Schöbel. Sommersemester Mathematisches Institut Friedrich-Schiller-Universität Jena

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "FASERBÜNDEL VORLESUNG. Konrad Schöbel. Sommersemester Mathematisches Institut Friedrich-Schiller-Universität Jena"

Transkript

1 FASERBÜNDEL VORLESUNG Konrad Schöbel Mathematisches Institut Friedrich-Schiller-Universität Jena Sommersemester 2010

2 MOTIVATION Faserbündel... sind ein Grundbegriff der modernen Topologie und Geometrie führten zu bahnbrechenden Ergebnissen auf diesen Gebieten erlauben eine elegante Formulierung klassischer physikalischer Theorien Mechanik Elektrodynamik sind notwendig für die Formulierung von Eichtheorien Yang-Mills Seiberg-Witten Standardmodell sind für uns Gelegenheit, interessante Topologie und Geometrie kennenzulernen

3 GLIEDERUNG DER VORLESUNG 1 Bündel 2 Vektorbündel 3 Prinzipalbündel 4 Faserbündel 5 Lokale Beschreibung von Faserbündeln 6 Klassifikation von Faserbündeln 7 Faserbündel auf Mannigfaltigkeiten 8 Charakteristische Klassen 9 Beispiele aus der Physik 10 Elementare K-Theorie

4 LITERATUR Dale Husemoller: Fibre Bundles Graduate Texts in Mathematics 20 Springer-Verlag Norman Steenrod: The Topology of Fibre Bundles Princeton Landmarks in Mathematics Princeton University Press John Milnor & James D. Stasheff: Characteristic Classes Princeton University Press Titelbild: Hopf-Faserung aus Schlüsselringen, Quelle:

5 Teil I BÜNDEL

6 GLIEDERUNG TEIL I: BÜNDEL 1 EIN WENIG TOPOLOGIE Objekte: Topologische Räume Morphismen: Stetige Abbildungen Konstruktion neuer topologischer Räume 2 OBJEKTE: BÜNDEL 3 EINFACHE BEISPIELE 4 MORPHISMEN 5 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL 6 KOMPLEXERE BEISPIELE

7 EIN WENIG TOPOLOGIE GLIEDERUNG TEIL I: BÜNDEL 1 EIN WENIG TOPOLOGIE Objekte: Topologische Räume Morphismen: Stetige Abbildungen Konstruktion neuer topologischer Räume 2 OBJEKTE: BÜNDEL 3 EINFACHE BEISPIELE 4 MORPHISMEN 5 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL 6 KOMPLEXERE BEISPIELE

8 EIN WENIG TOPOLOGIE OBJEKTE: TOPOLOGISCHE RÄUME TOPOLOGISCHE RÄUME DEFINITION 1.1 Eine Topologie auf einer Menge X ist ein System O X 2 X von Teilmengen, genannt offene Mengen, mit folgenden Eigenschaften: 1, X O X 2 Endliche Schnitte offener Mengen sind offen: A 1,..., A n O X n A i O X i=1 3 Beliebige Vereinigungen offener Mengen sind offen: ( i I : A i O X ) i I A i O X Eine Menge versehen mit einer solchen Topologie heißt topologischer Raum.

9 EIN WENIG TOPOLOGIE OBJEKTE: TOPOLOGISCHE RÄUME METRISCHE RÄUME ALS TOPOLOGISCHE RÄUME SPEZIALFALL 1.2 Jeder metrische Raum (X, ϱ) wird durch A O X : x A: r > 0: B r (x) A zu einem topologischen Raum, wobei B r (x) die offene Kugel um x X mit Radius r > 0 ist: B r (x) := {y X : ϱ(x, y) < r}

10 EIN WENIG TOPOLOGIE OBJEKTE: TOPOLOGISCHE RÄUME R n ALS TOPOLOGISCHER RAUM SPEZIALFALL 1.3 Der R n versehen mit der Standardmetrik ϱ(x, y) = x y ist ein metrischer und somit auch ein topologischer Raum. ANSCHAULICH 1.4 offene Mengen des R n = Mengen ohne Rand

11 EIN WENIG TOPOLOGIE MORPHISMEN: STETIGE ABBILDUNGEN STETIGKEIT DEFINITION 1.5 Eine Abbildung f : X Y zwischen zwei topologischen Räumen heißt stetig, falls die Urbilder offener Mengen offen sind: f : X Y stetig : B O Y : f 1 (B) O X BEMERKUNG 1.6 Falls nicht anders erwähnt, sind bei uns Abbildungen zwischen topologischen Räumen immer stetig. FAKT 1.7 Die Identität ist stetig. Die Verkettung stetiger Funktionen ist stetig.

12 EIN WENIG TOPOLOGIE MORPHISMEN: STETIGE ABBILDUNGEN BEZUG ZUR ε-δ-stetigkeit SPEZIALFALL 1.8 Für eine stetige Funktion f : R m R n führt obige Definition auf die klassische ε-δ-definition f stetig : x R m : ε > 0: δ > 0: y R m : x y < δ f (x) f (y) < ε ANSCHAULICH 1.9 Kleine Änderungen im Original führen zu kleinen Änderungen im Bild.

13 EIN WENIG TOPOLOGIE MORPHISMEN: STETIGE ABBILDUNGEN HOMÖOMORPHIE DEFINITION 1.10 Eine stetige Abbildung f : X Y ist ein Homöomorphismus, falls eine stetige Abbildung f 1 : Y X mit f 1 f = Id X und f f 1 = Id Y existiert. X und Y heißen dann homöomorph. SCHREIBWEISE 1.11 ANSCHAULICH 1.12 X = Y Sind X und Y aus Gummi, so lassen sie sich ohne Zerreißen oder Zusammenkleben ineinander überführen. BEISPIEL 1.13 Kaffeetasse = Donut

14 EIN WENIG TOPOLOGIE KONSTRUKTION NEUER TOPOLOGISCHER RÄUME TEILRAUMTOPOLOGIE FAKT 1.14 Eine Teilmenge Y X eines topologischen Raumes X besitzt eine natürliche Topologie O Y := {A Y : A O X }. Bezüglich dieser ist die Inklusion ι: Y X stetig. DEFINITION 1.15 Diese heißt Teilraumtopologie. Eine Teilmenge eines topologischen Raumes versehen mit der Teilraumtopologie heißt Teilraum. BEISPIEL 1.16 Die durch die natürliche Topologie von R n auf R m R n definierte Teilraumtopologie ist die natürliche Topologie von R m.

15 EIN WENIG TOPOLOGIE KONSTRUKTION NEUER TOPOLOGISCHER RÄUME QUOTIENT BEZÜGLICH EINER ÄQUIVALENZRELATION X Menge Äquivalenzrelation auf X induziert Klasseneinteilung X = [x] [x] := {y X : y x} x X Quotient: X/ := { } [x]: x X kanonische Projektion: π : X X/ x [x]

16 EIN WENIG TOPOLOGIE KONSTRUKTION NEUER TOPOLOGISCHER RÄUME QUOTIENT BEZÜGLICH EINER ABBILDUNG BEISPIEL 1.17 f : X Y Abbildung Äquivalenzrelation: x 1 x 2 : f (x 1 ) = f (x 2 ) Äquivalenzklassen: [x] = f 1 (y) für y = f (x) Abbildung X/ Y : [x] f (x) wohldefiniert injektiv surjektiv, falls f surjektiv Ist f surjektiv, so können wir X/ und Y identifizieren.

17 EIN WENIG TOPOLOGIE KONSTRUKTION NEUER TOPOLOGISCHER RÄUME QUOTIENTENTOPOLOGIE FAKT 1.18 Der Quotient X/ eines topologischen Raumes X besitzt eine natürliche Topologie } O X/ := {B : π 1 (B) O X. Bezüglich dieser ist die kanonische Projektion π : X X/ stetig. DEFINITION 1.19 Diese heißt Quotiententopologie. Ein Quotient versehen mit der Quotiententopologie heißt Quotientenraum.

18 EIN WENIG TOPOLOGIE KONSTRUKTION NEUER TOPOLOGISCHER RÄUME QUOTIENTENTOPOLOGIE BEISPIEL 1.20 Die von der natürlichen Topologie auf R n vermittels der Projektion R n R m auf R m definierte Quotiententopologie ist die natürliche Topologie auf R m. SPEZIALFALL 1.21 Eine surjektive Abbildung f : X Y von einem topologischen Raum X in eine Menge Y definiert eine Quotiententopologie auf X/ und damit auf Y, bezüglich derer f stetig wird.

19 EIN WENIG TOPOLOGIE KONSTRUKTION NEUER TOPOLOGISCHER RÄUME PRODUKTTOPOLOGIE FAKT 1.22 Das kartesische Produkt X Y zweier topologischer Räume besitzt eine natürliche Topologie: { O X Y := p 1 X (A i) p 1 Y (B i): A i O X, B i O Y }. i I Bezüglich dieser sind die Projektionen p X : X Y X und p Y : X Y Y stetig. DEFINITION 1.23 Diese heißt Produkttopologie. Das Produkt zweier Mengen versehen mit der Produkttopologie heißt Produktraum.

20 EIN WENIG TOPOLOGIE KONSTRUKTION NEUER TOPOLOGISCHER RÄUME PRODUKTTOPOLOGIE BEISPIEL 1.24 Die Produkttopologie der natürlichen Topologien auf R m und R n ist die natürliche Topologie auf R m+n.

21 OBJEKTE: BÜNDEL GLIEDERUNG TEIL I: BÜNDEL 1 EIN WENIG TOPOLOGIE Objekte: Topologische Räume Morphismen: Stetige Abbildungen Konstruktion neuer topologischer Räume 2 OBJEKTE: BÜNDEL 3 EINFACHE BEISPIELE 4 MORPHISMEN 5 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL 6 KOMPLEXERE BEISPIELE

22 OBJEKTE: BÜNDEL WAS IST EIN BÜNDEL? Ein nacktes Bündel ist zunächst nichts weiter als... eine stetige Abbildung zwischen zwei topologischen Räumen mit ein wenig neuer Begriffsbildung Später werden wir es mit mehr Struktur versehen.

23 OBJEKTE: BÜNDEL BÜNDEL DEFINITION 2.1 Ein Bündel ist eine stetige Abbildung p : E B zwischen zwei topologischen Räumen. Bezeichnungen: E Totalraum B Basis p Projektion p 1 (b) Faser über b B

24 OBJEKTE: BÜNDEL BÜNDEL ANSCHAULICH 2.2 In jedem Punkt der Basis wird eine Faser angeheftet. Bündel = Vereinigung von Fasern zusammengeklebt durch die Topologie des Totalraumes SCHREIBWEISEN 2.3 p : E B ξ = (E, p, B), E(ξ), B(ξ) ξ Bündel über B, p ξ nur E

25 OBJEKTE: BÜNDEL UNTERBÜNDEL DEFINITION 2.4 p : E B ist ein Unterbündel von p : E B, falls E E B B Teilräume sind und p = p E. SCHREIBWEISE 2.5 (E, p, B ) (E, p, B)

26 EINFACHE BEISPIELE GLIEDERUNG TEIL I: BÜNDEL 1 EIN WENIG TOPOLOGIE Objekte: Topologische Räume Morphismen: Stetige Abbildungen Konstruktion neuer topologischer Räume 2 OBJEKTE: BÜNDEL 3 EINFACHE BEISPIELE 4 MORPHISMEN 5 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL 6 KOMPLEXERE BEISPIELE

27 EINFACHE BEISPIELE PRODUKTBÜNDEL B, F beliebige topologische Räume Totalraum: E = B F Basis: B Projektion: p : B F B Projektion auf ersten Faktor Fasern: p 1 (b) = {b} F = F BEISPIELE 3.1 Zylinder (vertikal) B = S 1 Kreis F = [ 1, +1] oder F = R Zylinder (horizontal) B = [ 1, +1] oder B = R F = S 1 Kreis Torus T = S 1 S 1

28 EINFACHE BEISPIELE MÖBIUS-BAND EINGEBETTET IN R 3 (1 + r cos ϕ x(ϕ, r) := 2 ) cos ϕ (1 + r cos ϕ 2 ) sin ϕ cos ϕ x(ϕ, 0) = sin ϕ r sin ϕ 2 0 Basis: { } B = x(ϕ, 0) R 3 : π < ϕ +π = S 1 Totalraum: { } E = x(ϕ, r) R 3 : π < ϕ +π, r R mit R < 1 Projektion: Fasern: p : x(ϕ, r) x(ϕ, 0) p 1 (b) = ] R, +R [

29 EINFACHE BEISPIELE MÖBIUS-BAND ABSTRAKT b(ϕ) := ( ) cos ϕ R 2 sin ϕ Basis: B = { } b(ϕ) R 2 : π < ϕ +π = S 1 Totalraum: { ( ( ϕ )) } E = b(ϕ), rb R 2 R 2 : π < ϕ +π, r R 2 Projektion: Fasern: p : ( ( ϕ )) b(ϕ), rb b(ϕ) 2 p 1 (b) = R

30 EINFACHE BEISPIELE KLEINSCHE FLASCHE b(ϕ) := ( ) cos ϕ sin ϕ cos θ cos ϕ f (ϕ, θ) := cos θ sin ϕ R 3 sin θ Basis: B = Totalraum: { ( E = b(ϕ), f (ϕ )) 2, θ { } b(ϕ) R 2 : π < ϕ +π = S 1 } R 2 R 3 : π < ϕ +π, π θ +π Projektion: Fasern: p : ( ( ϕ )) b(ϕ), f 2, θ b(ϕ) p 1 (b) = S 1

31 EINFACHE BEISPIELE ZYLINDER, MÖBIUS-BAND, TORUS & KLEIN-FLASCHE DURCH VERKLEBEN Äquivalenzrelationen auf [ 1, +1] [ 1, +1] Zylinder: (x, y) (x, y) (x, 1) ( x, 1) Möbius-Band: (x, y) (x, y) (x, 1) ( x, 1) Torus: (x, y) (x, y) (x, 1) (x, 1) ( 1, y) (1, y) Kleinsche Flasche: (x, y) (x, y) (x, 1) (x, 1) ( 1, y) (1, y)

