此条目介绍的是李括号在向量场中的应用。关于其他应用下的李括号,请见“
李代数 ”。
向量场中的李括号 ,于微分拓朴 的数学领域下,称为Jacobi–李括号 或向量场的交换子 ,是在一微分流形 M 中作用在任意两个向量场 X 与 Y 的算子 ,此一算子作用后也会形成向量场,以[X , Y ] 标示。
李括号 [X , Y ] 在概念上是沿著由X 生成向量流 的Y 微导,常写为
L
X
Y
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}Y}
("沿著 X 的Y 李微导")。这可以推广到沿著由X 生成的流上任意张量场 的李导数 。
李括号是个R -双线性 算子,且将所有在流形M 的光滑 向量体转成(无限维)李代数 。
李括号在微分几何 与微分拓朴 中相当重要,例如在作为非线性控制 几何理论基础的弗罗贝尼乌斯定理 中就可看到李括号[ 1] 。
定义
李括号有下列三种定义,这三种定义不同,但是等价:
作为微导的向量场
在一流形M 上的所有平滑向量场X 可以视为作用在C ∞ (M )的平滑函数 微分算子 。的确,每个向量场 X 可成为在C ∞ (M ) 上的微分算子 (导子 ),因此可定义 X (f ) 的函数,计算函数在方向X (p )上点p 的f 值方向导数 ,更进一步,于C ∞ (M )的任意微导都是源于唯一的平滑向量场X 。
一般来说,任意两微导
δ
1
{\displaystyle \delta _{1}}
与
δ
2
{\displaystyle \delta _{2}}
的 交换子
δ
1
∘
δ
2
−
δ
2
∘
δ
1
{\displaystyle \delta _{1}\circ \delta _{2}-\delta _{2}\circ \delta _{1}}
亦是微导,当中
∘
{\displaystyle \circ }
为算子之组合。
f
∈
C
∞
(
M
)
{\displaystyle f\in C^{\infty }(M)}
能用于定义关乎微导交换子向量场的李括号:
[
X
,
Y
]
(
f
)
=
X
(
Y
(
f
)
)
−
Y
(
X
(
f
)
)
{\displaystyle [X,Y](f)=X(Y(f))-Y(X(f))}
.
流与极限
令
Φ
t
X
{\displaystyle \Phi _{t}^{X}}
为关乎向量场 X 的流 及 D 表示切线图导数算子 (tangent map derivative operator),那么在点x ∈ M 的 X 与Y 的李括号可以定义为 李导数 :
[
X
,
Y
]
x
=
(
L
X
Y
)
x
:=
lim
t
→
0
(
D
Φ
−
t
X
)
Y
Φ
t
X
(
x
)
−
Y
x
t
=
d
d
t
|
t
=
0
(
D
Φ
−
t
X
)
Y
Φ
t
X
(
x
)
.
{\displaystyle [X,Y]_{x}\ =\ ({\mathcal {L}}_{X}Y)_{x}\ :=\ \lim _{t\to 0}{\frac {(\mathrm {D} \Phi _{-t}^{X})Y_{\Phi _{t}^{X}(x)}\,-\,Y_{x}}{t}}\ =\ \left.{\tfrac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}\right|_{t=0}(\mathrm {D} \Phi _{-t}^{X})Y_{\Phi _{t}^{X}(x)}.}
这也测量了连续方向的failure of the flow
X
,
Y
,
−
X
,
−
Y
{\displaystyle X,Y,-X,-Y}
至点 x :
[
X
,
Y
]
x
=
1
2
d
2
d
t
2
|
t
=
0
(
Φ
−
t
Y
∘
Φ
−
t
X
∘
Φ
t
Y
∘
Φ
t
X
)
(
x
)
=
d
d
t
|
t
=
0
(
Φ
−
t
Y
∘
Φ
−
t
X
∘
Φ
t
Y
∘
Φ
t
X
)
(
x
)
.
{\displaystyle [X,Y]_{x}\ =\ \left.{\tfrac {1}{2}}{\tfrac {\mathrm {d} ^{2}}{\mathrm {d} t^{2}}}\right|_{t=0}(\Phi _{-t}^{Y}\circ \Phi _{-t}^{X}\circ \Phi _{t}^{Y}\circ \Phi _{t}^{X})(x)\ =\ \left.{\tfrac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}\right|_{t=0}(\Phi _{\!-{\sqrt {t}}}^{Y}\circ \Phi _{\!-{\sqrt {t}}}^{X}\circ \Phi _{\!{\sqrt {t}}}^{Y}\circ \Phi _{\!{\sqrt {t}}}^{X})(x).}
以坐标表示
虽上述李括号的定义为内在 的(和流形M 上的座标选择无关),但在实务上常常会想计算特定坐标系
{
x
i
}
{\displaystyle \{x^{i}\}}
下的李氏括号。可以令
∂
i
=
∂
∂
x
i
{\displaystyle \partial _{i}={\tfrac {\partial }{\partial x^{i}}}}
,为切线束的相关局部基底,使得对平滑函数
X
i
,
Y
i
:
M
→
R
{\displaystyle X^{i},Y^{i}:M\to \mathbb {R} }
而言,一般向量场能写成
X
=
∑
i
=
1
n
X
i
∂
i
{\displaystyle \textstyle X=\sum _{i=1}^{n}X^{i}\partial _{i}}
与
Y
=
∑
i
=
1
n
Y
i
∂
i
{\displaystyle \textstyle Y=\sum _{i=1}^{n}Y^{i}\partial _{i}}
。因此李括号可由以下方式计算:
[
X
,
Y
]
:=
∑
i
=
1
n
(
X
(
Y
i
)
−
Y
(
X
i
)
)
∂
i
=
∑
i
=
1
n
∑
j
=
1
n
(
X
j
∂
j
Y
i
−
Y
j
∂
j
X
i
)
∂
i
.