32 EINFACHE BEISPIELE Basis = Sphäre: S n = Tangentialraum in x S n : T x S n := x = TANGENTIALBÜNDEL DER SPHÄRE { } x R n+1 : x = 1 { } v R n+1 : v x = 0 Totalraum: T = {(x, v) S n R n+1 : x S n, v T x S n} Projektion: Fasern: Tangentialbündel: p : T S n (x, v) x p 1 (x) = T x S n = x TS n := (T, p, S n )

33 EINFACHE BEISPIELE NORMALENBÜNDEL DER SPHÄRE Basis = Sphäre S n Normalraum in x S n : N x S n := Rx Totalraum: Projektion: Fasern: N = { } (x, λx) S n R n+1 : x S n, λ R p : N S n (x, λx) x p 1 (x) = Rx Normalenbündel NS n := (N, p, S n )

34 EINFACHE BEISPIELE TANGENTIAL- & NORMALENBÜNDEL AN EINE MANNIGFALTIGKEIT VERALLGEMEINERUNG 3.2 Tangentialbündel TM an eine beliebige Mannigfaltigkeit M (intrinsisch definiert) Normalenbündel NM an eine eingebettete Mannigfaltigkeit M R n

35 EINFACHE BEISPIELE NEBENKLASSENBÜNDEL EINER UNTERGRUPPE G Gruppe, versehen mit einer Topologie H G Untergruppe Totalraum: G Basis: G/H Projektion: Fasern = Nebenklassen: p : G G/H g gh p 1 ( gh }{{} G/H ) = gh = H }{{} G

36 MORPHISMEN GLIEDERUNG TEIL I: BÜNDEL 1 EIN WENIG TOPOLOGIE Objekte: Topologische Räume Morphismen: Stetige Abbildungen Konstruktion neuer topologischer Räume 2 OBJEKTE: BÜNDEL 3 EINFACHE BEISPIELE 4 MORPHISMEN 5 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL 6 KOMPLEXERE BEISPIELE

37 MORPHISMEN BÜNDELMORPHISMEN DEFINITION 4.1 Ein Bündelmorphismus (u, f ): (E 1, p 1, B 1 ) (E 2, p 2, B 2 ) zwischen zwei Bündeln (E 1, p 1, B 1 ) und (E 2, p 2, B 2 ) ist ein Paar von Abbildungen u : E 1 E 2 und f : B 1 B 2 mit p 2 u = f p 1. Das heißt, folgendes Diagramm ist kommutativ: E 1 u E 2 p 2 u = f p 1. p 1 p 2 f B 1 B 2 ANSCHAULICH 4.2 Bündelmorphismus = faserweise Abbildung: Bild(Faser) = u ( p 1 (b) ) p 1( f (b) ) = Faser(Bild)

38 MORPHISMEN BÜNDELMORPHISMEN FAKT Ist p 1 surjektiv, so ist f durch u eindeutig bestimmt. 2 Verkettungen von Bündelmorphismen sind Bündelmorphismen: (u 1, f 1 ) (u 2, f 2 ) := (u 1 u 2, f 1 f 2 ). BEISPIELE 4.4 Identität: Id (E,p,B) := (Id E, Id B ): (E, p, B) (E, p, B) Inklusion für ein Unterbündel (E, p, B ) (E, p, B): (ι E, ι B ): (E, p, B ) (E, p, B) Projektion: (p, Id B ): (E, p, B) (B, Id, B)

39 MORPHISMEN BÜNDELISOMORPHISMEN DEFINITION 4.5 Ein Bündelmorphismus φ: ξ η ist ein Bündelisomorphismus, falls ein Bündelmorphismus φ 1 : η ξ existiert mit φ φ 1 = Id η φ 1 φ = Id ξ. BEMERKUNGEN 4.6 (u, f ) 1 = (u 1, f 1 ) Bündelisomorphie ist eine Äquivalenzrelation. SCHREIBWEISE 4.7 (E 1, p 1, B 1 ) = (E 2, p 2, B 2 )

40 MORPHISMEN B-MORPHISMEN DEFINITION 4.8 Ein Bündelmorphismus der Gestalt (u, Id B ): (E 1, p 1, B) (E 2, p 2, B) heißt Bündelmorphismus über B oder B-Morphismus: E 1 u E 2 p 2 u = p 1. p 1 B B p 2 Ein B-Isomorphismus ist ein B-Morphismus, welcher ein Bündelisomorphismus ist.

41 MORPHISMEN TRIVIALE BÜNDEL DEFINITIONEN 4.9 Ein Raum F heißt Faser des Bündels p : E B, falls p 1 (b) = F für alle b B. Ein Bündel p : E B heißt trivial mit Faser F, falls es B-isomorph zum Produktbündel B F B ist. BEISPIEL 4.10 Normalenbündel der Sphäre NS n = S n R: u : NS n S n R (x, λx) (x, λ) BEMERKUNG 4.11 Später: TS n trivial n = 3, 7, 15

42 MORPHISMEN SCHNITTE DEFINITION 4.12 Ein Schnitt eines Bündels p : E B ist eine stetige Abbildung s : B E mit p s = Id B ANSCHAULICH 4.13 Abbildung jedes Punktes der Basis in seine Faser: s(b) p 1 (b) BEISPIEL 4.14 Ein Schnitt s : S n TS n ist ein (stetiges) Vektorfeld auf S n. Ein Schnitt s : S n NS n ist ein (stetiges) Normalenfeld auf S n.

43 MORPHISMEN SCHNITTE IN PRODUKTBÜNDELN FAKT 4.15 Jeder Schnitt eines Produktbündels B F B ist von der Gestalt s(b) = (b, f (b)), wobei f : B F eindeutig bestimmt ist. ANSCHAULICH 4.16 F -wertige Funktionen auf einem Raum B können als Schnitte im Produktbündel B F B betrachtet werden. Schnitte = Verallgemeinerung von Funktionen Funktionen mit variablem Wertebereich

44 MORPHISMEN SCHNITTE ALS BÜNDELMORPHISMEN BEMERKUNG 4.17 Schnitte s : B E können als B-Morphismen (s, Id B ): (B, Id B, B) (E, p, B) betrachtet werden. Deshalb übertragen sich alle Sachverhalte von Bündelmorphismen auf Schnitte.

45 MORPHISMEN NICHTTRIVIALITÄT DES MÖBIUS-BANDES FAKT 4.18 Jeder Schnitt des Möbius-Bandes hat mindestens eine Nullstelle. Folglich ist das Möbius-Band nicht trivial.

46 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL GLIEDERUNG TEIL I: BÜNDEL 1 EIN WENIG TOPOLOGIE Objekte: Topologische Räume Morphismen: Stetige Abbildungen Konstruktion neuer topologischer Räume 2 OBJEKTE: BÜNDEL 3 EINFACHE BEISPIELE 4 MORPHISMEN 5 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL 6 KOMPLEXERE BEISPIELE

47 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL PRODUKT ZWEIER BÜNDEL DEFINITION 5.1 (NAHELIEGEND, ABER EHER UNBEDEUTEND) Das Produktbündel ξ 1 ξ 2 zweier Bündel ξ 1 = (E 1, p 1, B 1 ) und ξ 2 = (E 2, p 2, B 2 ) ist definiert durch: ξ 1 ξ 2 := (E 1 E 2, p 1 p 2, B 1 B 2 )

48 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL FASERPRODUKT ZWEIER BÜNDEL DEFINITION 5.2 (BEDEUTEND) Das Faserprodukt ξ 1 ξ 2 = (E 1 E 2, p, B) zweier Bündel ξ 1 = (E 1, p 1, B) und ξ 2 = (E 2, p 2, B) über der selben Basis B ist definiert durch: { } E 1 E 2 := (e 1, e 2 ) E 1 E 2 : p 1 (e 1 ) = p 2 (e 2 ) p(e 1, e 2 ) := p 1 (e 1 ) = p 2 (e 2 ) ANSCHAULICH 5.3 Fasern: daher der Name Faserprodukt p 1 (b) = p 1 1 (b) p 1 2 (b)

49 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL TANGENTIALBÜNDEL NORMALENBÜNDEL = TRIVIAL BEISPIEL 5.4 Fasern des Tangentialbündels an die Sphäre: T x S n = x = R n Fasern des Normalenbündels an die Sphäre: N x S n = Rx = R Produkt der Fasern: T x S n N x S n = R n+1 (t, n) t + n Isomorphismus kanonisch, d. h. unabhängig von x TS n NS n = S n R n+1 ((x, t), (x, n)) (x, t + n) n = 2: nichttrivial trivial = trivial! trivial trivial = trivial?

50 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL FASERPRODUKT TRIVIALER BÜNDEL FAKT 5.5 Für zwei B-Morphismen u i : ξ i ξ i, i = 1, 2, ist folgender B-Morphismus wohldefiniert: u 1 u 2 : ξ 1 ξ 2 ξ 1 ξ 2 (e 1, e 2 ) (u 1 (e 1 ), u 2 (e 2 )) FAKT Id ξ1 Id ξ2 = Id ξ1 ξ 2 2 (u 1 u 2 ) (v 1 v 2 ) = (u 1 v 1 ) (u 2 v 2 ) 3 ξ 1 = η1 ξ 2 = η2 ξ 1 ξ 2 = η1 η 2 FOLGERUNG 5.7 Das Faserprodukt trivialer Bündel ist trivial.

51 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL SCHNITTE EINES FASERPRODUKTS FAKT 5.8 Die Schnitte des Faserprodukts ξ 1 ξ 2 zweier Bündel ξ = (E 1, p 1, B) und ξ 2 = (E 2, p 2, B) sind von der Gestalt s(b) = ( ) s 1 (b), s 2 (b), wobei s 1 : B E 1 und s 2 : B E 2 Schitte von ξ 1 bzw. ξ 2 sind. s 1 und s 2 sind durch s eindeutig bestimmt.

52 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL EINSCHRÄNKUNG DEFINITIONEN 5.9 Die Einschränkung eines Bündels ξ = (E, p, B) auf eine Teilmenge A B ist das Bündel ξ A := ( ) p 1 (A), p p 1 (A), A Die Einschränkung eines B-Morphismus u : ξ η ist der A-Morphismus u A := u (E(ξ A)): ξ A η A. BEISPIEL 5.10 Die Einschränkung des Möbius-Bandes auf eine echte Teilmenge von S 1 ist trivial.

53 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL EINSCHRÄNKUNG FAKT ξ B = ξ 2 (ξ A) A = ξ A für A A 3 Id ξ A = Id ξ A 4 (u v) A = (u A) (v A) 5 ξ = η ξ A = η A

54 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL INDUZIERTES BÜNDEL WICHTIG ANSCHAULICH 5.12 Konstruktion eines Bündels (E, p, A) aus einem Bündel (E, p, B) via einer Abbildung f : A B Fasern über Original- und Bildpunkt von f gleich DEFINITION 5.13 Das unter einer Abbildung f : A B von dem Bündel ξ = (E, p, B) induzierte Bündel f ξ := (f E, f p, A) ist definiert durch { } f E := (a, e) A E : f (a) = p(e) f p(a, e) := a Das Induzieren eines Bündels wird auch Pullback genannt. (Gute Übersetzungen willkommen.)

55 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL KANONISCHER MORPHISMUS WICHTIG FAKT 5.14 Folgender Morphismus ist ein wohldefinierter Bündelmorphismus: f ξ : f ξ ξ (a, e) e. f p f ξ A f ξ ξ p f B. DEFINITION 5.15 Er heißt kanonischer Morphismus. BEMERKUNG 5.16 f ist eindeutig durch f ξ bestimmt, da nach Definition f p surjektiv ist.

56 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL KANONISCHER MORPHISMUS FAKT 5.17 Die Einschränkung f ξ : p 1 (a) p 1 (f (a)) des kanonischen Morphismus f ξ : f ξ ξ auf eine Faser ist ein Homöomorphismus.

57 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL UNIVERSALITÄT DES KANONISCHEN MORPHISMUS WICHTIG PROPOSITION 5.18 Sei f : A B. Zu jedem Bündelmorphismus (u, f ): η ξ existiert ein eindeutig bestimmter A-Morphismus v : η f ξ, welcher das folgende Diagramm kommutativ ergänzt: f ξ v f ξ η ξ (u,f ) Basen: A A B. f f Diese Eigenschaft bestimmt das kanonische Bündel sowie den kanonischen Morphismus eindeutig.

58 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL DER PULLBACK-FUNKTOR WICHTIG PROPOSITION 5.19 Sei f : A B. Zu jedem B-Morphismus u : η ξ existiert ein eindeutig bestimmter A-Morphismus f u : f η f ξ, welcher das folgende Diagramm kommutativ ergänzt: f η f η η f ξ f u u ξ f ξ Basen: A f B A f B

59 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL EIGENSCHAFTEN DES INDUZIERTEN BÜNDELS FAKT Id ξ = ξ 2 g (f ξ) = (f g) ξ 3 f Id ξ = Id f ξ 4 f (u v) = (f u) (f v) 5 ξ = η f ξ = f η 6 f (ξ η) = f (ξ) f (η) 7 ι A ξ = ξ A für die Inklusion ι A : A B von A B. 8 (ξ η) A = (ξ A) (η A)

60 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL SCHNITTE DES INDUZIERTEN BÜNDELS FAKT 5.21 Sei f : A B. Ein Schnitt s : B E eines Bündels ξ = (E, p, B) induziert einen eindeutig bestimmten Schnitt f s : A f E, welcher folgendes Diagramm kommutativ ergänzt: f s f E A f p f ξ f s E B p f ξ f s = s f f s(a) := (a, s(f (a)))

61 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL LOKALE ISOMORPHIE UND LOKALE TRIVIALITÄT DEFINITION 5.22 Zwei Bündel ξ und η über B sind lokal isomorph, falls zu jedem b B eine offene Menge U mit b U existiert, sodass ξ U und η U U-isomorph sind. Ein Bündel über B heißt lokal trivial mit Faser F, falls es lokal isomorph zum Produktbündel B F ist. BEISPIELE 5.23 Zylinder und Möbius-Band Torus und Kleinsche Flasche Tangentialbündel Normalenbündel

62 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL LOKALE ISOMORPHIE UND LOKALE TRIVIALITÄT FAKT Lokale Isomorphie ist eine Äquivalenzrelation. 2 Ein zu einem lokal trivialen Bündel lokal isomorphes Bündel ist lokal trivial. FAKT Sind ξ und η lokal isomorph, so auch ξ A und η A f ξ und f η Sind ξ 1 und η 1 sowie ξ 2 und η 2 lokal isomorph, so auch ξ 1 ξ 2 und η 1 η 2 2 Sind ξ, ξ 1 und ξ 2 lokal trivial, so auch ξ A f ξ ξ1 ξ 2

63 KOMPLEXERE BEISPIELE GLIEDERUNG TEIL I: BÜNDEL 1 EIN WENIG TOPOLOGIE Objekte: Topologische Räume Morphismen: Stetige Abbildungen Konstruktion neuer topologischer Räume 2 OBJEKTE: BÜNDEL 3 EINFACHE BEISPIELE 4 MORPHISMEN 5 KONSTRUKTION NEUER BÜNDEL 6 KOMPLEXERE BEISPIELE

64 KOMPLEXERE BEISPIELE k -BEINE DEFINITION 6.1 Eine linear unabhängiges Tupel von k Vektoren in einem Vektorraum nennen wir k-bein. Sind diese orthonormal, so sprechen wir von einem orthonormalen k-bein. BEISPIEL 6.2 Ein (orthonormales) 1-Bein ist ein (Einheits-)Vektor. Für k = dim V ist ein (orthonormales) k-bein das selbe wie eine (orthonormale) Basis in V.

65 KOMPLEXERE BEISPIELE DEFINITION 6.3 STIEFEL-MANNIGFALTIGKEIT ÜBER R n Die Stiefel-Mannigfaltigkeit V k (R n ) ist die Menge aller orthonormalen k-beine im R n : { } 1 i = j V k (R n ) := {(v 1,, v k ) (R n ) k : v i v j = δ ij δ ij = 0 i j BEMERKUNG 6.4 Als Teilmenge von (R n ) k = R nk wird diese Menge mit der Teilraumtopologie zu einem topologischen Raum. Dieser topologische Raum besitzt eine natürliche Mannigfaltigkeitsstruktur, daher Mannigfaltigkeit. SPEZIALFALL 6.5 V 1 (R n ) = S n 1

66 KOMPLEXERE BEISPIELE GRASSMANN-MANNIGFALTIGKEIT ÜBER R n WICHTIG DEFINITION 6.6 Die Grassmann-Mannigfaltigkeit G k (R n ) ist die Menge aller k-dimensionalen Unterräume des R n. BEMERKUNG 6.7 Diese Menge wird mit der Quotiententopologie bezüglich der Projektion p : V k (R n ) G k (R n ) (v 1,, v k ) span{v 1,, v k } k-bein davon aufgespannter Unterraum zu einem topologischen Raum. Auch dieser besitzt eine natürliche Mannigfaltigkeitsstruktur.

67 KOMPLEXERE BEISPIELE PROJEKTIVER RAUM ALS GRASSMANN-MANNIGFALTIGKEIT SPEZIALFALL 6.8 RP n := G 1 (R n+1 ) ist die Menge der Ursprungsgeraden im R n+1 und heißt projektiver Raum. BEMERKUNG 6.9 Alternativ läßt sich RP n definieren als ( R n+1 \ {0} ) / bezüglich SCHREIBWEISE 6.10 x y : λ R: y = λx. [x 1 : x 2 :... : x n ] := [(x 1, x 2,..., x n )]

68 KOMPLEXERE BEISPIELE KANONISCHES BÜNDEL WICHTIG DEFINITION 6.11 Das kanonische Bündel γk n ist definiert durch Basis: B(γk n) := G k(r n ) } Totalraum: E(γk {(V n) :=, v) G k (R n ) R n : v V Projektion: p(v, v) := V BEMERKUNG 6.12 Das kanonische Bündel spielt eine zentale Rolle in der Klassifikation von Vektorbündeln.

69 KOMPLEXERE BEISPIELE DUALES KANONISCHES BÜNDEL WICHTIG DEFINITION 6.13 Das duale kanonische Bündel (γ n k ) ist definiert durch Basis: B(γ n k ) := G k(r n ) Totalraum: E(γ n k ) := { (V, w) G k (R n ) R n : w V } Projektion: p(v, w) := V BEMERKUNG 6.14 (γ n k ) hängt von der Wahl eines Skalarprodukts auf R n ab. Verschiedene Skalarprodukte ergeben isomorphe Bündel. FAKT 6.15 γ n k (γn k ) ist trivial.

70 KOMPLEXERE BEISPIELE G k (R ) BEMERKUNG 6.16 natürliche Inklusion R n R n+1 R := R n n=0 natürliche Inklusion G k (R n ) G k (R n+1 ) G k (R 0 ) G k (R 1 ) G k (R 2 )... G k (R n )... DEFINITION 6.17 G k (R ) := G k (R n ) n=k

71 KOMPLEXERE BEISPIELE G k (R ) BEMERKUNG 6.18 Auch G k (R ) besitzt wieder eine natürliche Topologie, die induktive Topologie. Jedoch besitzt G k (R ) keine Struktur einer (endlichen) Mannigfaltigkeit.

72 KOMPLEXERE BEISPIELE DAS KANONISCHE BÜNDEL γ k DEFINITION 6.19 Das kanonische Bündel γk über G k (R ) ist definiert durch } E(γk {(V ) :=, v) G k (R ) R : v V p(v, v) = V BEMERKUNG 6.20 V ist für einen Unterraum V R nicht definiert. Daher existiert zu γk kein duales Bündel.

73 KOMPLEXERE BEISPIELE DIE HOPF-FASERUNG p : S 3 S 2 x 1 x 2 + y 1 y 2 (x 1, y 1, x 2, y 2 ) x 1 y 2 y 1 x 2 x1 2 + y 1 2 x 2 2 y 2 2 Interpretation: S 3 R 4 \ {0} = C 2 \ {0} π CP 1 = C { } = S 2 π : C 2 \ {0} CP 1 kanonische Projektion CP 1 C { }: [z 1 : z 2 ] z 1 /z 2 C { } S 2 stereographische Projektion Fasern = S 1

74 KOMPLEXERE BEISPIELE DIE HOPF-FASERUNG

75 Teil II VEKTORBÜNDEL

76 GLIEDERUNG TEIL II: VEKTORBÜNDEL 7 OBJEKTE 8 BEISPIELE 9 MORPHISMEN 10 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL 11 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL

77 WAS IST EIN VEKTORBÜNDEL? Ein Vektorbündel ist ein lokal triviales Bündel, versehen mit einer Vektorraumstruktur in jeder Faser sodass die lokalen Trivialisierungen faserweisese Vektorraumisomorphismen sind Ziel: Ausdehnung von Begriffen für Bündel (aus der letzten Vorlesung) für Vektorräume auf Vektorbündel.

78 OBJEKTE GLIEDERUNG TEIL II: VEKTORBÜNDEL 7 OBJEKTE 8 BEISPIELE 9 MORPHISMEN 10 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL 11 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL

79 OBJEKTE VEKTORBÜNDEL DEFINITION 7.1 Ein k-dimensionales Vektorbündel über einem Körper K ist ein Bündel (E, p, B) versehen mit der Struktur eines k-dimensionalen K-Vektorraumes in jeder Faser, sodass gilt: Jedes b B besitzt eine offene Menge U mit b U und einem U-Isomorphismus U K k p 1 (U), dessen Einschränkung {b } K k p 1 (b ) für jedes b U ein Vektorraumisomorphismus ist. Für K = R bzw. K = C spricht man von einem reellen bzw. komplexen Vektorbündel. BEMERKUNG 7.2 Insbesondere ist ein Vektorbündel lokal trivial mit Faser K k.

80 BEISPIELE GLIEDERUNG TEIL II: VEKTORBÜNDEL 7 OBJEKTE 8 BEISPIELE 9 MORPHISMEN 10 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL 11 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL

81 BEISPIELE BEISPIELE BEISPIELE 8.1 Produktbündel B K k B Möbius-Band (mit Faser R) Tangential- und Normalenbündel FAKT 8.2 Das kanonische Bündel γk n ist ein k-dimensionales Vektorbündel.

82 MORPHISMEN GLIEDERUNG TEIL II: VEKTORBÜNDEL 7 OBJEKTE 8 BEISPIELE 9 MORPHISMEN 10 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL 11 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL

83 MORPHISMEN VEKTORBÜNDELMORPHISMUS DEFINITIONEN 9.1 Ein Vektorbündelmorphismus zwischen zwei Vektorbündeln ξ 1 und ξ 2 ist ein Bündelmorphismus (u, f ): ξ 1 ξ 2, dessen Einschränkung u p 1 1 für jedes b B 1 linear ist. (b): p 1(b) p 1(f (b)) Ein Vektorbündelmorphismus über B ist ein B-Morphismus, welcher ein Vektorbündelmorphismus ist. Ein Vektorbündelisomorphismus (über B) ist ein Vektorbündelmorphismus (über B) u : ξ η, für den ein Vektorbündelmorphismus (über B) u 1 : η ξ existiert mit 1 2 u 1 u = Id ξ u u 1 = Id η

84 MORPHISMEN VEKTORBÜNDELMORPHISMEN BEMERKUNG 9.2 Nach Definition ist p 1 surjektiv, also f durch u eindeutig bestimmt. BEISPIELE 9.3 Die lokalen Trivialisierungen p 1 (U) U K k sind Vektorbündelmorphismen über U. Die Identität ist ein Vektorbündelisomorphismus. FAKT Verkettungen von Vektorbündelmorphismen sind Vektorbündelmorphismen. 2 Vektorbündelisomorphie ist Äquivalenzrelation.

85 MORPHISMEN B-MORPHISMEN ZWISCHEN TRIVIALEN VEKTORBÜNDELN FAKT 9.5 Vektorbündelmorphismen u : (B K m, p, B) (B K n, p, B) über B besitzen die Gestalt u(b, v) = (b, f (b, v)), wobei f : B K m K n linear in der zweiten Komponente ist. ANSCHAULICH 9.6 Bündelmorphismen werden lokal durch Matrizen beschrieben, welche von b B abhängen: ˆf : B L(K m, K n ) b ˆf (b) := f (b, ): K m K n v ˆf (b)v := f (b, v)

86 MORPHISMEN VEKTORBÜNDELISOMORPHISMEN SIND LOKAL BESTIMMT DEFINITION 9.7 Ein Bündelmorphismus besitzt faserweise eine Eigenschaft linearer Abbildungen, wenn seine Einschränkung auf jede Faser diese besitzt. PROPOSITION 9.8 Ein Vektorbündelmorphismus u : ξ 1 ξ 2 über B ist genau dann ein Isomorphismus, wenn er faserweise ein Isomorphismus ist. BEMERKUNG 9.9 Der Zusatz über B ist notwendig.

87 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL GLIEDERUNG TEIL II: VEKTORBÜNDEL 7 OBJEKTE 8 BEISPIELE 9 MORPHISMEN 10 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL 11 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL

88 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL INDUZIERTES VEKTORBÜNDEL FAKT 10.1 Das Pullback-Bündel f ξ eines Vektorbündels ξ besitzt eine eindeutig bestimmte Vektorbündelstruktur, bezüglich derer der kanonische Morphismus f ξ : f ξ ξ ein Vektorbündelmorphismus ist. Der kanonische Morphismus ist faserweise ein Isomorphismus. Der Pullback f u : f ξ f η eines Vektorbündelmorphismus u : ξ η ist ein Vektorbündelmorphismus. PROPOSITION 10.2 Ein Vektorbündelmorphismus (u, f ): η ξ ist faserweise ein Isomorphismus genau dann, wenn η und f ξ isomorph sind.

89 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL WHITNEY-SUMME FAKT 10.3 Für zwei Bündel ξ 1 und ξ 2 sind die folgenden Projektionen wohldefinierte Bündelmorphismen ξ 1 ξ 2 ξ i i = 1, 2 (e 1, e 2 ) e i Das Faserprodukt ξ 1 ξ 2 zweier Vektorbündel ξ 1 und ξ 2 besitzt eine eindeutig bestimmte Vektorbündelstruktur, bezüglich derer diese Projektionen Vektorbündelmorphismen sind. DEFINITION 10.4 Das Faserprodukt zweier Vektorbündel wird Whitney-Summe genannt.

90 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL GLIEDERUNG TEIL II: VEKTORBÜNDEL 7 OBJEKTE 8 BEISPIELE 9 MORPHISMEN 10 BÜNDELBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL 11 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL

91 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL VEKTORRAUMOPERATIONEN FÜR SCHNITTE BEMERKUNG 11.1 Schnitte in Vektorbündeln sind eine Verallgemeinerung vektorwertiger Funktionen. FAKT 11.2 Für Schnitte s 1, s 2 : B E und Funktionen λ 1, λ 2 : B R sind 0: B E b 0 λ 1 s 1 + λ 2 s 2 : B E b λ 1 (b)s 1 (b) + λ 2 (b)s 2 (b) wieder Schnitte. DEFINITION : B E heißt Nullschnitt in E.

92 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL VEKTORRAUMOPERATIONEN AUF VEKTORBÜNDELN FAKT 11.4 Die Abbildungen K E E (λ, x) λx E E E (x, y) x + y sind stetig.

93 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL KERN- & BILD-BÜNDEL ZIEL 11.5 Ausdehnung der Begriffe Kern und Bild von linearen Abbildungen zwischen Vektorräumen auf Vektorbündelmorphismen zwischen Vektorbündeln DEFINITION 11.6 Sei u : ξ η ein Vektorbündelmorphismus. Das Kernbündel von u ist das Bündel (E, p, B) mit B := B(ξ) E := {x E(ξ): u(x) = 0} p := p ξ E Das Bildbündel von u ist das Bündel (E, p, B) mit B := B(η) E := {u(x) E(η): x ξ} p := p η E

94 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL KERN- & BILD-BÜNDEL NICHT LOKAL TRIVIAL PROBLEM 11.7 Im allgemeinen sind diese Bündel nicht lokal trivial, da die Dimension der Fasern springen kann. BEISPIEL 11.8 u : [0, 1] R [0, 1] R definiert durch u(t, x) := (t, tx). DEFINITION 11.9 Ein Vektorbündelmorphismus u : ξ η ist von konstantem Rang k, falls u faserweise Rang k besitzt.