{\displaystyle [X,Y]:=\sum _{i=1}^{n}\left(X(Y^{i})-Y(X^{i})\right)\partial _{i}=\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{n}\left(X^{j}\partial _{j}Y^{i}-Y^{j}\partial _{j}X^{i}\right)\partial _{i}.}
若 M 是R n 的某开子集,那么向量场X 与 Y 可以写成由平滑函数
X
:
M
→
R
n
{\displaystyle X:M\to \mathbb {R} ^{n}}
与
Y
:
M
→
R
n
{\displaystyle Y:M\to \mathbb {R} ^{n}}
形式,且李括号
[
X
,
Y
]
:
M
→
R
n
{\displaystyle [X,Y]:M\to \mathbb {R} ^{n}}
的表示式如下:
[
X
,
Y
]
:=
J
Y
X
−
J
X
Y
{\displaystyle [X,Y]:=J_{Y}X-J_{X}Y}
此处之
J
Y
{\displaystyle J_{Y}}
与
J
X
{\displaystyle J_{X}}
是 n×n 雅可比矩阵 乘上 n× 1 栏向量 X 与 Y 。
性质
向量场的李括号等同于所有在M (也就是切线束的平滑截
T
M
→
M
{\displaystyle TM\to M}
) 上实向量空间
V
=
Γ
(
T
M
)
{\displaystyle V=\Gamma (TM)}
中的李代数 的结构,表 [ • , • ] 为具以下性质之
V
×
V
→
V
{\displaystyle V\times V\to V}
的映射:
R -双线性形式
反对称性 ,
[
X
,
Y
]
=
−
[
Y
,
X
]
{\displaystyle [X,Y]=-[Y,X]}
雅可比恒等式 ,
[
X
,
[
Y
,
Z
]
]
+
[
Z
,
[
X
,
Y
]
]
+
[
Y
,
[
Z
,
X
]
]
=
0.
{\displaystyle [X,[Y,Z]]+[Z,[X,Y]]+[Y,[Z,X]]=0.}
第二性质可马上推得对任意
X
{\displaystyle X}
,会使具
[
X
,
X
]
=
0
{\displaystyle [X,X]=0}
成立。
更进一步说,李括号具有“乘积法则 ” 。 给定一平滑 (纯量值) 函数 f 与在M 上的向量场,由每点x ∈ M 的纯量乘向量Yx 后可以得到一个新的向量场fY ,如此:
[
X
,
f
Y
]
=
X
(
f
)
Y
+
f
[
X
,
Y
]
,
{\displaystyle [X,fY]\ =\ X\!(f)\,Y\,+\,f\,[X,Y],}
此处用向量场Y 乘上纯量函数 X (f ) ,及向量场[X , Y ] 与纯量函数 f
如此引导出一具李括号的向量场至李代数 。
若X 与Y 的李括号为零,表示在这些方向可以定义以X 与Y 作为座标向量场而内嵌入于M 之曲面:
定理:
[
X
,
Y
]
=
0
{\displaystyle [X,Y]=0\,}
若且为若X 与 Y 的流局部交换,此指对所有x ∈ M 且足够小的s , t ,
(
Φ
t
Y
Φ
s
X
)
(
x
)
=
(
Φ
s
X
Φ
t
Y
)
(
x
)
{\displaystyle (\Phi _{t}^{Y}\Phi _{s}^{X})(x)=(\Phi _{s}^{X}\,\Phi _{t}^{Y})(x)}
。
而这为弗罗贝尼乌斯定理 的特例。
应用
在证明控制仿射无漂系统(driftless affine control system)的小时间局部可控制性(small-time local controllability、STLC)时,李氏括号是其中重要的一部份。
总结
相关条目
参考
其他阅读
Hazewinkel, Michiel (编), Lie bracket , 数学百科全书 , Springer , 2001, ISBN 978-1-55608-010-4
Isaiah, Pantelis, Controlled parking [Ask the experts], IEEE Control Systems Magazine, 2009, 29 (3): 17–21, 132, doi:10.1109/MCS.2009.932394
Khalil, H.K. , Nonlinear Systems 3rd, Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall , 2002 [2019-08-03 ] , ISBN 0-13-067389-7 , (原始内容存档 于2017-07-25)
Kolář, I., Michor, P., and Slovák, J., Natural operations in differential geometry , Springer-Verlag, 1993 [2019-08-03 ] , (原始内容存档 于2021-02-14) Extensive discussion of Lie brackets, and the general theory of Lie derivatives.
Lang, S., Differential and Riemannian manifolds, Springer-Verlag, 1995, ISBN 978-0-387-94338-1 For generalizations to infinite dimensions.
Lewis, Andrew D., Notes on (Nonlinear) Control Theory (PDF) [永久失效链接 ]
Warner, Frank, Foundations of differentiable manifolds and Lie groups, New York-Berlin: Springer-Verlag, 1983 [1971], ISBN 0-387-90894-3