95 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL B-MORPHISMEN KONSTANTEN RANGS PROPOSITION Für einen Vektorbündelmorphismus von konstantem Rang sind Bild- und Kern-Bündel Vektorbündel. FOLGERUNG Das Bildbündel eines faserweise injektiven Morphismus ist ein Vektorbündel. Das Kernbündel eines faserweise surjektiven Morphismus ist ein Vektorbündel.

96 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL FASERMETRIK ZIEL Ausdehnung des Begriffs Skalarprodukt von Vektorräumen auf Vektorbündel. DEFINITION Eine Fasermetrik in einem reelen/komplexen Vektorbündel ξ ist eine stetige Funktion : E(ξ ξ) R bzw. C, welche faserweise ein reelles/komplexes Skalarprodukt ist. Ein reelles/komplexes Vektorbündel mit einer Fasermetrik heißt euklidisch/hermitesch.

97 VEKTORRAUMBEGRIFFE FÜR VEKTORBÜNDEL FASERMETRIKEN BEISPIELE Produktbündel B F Tangentialbündel der Sphäre (b, f 1 ) (b, f 2 ) := f 1 f 2 F Kanonisches Bündel (x, v 1 ) (x, v 2 ) := v 1 v 2 R n+1 (V, v 1 ) (V, v 2 ) := v 1 v 2 V

98 Teil III PRINZIPALBÜNDEL

99 GLIEDERUNG TEIL III: PRINZIPALBÜNDEL 12 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN 13 DEFINITION 14 MORPHISMEN 15 INDUZIERTES PRINZIPALBÜNDEL

100 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN GLIEDERUNG TEIL III: PRINZIPALBÜNDEL 12 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN 13 DEFINITION 14 MORPHISMEN 15 INDUZIERTES PRINZIPALBÜNDEL

101 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN TOPOLOGISCHE GRUPPE ANSCHAULICH 12.1 Eine topologische Gruppe verbindet die Grundbegriffe Gruppe aus der Gruppentheorie Stetigkeit aus der Topologie DEFINITION 12.2 Eine topologische Gruppe ist eine Menge G, versehen mit einer Topologie und einer Gruppenstruktur, sodass folgende Abbildungen stetig sind: 1 Gruppenverknüpfung: G G G : (g, h) g h 2 Inversenbildung: G G : g g 1

102 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN TOPOLOGISCHE GRUPPE BEISPIELE 12.3 endliche und abzählbare Gruppen mit der diskreten Topologie (alle Teilmengen offen) GL(R n ), GL(C n ) Topologie = Teilraumtopologie bezüglich der Inklusion GL(R n ) L(R n, R n ) = R n2 Stetigkeit von Gruppenverknüpfung und Inversenbildung folgt aus expliziten Formeln für Matrixmultiplikation und -inversion O(n), SO(n) GL(R n ) U(n), SU(n) GL(C n )...

103 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN GRUPPENWIRKUNG DEFINITION 12.4 Eine linke G-Wirkung einer Gruppe G auf einer Menge X ist eine Abbildung G X X : (g, x) gx mit folgenden Eigenschaften: 1 x X : ex = x 2 x X : g, h G : g(hx) = (gh)x Analog den Begriff einer rechten G-Wirkung X G X : (x, g) xg. BEMERKUNG 12.5 Beide Begriffe sind äquivalent: Eine linke Wirkung definiert eine rechte Wirkung durch xg := g 1 x und umgekehrt. BEISPIELE 12.6 triviale G-Wirkung: gx := x Verknüpfung von links/rechts in G: gh := g h

104 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN EINIGE GRUPPENWIRKUNGEN BEISPIELE 12.7 Standardwirkungen GL(R n ) auf R n GL(C n ) auf C n durch Einschränkung O(n) und SO(n) auf R n U(n) und SU(n) auf C n... O(n) auf der Stiefel-Mannigfaltigkeit V k (R n ) A(v 1,..., v k ) := (Av 1,..., Av k ) GL(R n ) auf der Grassmann-Mannigfaltigkeit G k (R n ) AV := A(V )

105 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN ORBITS DEFINITION 12.8 Eine Wirkung einer Gruppe G auf einer Menge X definiert eine Äquivalenzrelation auf X: x 1 x 2 g G : x 2 = gx 1. Dies ist eine Teilmenge R X X: R = {(x 1, x 2 ) X X : g G : x 2 = gx 1 }. Die Äquivalenzklassen werden Orbits genannt: [x] = {y X : y x} = {gx X : g G, x X} =: Gx. Der Quotient heißt Orbitraum.

106 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN ORBITS SCHREIBWEISE 12.9 Für linke bzw. rechte Wirkungen schreibt man Gx bzw. xg für den Orbit von x G\X bzw. X/G für der Orbitraum BEISPIELE Orbits von GL(R n ) auf R n : R n \ {0} und {0} Orbits von SO(n) auf R n : Sphären vom Radius r 0

107 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN FREIE WIRKUNGEN DEFINITION Die Wirkung heißt frei, falls x X : g 1, g 2 G : g 1 x = g 2 x g 1 = g 2. BEISPIELE Gruppenverknüpfung in G SO(2)-Wirkung auf R 2 \ {0} Gegenbeispiele: GL(R n )-Wirkung auf R n SO(n)-Wirkung auf R n \ {0} für n 3

108 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN TRANSLATIONSFUNKTION FAKT Eine freie linke bzw. rechte G-Wirkung bestimmt eine Funktion τ : R G, definiert durch τ(x 2, x 1 )x 1 = x 2 bzw. x 1 τ(x 1, x 2 ) = x 2 für x 1 x 2 mit den Eigenschaften 1 τ(x, x) = e 2 τ(x 1, x 2 )τ(x 2, x 3 ) = τ(x 1, x 3 ) 3 τ(x 2, x 1 ) = τ(x 1, x 2 ) 1 DEFINITION Diese heißt Translationsfunktion.

109 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN G-RAUM DEFINITION Ein topologischer Raum X versehen mit einer stetigen linken G-Wirkung G X X heißt linker G-Raum. Analog: rechter G-Raum. FAKT Für jedes g G ist die Abbildung ein Homöomorphismus. g : X X x gx BEMERKUNG Für einen rechten G-Raum ist (X, π, X/G) ein Bündel. Seine Fasern sind die Orbits von G auf X.

110 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN G-MORPHISMEN DEFINITION Ein G-Morphismus zwischen zwei G-Räumen X und Y ist eine stetige Abbildung f : X Y sodass folgendes Diagramm kommutativ ist: X f Y f (xg) = f (x)g. g X f Y g Eine Abbildung mit dieser Eigenschaft heißt auch äquivariant. BEISPIEL Die Identität ist ein G-Morphismus. FAKT Die Verkettung von G-Morphismen ist ein G-Morphismus.

111 DEFINITION GLIEDERUNG TEIL III: PRINZIPALBÜNDEL 12 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN 13 DEFINITION 14 MORPHISMEN 15 INDUZIERTES PRINZIPALBÜNDEL

112 DEFINITION G-PRINZIPALBÜNDEL DEFINITION 13.1 Ein Bündel (X, p, B) ist ein G-Prinzipalbündel, falls 1 X ein freier rechter G-Raum ist. 2 die Translationsfunktion stetig ist. 3 ein Bündelisomorphismus (Id X, f ): (X, p, B) (X, π, X/G) existiert. G heißt Strukturgruppe des Prinzipalbündels. BEMERKUNG 13.2 f : B X/G ist ein Homöomorphismus.

113 DEFINITION BEISPIELE BEISPIELE 13.3 Produkt-G-Prinzipalbündel (B G, p, B) Wirkung: (b, f )g = (b, fg) Projektion: p : B G ( B : (b, f ) b Translationsfunktion: τ (b, f1 ), (b, f 2 ) ) = f 1 1 f 2 H-Prinzipalbündel (G, π, G/H), wobei G topologische Gruppe H G Untergruppe Wirkung G H G: gh := g h Translationsfunktion: τ(h 1, h 2 ) = h 1 1 h 2 Z 2 -Prinzipalbündel (S n, p, RP n ) Wirkung: S n Z 2 S n : (x, ±1) ±x Projektion: S n RP n : x [x] Translationsfunktion: τ(x, ±x) = ±1 Basis: RP n = S n /Z 2

114 DEFINITION FASER EINES G-PRINZIPALBÜNDELS FAKT 13.4 Ein G-Prinzipalbündel ist ein Bündel mit Faser G.

115 MORPHISMEN GLIEDERUNG TEIL III: PRINZIPALBÜNDEL 12 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN 13 DEFINITION 14 MORPHISMEN 15 INDUZIERTES PRINZIPALBÜNDEL

116 MORPHISMEN G-PRINZIPALBÜNDELMORPHISMUS DEFINITION 14.1 Ein Bündelmorphismus (u, f ): (X 1, p, B 1 ) (X 2, p, B 2 ) (über B) zwischen zwei G-Prinzipalbündeln ist ein G-Prinzipalbündelmorphismus (über B), falls u : X 1 X 2 ein G-Morphismus ist. BEMERKUNG 14.2 p ist surjektiv, f daher durch u eindeutig bestimmt. BEISPIEL 14.3 Die Identität ist ein G-Prinzipalbündelmorphismus. FAKT 14.4 Verkettungen von G-Prinipalbündelmorphismen sind G-Prinzipalbündelmorphismen.

117 MORPHISMEN PRINZIPALBÜNDELMORPHISMEN DEFINITION 14.5 Ein Prinzipalbündelmorphismus u : ξ η ist ein Prinzipalbündelisomorphismus, falls ein Prinzipalbündelmorphismus u 1 : η ξ existiert mit u 1 u = Id ξ u u 1 = Id η. FAKT 14.6 Jeder Prinzipalbündelmorphismus über B ist ein Isomorphismus. BEMERKUNG 14.7 Der Zusatz über B ist notwendig.

118 MORPHISMEN LOKALE ISOMORPHIE UND TRIVIALITÄT DEFINITION 14.8 Zwei Prinzipalbündel ξ und η über B sind lokal isomorph, falls jedes b B eine offene Menge U mit b U besitzt, sodass ξ U = η U. Ein G-Prinzipalbündel über B ist (lokal) trivial, falls es zum Produktprinzipalbündel (B G, p, B) (lokal) isomorph ist.

119 INDUZIERTES PRINZIPALBÜNDEL GLIEDERUNG TEIL III: PRINZIPALBÜNDEL 12 TOPOLOGISCHE GRUPPEN UND DEREN WIRKUNGEN 13 DEFINITION 14 MORPHISMEN 15 INDUZIERTES PRINZIPALBÜNDEL

120 INDUZIERTES PRINZIPALBÜNDEL PULLBACKBÜNDEL PROPOSITION 15.1 Sei ξ ein Prinzipalbündel und f : A B. Dann besitzt f ξ eine eindeutig bestimmte Struktur eines Prinzipalbündels, für die der kanonische Morphismus f ξ : f ξ ξ ein Prinzipalbündelmorphismus ist. PROPOSITION 15.2 Sei f : A B. Zu jedem Prinzipalbündelmorphismus η ξ existiert ein eindeutig bestimmter Prinzipalbündelisomorphismus η f ξ, welcher das folgende Diagramm kommutativ ergänzt: f ξ η ξ Basen: A A B.

121 Teil IV FASERBÜNDEL

122 GLIEDERUNG TEIL IV: FASERBÜNDEL 16 DEFINITION 17 MORPHISMEN 18 INDUZIERTES FASERBÜNDEL 19 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN

123 WAS IST EIN FASERBÜNDEL? Bündel nackt Vektorbündel G-Prinzipalbündel Faserbündel Faser topologischer Raum Vektorraum, d.h. ein GL(K k )-Raum Gruppe G, d.h. ein G-Raum G-Raum

124 DEFINITION GLIEDERUNG TEIL IV: FASERBÜNDEL 16 DEFINITION 17 MORPHISMEN 18 INDUZIERTES FASERBÜNDEL 19 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN

125 DEFINITION FASERBÜNDEL FAKT 16.1 Sei ξ = (X, p, B) ein G-Prinzipalbündel und F ein linker (sic!) G-Raum. Durch (x, f )g := (xg, g 1 f ) wird eine stetige rechte G-Wirkung auf X F definiert. Es existiert eine eindeutig bestimmte Abbildung p F : (X F)/G B, die folgendes Diagramm kommutativ ergänzt: X F π (X F )/G p X X p B p F ) p F ((x, f )G := p(x) B = X/G

126 DEFINITION FASERBÜNDEL X F π (X F)/G X F := (X F)/G p X X p B p F B = X/G DEFINITION 16.2 Das Bündel ξ[f] := (X F, p F, B) mit X F := (X F)/G heißt Faserbündel mit Faser F und assoziiertem G-Prinzipalbündel ξ = (X, p, B). SCHREIBWEISEN 16.3 (X F)/G X F X G F

127 DEFINITION PRINZIPALBÜNDEL ALS FASERBÜNDEL SPEZIALFALL 16.4 Für triviale Wirkungen ist das Faserbündel trivial. ξ = (X, p, B) (nicht triviales) G-Prinzipalbündel G-Wirkung auf F trivial: gf := f ξ[f] = B F SPEZIALFALL 16.5 G-Prinzipalbündel ξ sind spezielle Faserbündel: F := G G-Wirkung = Linksmultiplikation: gf := g f ξ[g] = ξ

128 DEFINITION FASERBÜNDEL BEISPIELE 16.6 Z 2 -Prinzipalbündel ξ = (S 1, π, S 1 ): Z 2 -Wirkung auf S 1 = {z C: z = 1} gegeben durch z ±z Quotient: S 1 /Z 2 = S 1 [z] z 2 Faserbündel ξ[f] mit ξ als assoziiertem Prinzipalbündel: Zylinder F = R oder F = [ 1, +1] triviale Z2 -Wirkung: x x Torus F = S 1 triviale Z2 -Wirkung: z z Möbius-Band F = R oder F = [ 1, +1] Z2 -Wirkung: x ±x Kleinsche Flasche F = S 1 Z2 -Wirkung: z ±z

129 DEFINITION FASERN EINES FASERBÜNDELS FAKT 16.7 ξ[f] ist ein Bündel mit Faser F. ANSCHAULICH 16.8 Die Fasern des G-Prinzipalbündels ξ, also Kopien von G, werden durch Kopien von F ersetzt, und zwar kompatibel mit den G-Wirkungen auf G und F.

130 MORPHISMEN GLIEDERUNG TEIL IV: FASERBÜNDEL 16 DEFINITION 17 MORPHISMEN 18 INDUZIERTES FASERBÜNDEL 19 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN

131 MORPHISMEN QUOTIENT ÄQUIVARIANTER ABBILDUNGEN BEMERKUNG 17.1 Eine G-äquivariante Abbildung u : X Y induziert eine eindeutig bestimmte Abbildung u/g : X/G Y /G, welche folgendes Diagramm kommutativ ergänzt: X u Y (u/g)(xg) := u(x)g π X π Y X/G Y /G u/g u stetig u/g stetig

132 MORPHISMEN FASERBÜNDELMORPHISMEN FAKT 17.2 Sei F ein linker G-Raum. Eine G-äquivariante Abbildung u : X 1 X 2 induziert eine eindeutig bestimmte Abbildung u F = (u Id F )/G, welche folgendes Diagramm kommutativ ergänzt: X 1 F π 1 u Id F X 2 F π 2 (X 1 F)/G uf (X 2 F)/G ) u F ((x, f )G := (u(x), f )G Für einen Prinzipalbündelmorphismus (u, f ): ξ 1 ξ 2 zwischen zwei G-Prinzipalbündeln ξ 1 = (X 1, p 1, B 1 ) und ξ 2 = (X 2, p 2, B 2 ) ist (u F, f ): ξ 1 [F] ξ 2 [F] ein Bündelmorphismus.

133 MORPHISMEN FASERBÜNDELMORPHISMEN DEFINITION 17.3 Ein Faserbündelmorphismus (über B) zwischen zwei Faserbündeln ξ 1 [F] und ξ 2 [F ] ist ein Bündelmorphismus (über B) der Form (u F, f ): ξ 1 [F] ξ 2 [F], wobei (u, f ): ξ 1 ξ 2 ein Prinzipalbündelmorphismus ist. Ein Faserbündelisomorphismus ist ein Faserbündelmorphismus (u F, f ), dessen zugehöriger Prinzipalbündelmorphismus (u, f ) ein Isomorphismus ist. FAKT (Id ξ ) F = Id ξ[f ] 2 (u v) F = u F v F 3 ξ = η ξ[f] = η[f ]

134 MORPHISMEN LOKALE ISOMORPHIE UND TRIVIALITÄT DEFINITION 17.5 Zwei Faserbündel sind (lokal) isomorph, falls ihre assoziierten Prinzipalbündel (lokal) isomorph sind. Ein Faserbündel ist (lokal) trivial, falls sein assoziiertes Prinzipalbündel (lokal) trivial ist. FAKT 17.6 trivial als Faserbündel trivial als Bündel BEMERKUNG 17.7 gilt nicht

135 INDUZIERTES FASERBÜNDEL GLIEDERUNG TEIL IV: FASERBÜNDEL 16 DEFINITION 17 MORPHISMEN 18 INDUZIERTES FASERBÜNDEL 19 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN

136 INDUZIERTES FASERBÜNDEL INDUZIERTES FASERBÜNDEL FAKT 18.1 Sei f : A B. Es existiert ein eindeutig bestimmter A-Isomorphismus f (ξ[f]) (f ξ)[f], welcher folgendes Diagramm kommutativ ergänzt: f (ξ[f]) (f ξ)[f] f ξ[f] ξ[f] ξ[f] (f ξ ) F FOLGERUNG 18.2 (ξ[f]) A = (ξ A)[F]

137 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN GLIEDERUNG TEIL IV: FASERBÜNDEL 16 DEFINITION 17 MORPHISMEN 18 INDUZIERTES FASERBÜNDEL 19 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN

138 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN SCHNITTE VON FASERBÜNDELN PROPOSITION 19.1 Die Schnitte eines Faserbündels ξ[f] mit assoziiertem G-Prinzipalbündel ξ = (X, p, B) stehen in bijektiver Korrespondenz zu G-Morphismen X F: 1 Zu jedem G-Morphismus φ: X F definiert ( ) ( ) s p(x) = x, φ(x) G einen Schnitt s : B X F von ξ[f]. 2 Zu jedem Schnitt s : B X F von ξ[f] existiert ein eindeutig bestimmter G-Morphismus φ: X F, welcher obige Gleichung erfüllt.

139 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN GESTALT VON PRINZIPALBÜNDELMORPHISMEN BEMERKUNG 19.2 Für zwei G-Prinzipalbündel ξ 1 = (X 1, p 1, B 1 ) und ξ 2 = (X 2, p 2, B 2 ) betrachten wir die rechten G-Räume X 1 bzw. X 2 gleichzeitig auch als linke G-Räume bzgl. der Wirkung gx := xg 1. Dann sind die Totalräume von ξ 1 [X 2 ] und ξ 2 [X 1 ] isomorph, (X 1 ) X2 = (X 1 X 2 )/G = (X 2 X 1 )/G = (X 2 ) X1, und für f : B 1 B 2 ist folgendes Diagramm kommutativ: ξ 1 [X 2 ] (X 1 ) = X2 (X 2 ) X1 ξ 2 [X 2 ] (p 1 ) X2 (p 2 ) X1 f B 1 B 2

140 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN GESTALT VON PRINZIPALBÜNDELMORPHISMEN ξ 1 [X 2 ] (X 1 ) = X2 (X 2 ) X1 ξ 2 [X 2 ] (p 1 ) X2 (p 2 ) X1 f B 1 B 2 PROPOSITION 19.3 G-Prinzipalbündelmorphismen ξ 1 ξ 2 sind von der Gestalt (u, (p 2 ) X1 s), wobei u : X 1 X 2 ein G-Morphismus und s : B 1 (X 1 ) X2 der zugehörige Schnitt in ξ 1 [X 2 ] ist. BEMERKUNG 19.4 Damit reduzieren wir die Existenz von Prinzipalbündelmorphismen ξ 1 ξ 2 auf die von Schnitten in Faserbündeln mit assoziiertem Prinzipalbündel ξ 1.

141 SCHNITTE VON FASERBÜNDELN CHARAKTERISIERUNG TRIVIALER PRINZIPALBÜNDEL PROPOSITION 19.5 Folgende Aussagen für ein G-Prinzipalbündel ξ = (X, p, B) sind äquivalent: 1 ξ hat einen Schnitt 2 ξ ist isomorph zum Pullback f ({ } G) des Produktbündels { } G über einem Punkt { } bezüglich der konstanten Abbildung f : X { }. 3 ξ ist trivial.

142 Teil V EIN AUSFLUG IN DIE KATEGORIENTHEORIE

143 GLIEDERUNG TEIL V: KATEGORIENTHEORIE 20 MOTIVATION 21 DEFINITION 22 KONSTRUKTIONEN 23 FUNKTOREN

144 MOTIVATION GLIEDERUNG TEIL V: KATEGORIENTHEORIE 20 MOTIVATION 21 DEFINITION 22 KONSTRUKTIONEN 23 FUNKTOREN

145 MOTIVATION KLASSISCHE THEORIEN Gruppentheorie Gruppen, Homomorphismen, Isomorphismen, Untergruppe, Faktorgruppe, direktes Produkt,... lineare Algebra Vektorräume, lineare Abbildungen, Isomorphismen, Unterraum, Faktorraum, kartesisches Produkt,... Topologie topologische Räume, stetige Abbildungen, Homöomorphismen, Teilraume, Quotientenraum, Produktraum,... topologische Gruppen G-Räume

146 MOTIVATION BÜNDEL-THEORIEN Bündel Bündelmorphismen (über B) Unterbündel Faserprodukt Einschränkung Pullback & kanonischer Morphismus (lokale) Isomorphie, (lokale) Trivialität Schnitte... das selbe für Vektorbündel Prinzipalbündel Faserbündel

147 MOTIVATION KATEGORIENTHEORIE Offensichtlich ist das immer wieder das selbe: Objekte Morphismen Unterobjekte Quotientenobjekte Produktobjekte aber doch immer wieder anders! Kategorientheorie versucht, dies zu formalisieren ist lediglich eine elegante generische Formulierung verschafft Überblick Grundidee: statt mit Elementen alles mit Pfeilen und kommutativen Diagrammen formulieren

148 DEFINITION GLIEDERUNG TEIL V: KATEGORIENTHEORIE 20 MOTIVATION 21 DEFINITION 22 KONSTRUKTIONEN 23 FUNKTOREN

149 DEFINITION KATEGORIEN DEFINITION 21.1 (INFORMAL) Eine Kategorie C besteht aus einer Familie Obj(C) von Objekten einer Familie Mor(C) von Morphismen Zuordnungen dom, codom: Mor(C) Obj(C) (Start und Ziel) einer Zuordnung Id: Obj(C) Mor(C): a Id a mit dom Id a = a = codom Id a einer Verknüpfung f g Mor(C) von Morphismen f, g Mor(C) mit dom f = codom g mit folgenden Eigenschaften: dom(f g) = dom g f Id dom f = f = Id codom f f codom(f g) = codom f (f g) h = f (g h)

150 DEFINITION KATEGORIEN BEMERKUNG 21.2 ( ) Wir ignorieren mengentheoretische Probleme, die beim Bilden von Mengen von Mengen entstehen, da sich diese lösen lassen. SCHREIBWEISE 21.3 für f Mor(C) mit dom f = a und codom f = b: f : a b a f b f (g h) f a b a d (f g) h g f h g f Id b g f b c b c g g h

151 DEFINITION KLASSISCHE KATEGORIEN Kategorie Objekte Morphismen Set Mengen Abbildungen Vect Vektorräume lineare Abbildungen Grp Gruppen Homomorphismen Top topologische Räume stetige Abbildungen Top(G) G-Räume G-Morphismen

152 DEFINITION BÜNDEL-KATEGORIEN Kategorie Objekte Morphismen Bun Bündel Bündelmorphismen Bun B Bündel über B Bündelmorphismen über B VB Vektorbündel Vektorbündelmorphismen VB k k-vektorbündel Vektorbündelmorphismen Bun(G) G-Prinzipalbündel Prinzipalbündelmorphismen FB Faserbündel Faserbündelmorphismen VB B := VB Bun B VB k B := VBk VB B Bun B (G) := Bun(G) Bun B FB B := FB Bun B...

153 KONSTRUKTIONEN GLIEDERUNG TEIL V: KATEGORIENTHEORIE 20 MOTIVATION 21 DEFINITION 22 KONSTRUKTIONEN 23 FUNKTOREN

154 KONSTRUKTIONEN ISOMORPHISMEN DEFINITION 22.1 Ein Morphismus f : a b ist ein Isomorphismus, falls ein Morphismus f 1 : b a existiert mit f f 1 = Id b f 1 f = Id a

155 KONSTRUKTIONEN PRODUKTE DEFINITION 22.2 Zwei Objekte a 1 und a 2 einer Kategorie besitzen ein Objekt p als Produkt mit den Projektionen π 1 : p a 1 und π 2 : p a 2, falls zu jedem Objekt b mit Morphismen f 1 : b a 1, f 2 : b a 2 ein eindeutig bestimmter Morphismus f : b p existiert, welcher folgendes Diagramm kommutativ ergänzt: b f 1 f 2 f a 1 p a π 2 2 π 1 Man sagt eine Kategorie besitzt Produkte, wenn beliebige zwei Objekte ein Produkt besitzen. FAKT 22.3 Das Produkt zweier Objekte ist bis auf Isomorphie eindeutig bestimmt.

156 KONSTRUKTIONEN PRODUKTE SCHREIBWEISEN 22.4 p = a b f = f 1 f 2 BEISPIELE 22.5 Kategorie Set Vect Grp Top Bun Bun B Produkte Produktmenge kartesisches Produkt direktes Produkt Produktraum Produkbündel Faserprodukt

157 KONSTRUKTIONEN KOPRODUKTE DEFINITION 22.6 Zwei Objekte a 1 und a 2 einer Kategorie besitzen ein Objekt c als Koprodukt mit den Injektionen ι 1 : c a 1 und ι 2 : c a 2, falls zu jedem Objekt b mit Morphismen f 1 : a 1 b, f 2 : a 2 b ein eindeutig bestimmter Morphismus f : c b existiert, welcher folgendes Diagramm kommutativ ergänzt: b f 1 f 2 f c a 1 ι 1 Man sagt eine Kategorie besitzt Koprodukte, wenn beliebige zwei Objekte ein Koprodukt besitzen. FAKT 22.7 Das Koprodukt zweier Objekte ist bis auf Isomorphie eindeutig. ι 2 a 2

158 KONSTRUKTIONEN KOPRODUKTE SCHREIBWEISEN 22.8 p = a b f = f 1 f2 BEISPIELE 22.9 Kategorie Set Vect Grp Top Bun Bun B Produkte disjunkte Vereinigung kartesisches Produkt freies Produkt disjunkte Vereinigung disjunkte Vereinigung faserweise disjunkte Vereinigung

159 KONSTRUKTIONEN TOPOLOGIE AUF DER DISJUNKTEN VEREINIGUNG DEFINITION Die disjunkte Vereinigung zweier Mengen X 1 und X 2 ist definiert als X 1 X2 := ( ) ( ) X 1 {1} X 2 {2} FAKT Die disjunkte Vereinigung zweier topologischer Räume trägt eine natürliche Topologie, definiert durch U offen in X 1 X2 : U X 1 offen in X 1 U X 2 offen in X 2 Bezüglich dieser sind die Injektionen ι 1 : X 1 X 1 X2 und ι 2 : X 2 X 1 X2 stetig.

160 FUNKTOREN GLIEDERUNG TEIL V: KATEGORIENTHEORIE 20 MOTIVATION 21 DEFINITION 22 KONSTRUKTIONEN 23 FUNKTOREN

161 FUNKTOREN KOVARIANTE FUNKTOREN DEFINITION 23.1 Ein kovarianter Funktor F : C 1 C 2 besteht aus einer Objektfunktion F : Obj(C 1 ) Obj(C 2 ) und einer Morhpismenfunktion F : Mor(C 1 ) Mor(C 2 ) mit dom F(f ) = F (dom f ) codom F(f ) = F(codom f ) a f b F F F(a) F (f ) F(b) mit den Eigenschaften F(Id a ) = Id F (a) F(f g) = F(f ) F(g)

162 FUNKTOREN BEMERKUNG 23.2 Funktoren sind Morphismen zwischen Kategorien. Kategorien bilden wieder eine (Meta-)Kategorie! DEFINITION 23.3 KONTRAVARIANTE FUNKTOREN Analog definiert man einen kontravarianten Funktor mit F(f g) = F(g) F(f ) a f b F F (a) F (f ) F F(b) ANSCHAULICH 23.4 Ein kovarianter Funktor erhält die Richtung der Pfeile, ein kontravarianter kehrt sie um.

163 FUNKTOREN FUNKTOREN BEISPIELE 23.5 Dualfunktor : Vect Vect (kontravariant) V F V f f W F W Potenzmengenfunktor P : Set Set kovariant: (Pf )(X) := f (X) kontravariant: (Pf )(X) := f 1 (X) ko: X f Y kontra: X f Y P P(X) P Pf P(Y ) P(X) Pf P(Y ) P P

164 FUNKTOREN VERGISSFUNKTOREN BEISPIEL 23.6 Der Vergissfunktor vergisst zusätzliche Struktur: klassische Vergissfunktoren Vect Set Vect Grp Grp Set Top Set Top(G) Top Bündel-Vergissfunktoren Bun Top Bun B Bun VB Bun Bun(G) Bun Bun(G) Top(G) FB Bun

165 FUNKTOREN BÜNDEL-FUNKTOREN BEISPIELE 23.7 Faserprodukt : Bun B Bun B Bun B VB B VB B VB B Bun B (G) Bun B (G) Bun B (G G) FB B FB B FB B Einschränkung B auf A B: Pullback f via f : A B: Bun B Bun A VB B VB A Bun B (G) Bun A (G) FB B FB A Bun B Bun A VB B VB A Bun B (G) Bun A (G) FB B FB A

166 Teil VI LOKALE BESCHREIBUNG VON FASERBÜNDELN

167 GLIEDERUNG TEIL VI: LOKALE BESCHREIBUNG VON FASERBÜNDELN 24 KARTEN, ÜBERGANGSFUNKTIONEN & ATLANTEN 25 ZUSAMMENKLEBEN VON BÜNDELN 26 VEKTORRAUMOPERATIONEN FÜR VEKTORBÜNDEL

168 KARTEN, ÜBERGANGSFUNKTIONEN & ATLANTEN GLIEDERUNG TEIL VI: LOKALE BESCHREIBUNG VON FASERBÜNDELN 24 KARTEN, ÜBERGANGSFUNKTIONEN & ATLANTEN 25 ZUSAMMENKLEBEN VON BÜNDELN 26 VEKTORRAUMOPERATIONEN FÜR VEKTORBÜNDEL

Topologieseminar. Faserbündel. Michael Espendiller. 16. Oktober 2010 Universität Münster - 3 Faserbündel oder lokal triviale Bündel 4

Topologieseminar. Faserbündel. Michael Espendiller. 16. Oktober 2010 Universität Münster - 3 Faserbündel oder lokal triviale Bündel 4 Wintersemester 2010/2011 Topologieseminar Faserbündel Michael Espendiller 16. Oktober 2010 Universität Münster - Inhaltsverzeichnis 1 Allgemeine Bündel 1 2 Morphismen und Schnitte 2 3 Faserbündel oder

Mehr

Seminar: Summen von Quadraten & K-Theorie WS 2013/14

Seminar: Summen von Quadraten & K-Theorie WS 2013/14 Vektorbündel über topologischen Räumen Seminarvortrag von C. Dahlhausen am 06. November 2013. Hinweise auf Fehler und Korrekturen bitte an dahl.de@web.de. Im folgenden sei X stets ein topologischer Raum.

Mehr

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Andreas Cap Sommersemester 2010 Kapitel 1: Einleitung (1) Für a, b Z diskutiere analog zur Vorlesung das Lösungsverhalten der Gleichung ax = b

Mehr

4. Vortrag - Garben. Ling Lin, Kristijan Cule Datum: 26. April 2009

4. Vortrag - Garben. Ling Lin, Kristijan Cule Datum: 26. April 2009 4. Vortrag - Garben Datum: 26. April 2009 1 Graduierte Ringe Definition 4.1.1. Eine k-algebra R heißt graduiert, wenn sie dargestellt werden kann als eine direkte Summe R = R n, wobei die R n als k-unterräume

Mehr

Bild, Faser, Kern. Stefan Ruzika. 23. Mai Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz

Bild, Faser, Kern. Stefan Ruzika. 23. Mai Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz 23. Mai 2016 Stefan Ruzika 7: Bild, Faser, Kern 23. Mai 2016 1 / 11 Gliederung 1 Schulstoff 2 Körper 3 Vektorräume 4 Basis

Mehr

5 Lineare Abbildungen

5 Lineare Abbildungen 5 Lineare Abbildungen Pink: Lineare Algebra HS 2014 Seite 56 5 Lineare Abbildungen 5.1 Definition Gegeben seien Vektorräume U, V, W über einem Körper K. Definition: Eine Abbildung f : V W heisst K-linear,

Mehr

Etwas Topologie. Handout zur Vorlesung Semi-Riemannsche Geometrie, SS 2004 Dr. Bernd Ammann

Etwas Topologie. Handout zur Vorlesung Semi-Riemannsche Geometrie, SS 2004 Dr. Bernd Ammann Etwas Topologie Handout zur Vorlesung Semi-Riemannsche Geometrie, SS 2004 Dr. Bernd Ammann Literatur Abraham, Marsden, Foundations of Mechanics, Addison Wesley 1978, Seiten 3 17 Definition. Ein topologischer

Mehr

3 Topologische Gruppen

3 Topologische Gruppen $Id: topgr.tex,v 1.2 2010/05/26 19:47:48 hk Exp hk $ 3 Topologische Gruppen Als letztes Beispiel eines topologischen Raums hatten wir die Zariski-Topologie auf dem C n betrachtet, in der die abgeschlossenen

Mehr

Vorlesung 27. Der projektive Raum. Wir werden den projektiven Raum zunehmend mit mehr Strukturen versehen.

Vorlesung 27. Der projektive Raum. Wir werden den projektiven Raum zunehmend mit mehr Strukturen versehen. Vorlesung 27 Der projektive Raum Definition 1. Sei K ein Körper. Der projektive n-dimensionale Raum P n K besteht aus allen Geraden des A n+1 K durch den Nullpunkt, wobei diese Geraden als Punkte aufgefasst

Mehr

Lineare Algebra I (WS 13/14)

Lineare Algebra I (WS 13/14) Lineare Algebra I (WS 13/14) Alexander Lytchak Nach einer Vorlage von Bernhard Hanke 15.11.2013 Alexander Lytchak 1 / 12 Erinnerung Eine Abbildung f : V W zwischen reellen Vektorräumen ist linear, wenn

Mehr

7 Vektorräume und Körperweiterungen

7 Vektorräume und Körperweiterungen $Id: vektor.tex,v 1.3 2009/05/25 15:03:47 hk Exp $ 7 Vektorräume und Körperweiterungen Wir sind gerade bei der Besprechung derjenigen Grundeigenschaften des Tensorprodukts, die mit vergleichsweise wenig

Mehr

LIE GRUPPEN EMANUEL SCHEIDEGGER

LIE GRUPPEN EMANUEL SCHEIDEGGER LIE GRUPPEN EMANUEL SCHEIDEGGER Zusammenfassung. Definition einer Lie-Gruppe, Beispiele, invariante Vektorfelder, Lie-Klammer, Lie-Algebra (einer Lie-Gruppe), 1. Definition und erste Beispiele Wir beginnen

Mehr

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Andreas Cap Wintersemester 2014/15 Kapitel 1: Einleitung (1) Für a, b Z diskutiere analog zur Vorlesung das Lösungsverhalten der Gleichung ax

Mehr

Riemannsche Geometrie

Riemannsche Geometrie Prof. Dr. Uwe Semmelmann, Universität Stuttgart Riemannsche Geometrie Stuttgart, Sommersemester 2011 Version: Für Hinweise auf Druckfehler und Kommentare jeder Art bin ich dankbar. 1 Viel Spaß! 1 Prof.

Mehr

4.3 Bilinearformen. 312 LinAlg II Version Juni 2006 c Rudolf Scharlau

4.3 Bilinearformen. 312 LinAlg II Version Juni 2006 c Rudolf Scharlau 312 LinAlg II Version 0 20. Juni 2006 c Rudolf Scharlau 4.3 Bilinearformen Bilinearformen wurden bereits im Abschnitt 2.8 eingeführt; siehe die Definition 2.8.1. Die dort behandelten Skalarprodukte sind

Mehr

2. Stetige Abbildungen

2. Stetige Abbildungen 4 Andreas Gathmann 2. Stetige Abbildungen Nachdem wir im letzten Kapitel topologische Räume eingeführt haben, wollen wir nun Abbildungen zwischen solchen Räumen untersuchen. Wie schon in der Einleitung

Mehr

Unendliche Gruppen als geometrische Objekte

Unendliche Gruppen als geometrische Objekte Unendliche Gruppen als geometrische Objekte Ralf Meyer Georg-August-Universität Göttingen 12. November 2004 1 Endlich erzeugte Gruppen und die Wortmetrik Wir definieren endlich erzeugte Gruppen und führen

Mehr

Ein Lie-Gruppe ist eine Gruppe und gleichzeitig differenzierbare Mannigfaltigkeit. ad(a)(x) := axa 1

Ein Lie-Gruppe ist eine Gruppe und gleichzeitig differenzierbare Mannigfaltigkeit. ad(a)(x) := axa 1 1 Lie-Gruppen Ein Lie-Gruppe ist eine Gruppe und gleichzeitig differenzierbare Mannigfaltigkeit für die gilt: (a, b) G a 1 b ist eine differenzierbare Abbildung. Sei L a (bzw. R a ) die Translation auf

Mehr

PROSEMINAR DARSTELLUNGEN ENDLICHEN GRUPPEN: FUNDAMENTALE BEGRIFFEN. pg 1, g 2 q ÞÑ g 1 G g 2,

PROSEMINAR DARSTELLUNGEN ENDLICHEN GRUPPEN: FUNDAMENTALE BEGRIFFEN. pg 1, g 2 q ÞÑ g 1 G g 2, PROSEMINAR DARSTELLUNGEN ENDLICHEN GRUPPEN: FUNDAMENTALE BEGRIFFEN LOUIS-HADRIEN ROBERT 1. Gruppe und Wirkungen Definition 1.1. Eine Gruppe pg, Gq ist eine Menge G mit einer Multiplikation: so dass G :

Mehr

Lineare Algebra I Zusammenfassung

Lineare Algebra I Zusammenfassung Prof. Dr. Urs Hartl WiSe 10/11 Lineare Algebra I Zusammenfassung 1 Vektorräume 1.1 Mengen und Abbildungen injektive, surjektive, bijektive Abbildungen 1.2 Gruppen 1.3 Körper 1.4 Vektorräume Definition

Mehr

2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen

2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen Algebra und Algebra 2. Dezember 2011 Übersicht Algebra und Algebra I Gruppen & Körper Vektorräume, Basis & Dimension Algebra Norm & Metrik Abbildung & Algebra I Eigenwerte, Eigenwertzerlegung Singulärwertzerlegung

Mehr

Topologische Aspekte: Eine kurze Zusammenfassung

Topologische Aspekte: Eine kurze Zusammenfassung Kapitel 1 Topologische Aspekte: Eine kurze Zusammenfassung Wer das erste Knopfloch verfehlt, kommt mit dem Zuknöpfen nicht zu Rande J. W. Goethe In diesem Kapitel bringen wir die Begriffe Umgebung, Konvergenz,

Mehr

3.5 Duale Vektorräume und Abbildungen

3.5 Duale Vektorräume und Abbildungen 3.5. DUALE VEKTORRÄUME UND ABBILDUNGEN 103 3.5 Duale Vektorräume und Abbildungen Wir wollen im Folgenden auch geometrische Zusammenhänge mathematisch beschreiben und beginnen deshalb jetzt mit der Einführung

Mehr

Übungen zur Diskreten Mathematik I Blatt 6

Übungen zur Diskreten Mathematik I Blatt 6 1 Blatt 6 Aufgabe 19 Es sei M := {n N : n 2} und R := {(n, m) M M : n teilt m}. a) Zeigen Sie, dass R eine Ordnungsrelation auf M ist. b) Überprüfen Sie, ob R eine totale Ordnung auf M ist. c) Zeigen Sie,

Mehr

Formale Grundlagen 2008W. Vorlesung im 2008S Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz

Formale Grundlagen 2008W. Vorlesung im 2008S  Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz Formale Grundlagen Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz Vorlesung im 2008S http://www.algebra.uni-linz.ac.at/students/win/fg Inhalt Vektoren in der Ebene Zwei Punkten P, Q in der Ebene

Mehr

Skript zur Vorlesung Topologie I

Skript zur Vorlesung Topologie I Skript zur Vorlesung Topologie I Carsten Lange, Heike Siebert Richard-Sebastian Kroll Faszikel 1 Fehler und Kommentare bitte an clange@math.fu-berlin.de Stand: 15. Juni 2010 Fachbereich Mathematik und

Mehr

Erste Anwendungen von π 1 (S 1 ) und mehr Elementares über π 1

Erste Anwendungen von π 1 (S 1 ) und mehr Elementares über π 1 Abschnitt 4 Erste Anwendungen von π 1 (S 1 ) und mehr Elementares über π 1 Der Brouwersche Fixpunktsatz Bisher haben wir nur die Fundamentalgruppen kontrahierbarer Räume und der Kreislinie berechnet. Das

Mehr

Vorkurs Mathematik Abbildungen

Vorkurs Mathematik Abbildungen Vorkurs Mathematik Abbildungen Philip Bell 19. September 2016 Diese Arbeit beruht im Wesentlichen auf dem Vortrag Relationen, Partitionen und Abbildungen von Fabian Grünig aus den vorangehenden Jahren.

Mehr

Algebraische Kurven - Vorlesung 29. Projektion weg von einem Punkt

Algebraische Kurven - Vorlesung 29. Projektion weg von einem Punkt Algebraische Kurven - Vorlesung 29 Definition 1. Die Abbildung P n K Projektion weg von einem Punkt {(1, 0,..., 0)} Pn 1 K, (x 0, x 1...,x n ) (x 1,..., x n ), heißt die Projektion weg vom Punkt (1, 0,...,

Mehr

Lineare Abbildungen und Matrizen

Lineare Abbildungen und Matrizen Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz 31. Mai 2016 Stefan Ruzika 9: Lineare Abbildungen und Matrizen 31. Mai 2016 1 / 16 Gliederung 1 Schulstoff 2 Körper 3 Vektorräume

Mehr

10 Untermannigfaltigkeiten

10 Untermannigfaltigkeiten 10. Untermannigfaltigkeiten 1 10 Untermannigfaltigkeiten Definition. Eine Menge M R n heißt k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n, 1 k n, falls es zu jedem a M eine offene Umgebung U R n von a und

Mehr

Seminar Kategorientheorie

Seminar Kategorientheorie Seminar Kategorientheorie Holger rnold 20. pril 2004 1 Kategorien Begrie: Kategorie, Objekt, Morphismus, kommutatives Diagramm, Monoid Deinition 1 (Kategorie) Eine Kategorie C = (Obj C, Mor C,, id) ist

Mehr

Topologie und Differentialgeometrie 1

Topologie und Differentialgeometrie 1 Kurz-Skript zu Topologie und Differentialgeometrie 1 Thomas Schick Last compiled 26. Mai 2008; last edited 20.1. 2005 or later Hinweis: dieses Skript ist wurde nicht korrekturgelesen. Es gibt mit Sicherheit

Mehr

1 Eigenschaften von Abbildungen

1 Eigenschaften von Abbildungen Technische Universität München Christian Neumann Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker Vorlesung Dienstag WS 2008/09 Thema des heutigen Tages sind zuerst Abbildungen, dann spezielle Eigenschaften linearer

Mehr

Vektorräume und lineare Abbildungen

Vektorräume und lineare Abbildungen Kapitel 11. Vektorräume und lineare Abbildungen 1 11.1 Vektorräume Sei K ein Körper. Definition. Ein Vektorraum über K (K-Vektorraum) ist eine Menge V zusammen mit einer binären Operation + einem ausgezeichneten

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 5): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5 5. (Herbst 9, Thema 3, Aufgabe ) Betrachtet werde die Matrix A := 3 4 5 5 7 7 9 und die lineare Abbildung

Mehr

Eigenwerte und Diagonalisierung

Eigenwerte und Diagonalisierung Eigenwerte und Diagonalisierung Wir wissen von früher: Seien V und W K-Vektorräume mit dim V = n, dim W = m und sei F : V W linear. Werden Basen A bzw. B in V bzw. W gewählt, dann hat F eine darstellende

Mehr

3 Vektorbündel und das Tangentialbündel

3 Vektorbündel und das Tangentialbündel $Id: vektor.tex,v 1.6 2014/06/30 10:20:57 hk Ex $ $Id: fluss.tex,v 1.2 2014/06/30 12:36:06 hk Ex hk $ 3 Vektorbündel und das Tangentialbündel 3.4 Ableitungen von C q -Funktionen In der letzten Sitzung

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Kapitel 2 Lineare Gleichungssysteme 21 Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Lernziele 2 Lineare Gleichungssysteme definieren Matrizen, Matrizen definieren lineare Abbildungen, Lösen von linearen Gleichungssystemen

Mehr

Lineare Algebra II 8. Übungsblatt

Lineare Algebra II 8. Übungsblatt Lineare Algebra II 8. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 11 Prof. Dr. Kollross 1./9. Juni 11 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minitest) Sei V ein euklidischer oder unitärer Vektorraum.

Mehr

Bestimmung der Dimension

Bestimmung der Dimension Bestimmung der Dimension Satz. Sei (v 1, v 2,..., v n ) ein minimales Erzeugendensystem von V, d.h. dieses System ist ein Erzeugendensystem von V, aber keines der nach Weglassen eines v i (1 i n) entstehenden

Mehr

17 Lineare Abbildungen

17 Lineare Abbildungen Chr.Nelius: Lineare Algebra II (SS2005) 1 17 Lineare Abbildungen Wir beginnen mit der Klärung des Abbildungsbegriffes. (17.1) DEF: M und N seien nichtleere Mengen. Eine Abbildung f von M nach N (in Zeichen:

Mehr

Lineare Algebra I (WS 13/14)

Lineare Algebra I (WS 13/14) Lineare Algebra I (WS 13/14) Alexander Lytchak Nach einer Vorlage von Bernhard Hanke 29.11.2013 Alexander Lytchak 1 / 13 Wiederholung Der Rang einer linearen Abbildung ist gleich dem Spaltenrang der darstellenden

Mehr

Kapitel 4. Multilineare Abbildungen. 4.4 Tensorprodukte

Kapitel 4. Multilineare Abbildungen. 4.4 Tensorprodukte Kapitel 4 c M. Roczen und H. Wolter Lineare Algebra individuell Online Ver. 0.52, 3.5.2005 Multilineare Abbildungen In diesem Kapitel werden Abbildungen von Vektorräumen untersucht, die in mehreren Argumenten

Mehr

70 IV. ENDLICH-DIMENSIONALE VEKTORRÄUME

70 IV. ENDLICH-DIMENSIONALE VEKTORRÄUME IV. Endlich-dimensionale Vektorräume Unter einem endlich-dimensionalen Vektorraum verstehen wir einen Vektorraum, der eine endliche Basis besitzt. Die entscheidende Beobachtung ist die Tatsache, dass in

Mehr

Überlagerung I. Überlagerung für z z 2 : komplexe Quadratwurzel. Christoph Schweigert, Garben p.1/19

Überlagerung I. Überlagerung für z z 2 : komplexe Quadratwurzel. Christoph Schweigert, Garben p.1/19 Überlagerung I Überlagerung für z z 2 : komplexe Quadratwurzel Christoph Schweigert, Garben p.1/19 Überlagerung II Überlagerung für z z 3 : komplexe dritte Wurzel Christoph Schweigert, Garben p.2/19 Überlagerung

Mehr

4 Affine Koordinatensysteme

4 Affine Koordinatensysteme 4 Affine Koordinatensysteme Sei X φ ein affiner Raum und seien p,, p r X Definition: Nach ( c ist der Durchschnitt aller affinen Unterräume Z X, welche die Menge {p,,p r } umfassen, selbst ein affiner

Mehr

Summen und direkte Summen

Summen und direkte Summen Summen und direkte Summen Sei V ein K-Vektorraum. Wie früher erwähnt, ist für beliebige Teilmengen M, N V die Teilmenge M +N V wie folgt definiert M +N = {v+w : v M, w N}. Man sieht leicht, dass i.a. M

Mehr

Topologische Grundbegriffe I. 1 Offene und Abgeschlossene Mengen

Topologische Grundbegriffe I. 1 Offene und Abgeschlossene Mengen Topologische Grundbegriffe I Vortrag zum Proseminar Analysis, 26.04.2010 Nina Neidhardt und Simon Langer Im Folgenden soll gezeigt werden, dass topologische Konzepte, die uns schon für die Reellen Zahlen

Mehr

Konstruktion der reellen Zahlen

Konstruktion der reellen Zahlen Konstruktion der reellen Zahlen Zur Wiederholung: Eine Menge K (mit mindestens zwei Elementen) heißt Körper, wenn für beliebige Elemente x, y K eindeutig eine Summe x+y K und ein Produkt x y K definiert

Mehr

Skript und Übungen Teil II

Skript und Übungen Teil II Vorkurs Mathematik Herbst 2009 M. Carl E. Bönecke Skript und Übungen Teil II Das erste Semester wiederholt die Schulmathematik in einer neuen axiomatischen Sprache; es ähnelt damit dem nachträglichen Erlernen

Mehr

5 Stetigkeit und Differenzierbarkeit

5 Stetigkeit und Differenzierbarkeit 5 Stetigkeit und Differenzierbarkeit 5.1 Stetigkeit und Grenzwerte von Funktionen f(x 0 ) x 0 Graph einer stetigen Funktion. Analysis I TUHH, Winter 2006/2007 Armin Iske 127 Häufungspunkt und Abschluss.

Mehr

1.4 Homomorphismen und Isomorphismen

1.4 Homomorphismen und Isomorphismen Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau, 2002 2008 28 1.4 Homomorphismen und Isomorphismen Definition 1.4.1 Es seien (G, ) und (H, ) zwei Gruppen. Eine Abbildung ϕ : G H heißt (Gruppen-)Homomorphismus,

Mehr

β 1 x :=., und b :=. K n β m

β 1 x :=., und b :=. K n β m 44 Lineare Gleichungssysteme, Notations Betrachte das lineare Gleichungssystem ( ) Sei A = (α ij ) i=,,m j=,n α x + α x + + α n x n = β α x + α x + + α n x n = β α m x + α m x + + α mn x n = β m die Koeffizientenmatrix

Mehr

Gegeben sei eine Menge V sowie die Verknüpfung der Addition und die skalare Multiplikation der Elemente von V mit reellen Zahlen.

Gegeben sei eine Menge V sowie die Verknüpfung der Addition und die skalare Multiplikation der Elemente von V mit reellen Zahlen. 1. Der Vektorraumbegriff...1 2. Unterräume...2. Lineare Abhängigkeit/ Unabhängigkeit... 4. Erzeugendensystem... 5. Dimension...4 6. Austauschlemma...5 7. Linearität von Abbildungen...6 8. Kern und Bild

Mehr

Analysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME

Analysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME Analysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME Dietmar A. Salamon ETH-Zürich 23. Februar 2015 1 Topologische Grundbegriffe Sei (X, d) ein metrischer Raum, d.h. X ist eine Menge und d : X X R ist

Mehr

ALGEBRAISCHE VARIETÄTEN. gute Funktionen auf den offenen Mengen von V definieren. Dabei orientieren wir uns an folgenden Gegebenheiten: (1) Die

ALGEBRAISCHE VARIETÄTEN. gute Funktionen auf den offenen Mengen von V definieren. Dabei orientieren wir uns an folgenden Gegebenheiten: (1) Die ALGEBRAISCHE VARIETÄTEN MARCO WEHNER UND MAXIMILIAN KREMER 1. Strukturgarben Sei V k n. Wir wollen nur gute Funktionen auf den offenen Mengen von V definieren. Dabei orientieren wir uns an folgenden Gegebenheiten:

Mehr

Abbildungen. Bernhard Ganter. Institut für Algebra TU Dresden D Dresden

Abbildungen. Bernhard Ganter. Institut für Algebra TU Dresden D Dresden Abbildungen Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden bernhard.ganter@tu-dresden.de Abbildungen Die wichtigsten Relationen sind die Abbildungen: Eine Abbildung (A,B,f ) von A nach

Mehr

Geometrische Mannigfaltigkeiten

Geometrische Mannigfaltigkeiten Geometrische Mannigfaltigkeiten Thilo Kuessner Abstract Kurzfassung der Vorlesung: Definitionen, Beispiele und Sätze, keine Beweise. Definition 1. Ein topologischer Raum ist eine Menge X mit einer Familie

Mehr

4 Lineare Abbildungen und Matrizen

4 Lineare Abbildungen und Matrizen Mathematik I für inf/swt, Wintersemester /, Seite 8 4 Lineare Abbildungen und Matrizen 4 Kern und Injektivität 4 Definition: Sei : V W linear Kern : {v V : v } ist linearer eilraum von V Ü68 und heißt

Mehr

Klausur zur Vorlesung

Klausur zur Vorlesung Institut für Algebra und Geometrie 06. September 011 Klausur zur Vorlesung Aufgabe 1 (5 Punkte) Sei G eine Gruppe und X G eine beliebige Teilmenge von G. X := X N G a) Zeigen Sie, dass X der kleinste Normalteiler

Mehr

ist reelles lineares Funktional. x(t) ϕ(t) dt ist reelles lineares Funktional für alle ϕ L 2 (0, 1).

ist reelles lineares Funktional. x(t) ϕ(t) dt ist reelles lineares Funktional für alle ϕ L 2 (0, 1). Kapitel 4 Stetige lineare Funktionale 4.1 Der Satz von Hahn - Banach Definition 4.1. Sei X ein linearer normierter Raum über dem Körper K (R oder C). Ein linearer Operator f : X K heißt (reelles oder komplexes)

Mehr

Orthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen

Orthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen Orthonormalisierung Wie schon im Falle V = R n erwähnt, erhalten wir durch ein Skalarprodukt eine zugehörige Norm (Länge) eines Vektors und in weiterer Folge eine Metrik (Abstand zwischen zwei Vektoren).

Mehr

Konvergenz, Filter und der Satz von Tychonoff

Konvergenz, Filter und der Satz von Tychonoff Abschnitt 4 Konvergenz, Filter und der Satz von Tychonoff In metrischen Räumen kann man topologische Begriffe wie Stetigkeit, Abschluss, Kompaktheit auch mit Hilfe von Konvergenz von Folgen charakterisieren.

Mehr

In diesem Kapitel wird der Vektorraumbegriff axiomatisch eingeführt und einige grundlegende Begriffe erläutert, etwa. Unterraum,

In diesem Kapitel wird der Vektorraumbegriff axiomatisch eingeführt und einige grundlegende Begriffe erläutert, etwa. Unterraum, 2 Vektorräume In diesem Kapitel wird der Vektorraumbegriff axiomatisch eingeführt und einige grundlegende Begriffe erläutert, etwa Unterraum, Linearkombination, lineare Unabhängigkeit und Erzeugendensystem.

Mehr

Stichwortliste zur Vorlesung. Lineare Algebra II. Gabriela Weitze-Schmithüsen. Saarbrücken, Sommersemester 2016

Stichwortliste zur Vorlesung. Lineare Algebra II. Gabriela Weitze-Schmithüsen. Saarbrücken, Sommersemester 2016 Stichwortliste zur Vorlesung Lineare Algebra II Gabriela Weitze-Schmithüsen Saarbrücken, Sommersemester 2016 Kapitel I Jordansche Normalform Ziel: Wir möchten Matrizen bis aus Ähnlichkeit klassifizieren.

Mehr

Lineare Abbildungen und Matrizen

Lineare Abbildungen und Matrizen Lineare Abbildungen und Matrizen Seien V und W K-Vektorräume mit dimv = n und dimw = m Im folgenden wollen wir jeder m n Matrix eine lineare Abbildung V W zuordnen, und umgekehrt jeder linearen Abbildung

Mehr

Viele wichtige Operationen können als lineare Abbildungen interpretiert werden. Beispielsweise beschreibt die lineare Abbildung

Viele wichtige Operationen können als lineare Abbildungen interpretiert werden. Beispielsweise beschreibt die lineare Abbildung Kapitel 3 Lineare Abbildungen Lineare Abbildungen sind eine natürliche Klasse von Abbildungen zwischen zwei Vektorräumen, denn sie vertragen sich per definitionem mit der Struktur linearer Räume Viele

Mehr

Musterlösung zur Probeklausur Lineare Algebra I

Musterlösung zur Probeklausur Lineare Algebra I Musterlösung zur Probeklausur Lineare Algebra I Aufgabe 1 5 Punkte: Welche der folgenden Aussagen sind wahr bzw. falsch? Setzen Sie in jeder Zeile genau ein Kreuz. Für jede korrekte Antwort erhalten Sie

Mehr

(1.18) Def.: Eine Abbildung f : M N heißt

(1.18) Def.: Eine Abbildung f : M N heißt Zurück zur Mengenlehre: Abbildungen zwischen Mengen (1.17) Def.: Es seien M, N Mengen. Eine Abbildung f : M N von M nach N ist eine Vorschrift, die jedem x M genau ein Element f(x) N zuordnet. a) M = N

Mehr

Skript Topologie Universität Basel FS 2015

Skript Topologie Universität Basel FS 2015 Skript Topologie Universität Basel FS 2015 Philipp Habegger 22. April 2015 Inhaltsverzeichnis 0 Einführung 5 0.1 Einleitung................................... 5 0.2 Notation....................................

Mehr

11.2 Orthogonalität. Wintersemester 2013/2014

11.2 Orthogonalität. Wintersemester 2013/2014 Universität Konstanz Fachbereich Mathematik und Statistik Wintersemester 2013/2014 Markus Scheighofer Lineare Algebra I 11.2 Orthogonalität Definition 11.2.1. Seien V ein K-Vektorraum mit Skalarprodukt

Mehr

Lösungen zu den Hausaufgaben zur Analysis II

Lösungen zu den Hausaufgaben zur Analysis II Christian Fenske Lösungen zu den Hausaufgaben zur Analysis II Blatt 6 1. Seien 0 < b < a und (a) M = {(x, y, z) R 3 x 2 + y 4 + z 4 = 1}. (b) M = {(x, y, z) R 3 x 3 + y 3 + z 3 = 3}. (c) M = {((a+b sin

Mehr

Kapitel 12. Lineare Abbildungen und Matrizen

Kapitel 12. Lineare Abbildungen und Matrizen Kapitel 12 Lineare Abbildungen und Matrizen Lineare Abbildungen f : R n R m Wir wissen schon: Eine lineare Abbildung f : R n R m ist eindeutig durch ein n-tupel von Vektoren v 1, v 2,, v n des R m bestimmt

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 25. April 2016 Die Dimensionsformel Definition 3.9 Sei f : V W eine lineare Abbildung zwischen zwei K-Vektorräumen. Der Kern

Mehr

a b Q = b a 0 ) existiert ein Element p Q, so dass gilt: q 1 q 2 = 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a 1 a 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a b p = 1 det(q) C 2 2,

a b Q = b a 0 ) existiert ein Element p Q, so dass gilt: q 1 q 2 = 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a 1 a 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a b p = 1 det(q) C 2 2, Aufgabe I Es sei Q die folgende Teilmenge von C 2 2 : { ( ) a b Q a, b C b a Hier bezeichnet der Querstrich die komplexe Konjugation Zeigen Sie: (a) Mit den üblichen Verknüpfungen + und für Matrizen ist

Mehr

2 Mengen und Abbildungen

2 Mengen und Abbildungen 2.1 Mengen Unter einer Menge verstehen wir eine Zusammenfassung von Objekten zu einem Ganzen. Die Objekte heiÿen Elemente. Ist M eine Menge und x ein Element von M so schreiben wir x M. Wir sagen auch:

Mehr

Lineare Abbildungen. i=0 c ix i n. K n K m

Lineare Abbildungen. i=0 c ix i n. K n K m Kapitel 4 Lineare Abbildungen In diesem Abschnitt lernen Sie erstmals eine Klasse von strukturerhaltenden Abbildungen kennen. Diese Konzept ist von zentraler Bedeutung in der Algebra. Grob gesagt geht

Mehr

Projektive Moduln. Lemma/Definition 1.1. Folgende Aussagen für einen R-Modul P sind äquivalent: (i) P erfüllt folgende Liftungseigenschaft:

Projektive Moduln. Lemma/Definition 1.1. Folgende Aussagen für einen R-Modul P sind äquivalent: (i) P erfüllt folgende Liftungseigenschaft: Seminar Summen von Quadraten und K-Theorie Projektive Moduln Im Folgenden sei R ein assoziativer Ring mit Eins, nicht notwendigerweise kommutativ. R-Modul ist im Folgenden stets ein Rechts-R-Modul. Ein

Mehr

5. Äquivalenzrelationen

5. Äquivalenzrelationen 5. Äquivalenzrelationen 35 5. Äquivalenzrelationen Wenn man eine große und komplizierte Menge (bzw. Gruppe) untersuchen will, so kann es sinnvoll sein, zunächst kleinere, einfachere Mengen (bzw. Gruppen)

Mehr

Homogene und inhomogene Koordinaten und das Hyperboloid

Homogene und inhomogene Koordinaten und das Hyperboloid Seminararbeit zum Seminar aus Reiner Mathematik Homogene und inhomogene Koordinaten und das Hyperboloid Gernot Holler 1010674 WS 2012/13 28.November 2012 1 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 3 2 Homogene

Mehr

Differentialgeometrie. Oliver Goertsches Universität Hamburg

Differentialgeometrie. Oliver Goertsches Universität Hamburg Differentialgeometrie Oliver Goertsches Universität Hamburg Skript der Vorlesung im SoSe 2014 2 Inhaltsverzeichnis 1 Differenzierbare Mannigfaltigkeiten 5 1.1 Topologische Grundbegriffe.....................

Mehr

1 Linearkombinationen

1 Linearkombinationen Matthias Tischler Karolina Stoiber Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WS 14/15 A 1 Linearkombinationen Unter einer Linearkombination versteht man in der linearen Algebra einen Vektor, der sich durch

Mehr

Definition 1.2. Eine kontinuierliche Gruppe mit einer endlichen Menge an Parametern heißt endliche kontinuierliche Gruppe. x cosξ sinξ y sinξ cosξ

Definition 1.2. Eine kontinuierliche Gruppe mit einer endlichen Menge an Parametern heißt endliche kontinuierliche Gruppe. x cosξ sinξ y sinξ cosξ 8 Gruppentheorie 1 Lie-Gruppen 1.1 Endliche kontinuierliche Gruppe Definition 1.1. Eine Menge G mit einer Verknüpfung m heißt Gruppe, falls folgende Axiome erfüllt sind: (i) Die Operation m, genannt Multiplikation,

Mehr

Kapitel III. Lineare Abbildungen

Kapitel III. Lineare Abbildungen Kapitel III. Lineare Abbildungen Beispiele: 1 Lineare Abbildungen a) Seien c 1,..., c n K vorgegeben. Betrachte die Funktion F (x 1,..., x n ) = c 1 x 1 + c 2 x 2 +... + c n x n in den Variablen x 1,...,

Mehr

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 6 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 27. November

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 6 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 27. November Lineare Algebra I Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 6 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 27. November http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/la1 Erinnerungen und Ergänzugen zur Vorlesung: Der Vollständigkeit

Mehr

2 Die Dimension eines Vektorraums

2 Die Dimension eines Vektorraums 2 Die Dimension eines Vektorraums Sei V ein K Vektorraum und v 1,..., v r V. Definition: v V heißt Linearkombination der Vektoren v 1,..., v r falls es Elemente λ 1,..., λ r K gibt, so dass v = λ 1 v 1

Mehr

Technische Universität München

Technische Universität München Technische Universität München Michael Schreier Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker Vorlesung Montag WS 2008/09 1 komplexe Zahlen Viele Probleme in der Mathematik oder Physik lassen sich nicht oder

Mehr

Topologische Räume und stetige Abbildungen Teil 2

Topologische Räume und stetige Abbildungen Teil 2 TU Dortmund Mathematik Fakultät Proseminar zur Linearen Algebra Ausarbeitung zum Thema Topologische Räume und stetige Abbildungen Teil 2 Anna Kwasniok Dozent: Prof. Dr. L. Schwachhöfer Vorstellung des

Mehr

Mathematische Erfrischungen III - Vektoren und Matrizen

Mathematische Erfrischungen III - Vektoren und Matrizen Signalverarbeitung und Musikalische Akustik - MuWi UHH WS 06/07 Mathematische Erfrischungen III - Vektoren und Matrizen Universität Hamburg Vektoren entstanden aus dem Wunsch, u.a. Bewegungen, Verschiebungen

Mehr

Wiederholung: lineare Abbildungen

Wiederholung: lineare Abbildungen Wiederholung: lineare Abbildungen Def Es seien (V,+, ) und (U, +, ) zwei Vektorräume Eine Abbildung f : V U heißt linear, falls für alle Vektoren v 1, v 2 V und für jedes λ R gilt: (a) f (v 1 + v 2 ) =

Mehr

Outline. 1 Vektoren im Raum. 2 Komponenten und Koordinaten. 3 Skalarprodukt. 4 Vektorprodukt. 5 Analytische Geometrie. 6 Lineare Räume, Gruppentheorie

Outline. 1 Vektoren im Raum. 2 Komponenten und Koordinaten. 3 Skalarprodukt. 4 Vektorprodukt. 5 Analytische Geometrie. 6 Lineare Räume, Gruppentheorie Outline 1 Vektoren im Raum 2 Komponenten und Koordinaten 3 Skalarprodukt 4 Vektorprodukt 5 Analytische Geometrie 6 Lineare Räume, Gruppentheorie Roman Wienands (Universität zu Köln) Mathematik II für Studierende

Mehr

Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom

Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom Eine Fragestellung, die uns im weiteren beschäftigen wird, ist das Finden eines möglichst einfachen Repräsentanten aus jeder Äquivalenzklasse

Mehr

Lösung zu Serie 24. a ij b i b j. v = j=1. v = v j b j.

Lösung zu Serie 24. a ij b i b j. v = j=1. v = v j b j. Lineare Algebra D-MATH, HS 2014 Prof. Richard Pink Lösung zu Serie 24 1. Zeige: Ist 1 n := min{dim K (V 1 ), dim K (V 2 )} < für Vektorräume V 1 und V 2, so ist jeder Tensor in V 1 K V 2 eine Summe von

Mehr

Vollständiger Raum, Banachraum

Vollständiger Raum, Banachraum Grundbegriffe beschränkte Menge Cauchyfolge Vollständiger Raum, Banachraum Kriterium für die Vollständigkeit Präkompakte Menge Kompakte Menge Entropiezahl Eigenschaften kompakter und präkompakter Mengen

Mehr

x 2 + y 2 = f x y = λ

x 2 + y 2 = f x y = λ Lineare Abbildungen Def Es seien (V 1,+, ) und (V 2,+, ) zwei Vektorräume Eine Abbildung f : V 1 V 2 heißt linear, falls für alle Vektoren u,v V 1 und für jedes λ R gilt: f (u + v) = f (u) + f (v), f (λu)

Mehr

Affine und projektive Räume

Affine und projektive Räume Affine und projektive Räume W. Kühnel Literatur hierzu: G.Fischer, Analytische Geometrie, 7. Aufl., Vieweg 2001 Zur Motivation: Wenn man in einem Vektorraum die Elemente nicht als Vektoren, sondern als

Mehr

Ferienkurs - Lineare Algebra. Hanna Schäfer. Merkinhalte

Ferienkurs - Lineare Algebra. Hanna Schäfer. Merkinhalte Technische Universität München, Fakultät für Physik Ferienkurs - ineare Algebra Hanna Schäfer 03. März 04 0. inearität. f : M N, x : y = f(x) Merkinhalte. f(x + λy) = f(x) + λf(y), x, y V, λ K 3. ineare

Mehr

Grundbegriffe der Topologie. Günther Hörmann Fakultät für Mathematik Universität Wien

Grundbegriffe der Topologie. Günther Hörmann Fakultät für Mathematik Universität Wien Grundbegriffe der Topologie Günther Hörmann Fakultät für Mathematik Universität Wien guenther.hoermann@univie.ac.at Sommersemester 2013 Inhaltsverzeichnis 0 Wiederholung: Metrische Räume 1 1 Topologische

Mehr

Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen

Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen In diesem Kapitel betrachten wir die Invertierbarkeit von glatten Abbildungen bzw. die Auflösbarkeit von impliziten Gleichungen.

Mehr