¿Qué queremos decir intuitivamente al incrustar una variedad en un espacio dimensional superior? ¿Puedes dar algunos ejemplos?

Seguro. Aquí hay un ejemplo:

El círculo es una variedad unidimensional, y aquí está incrustado en el plano, que es el espacio euclidiano bidimensional.

Aquí hay un círculo incrustado en 3 espacios:

por supuesto, se muestra aquí en una pantalla plana, pero puedes usar tu imaginación para imaginar una cuerda de 0 grosores flotando en el espacio. Eso es una incrustación de una variedad 1D en el espacio 3D.

A continuación, aquí hay una variedad bidimensional incrustada una vez más en el espacio 3D:

Tenga en cuenta que esto es solo una superficie: no hay nada dentro. Es una variedad bidimensional incrustada en el espacio euclidiano tridimensional.


En términos generales, a menudo pensamos en las variedades como subconjuntos del espacio euclidiano, pero esta no es la forma más útil de pensar en ellas. Un colector es algo formado por pequeñas piezas que parecen un segmento de línea, o un disco, o una bola, o un parche de espacio euclidiano. A menudo, naturalmente, residen en un espacio euclidiano más grande, pero no tienen que estarlo. Cuando los colocamos de esta manera dentro del plano o espacio o espacios de dimensiones superiores, tenemos una incrustación de una variedad en un espacio euclidiano de dimensiones superiores.

Cada múltiple liso de dimensión [matemática] n [/ matemática] puede incrustarse en [matemática] 2n [/ matemática] espacio dimensional. Ese es un teorema importante de Whitney.

¿Qué queremos decir intuitivamente al incrustar una variedad en un espacio dimensional superior? ¿Puedes dar algunos ejemplos?

Un [math] n [/ math] -dimensional múltiple es algo que es localmente como [math] \ mathbf E ^ n [/ math], [math] n [/ math] -dimensional euclidean space, pero que puede tener un espacio diferente ( propiedades topológicas) a nivel mundial . Es bastante natural intentar mostrar estas propiedades globales incrustando la variedad en un espacio euclidiano de dimensiones superiores. Es identificar cada punto en la variedad con un punto correspondiente en el espacio superior de una manera que preserva las propiedades euclidianas locales.

Los ejemplos clásicos son las incrustaciones de múltiples bidimensionales en nuestro espacio tridimensional regular, y las incrustaciones de un múltiple tridimensional particular, el círculo, en un espacio tridimensional. Los primeros te dan cosas como Möbius Strip, Torus y Sphere.

(Fuente: Archivo: Möbius strip.jpg)

Las últimas incrustaciones le dan la teoría del nudo (que investiga las propiedades de la incrustación en lugar del múltiple subyacente) como el nudo trébol, el nudo no trivial más simple:

(Fuente: Archivo: TrefoilKnot 01.svg)

Cuando esté considerando una variedad, debe tener cuidado de que las propiedades que examine sean realmente propiedades de la variedad y no solo artefactos de la incrustación que le permitan imaginar la variedad. Por ejemplo, el Toro no tiene curvatura intrínseca y sus dos dimensiones son equivalentes a pesar del hecho de que un círculo alrededor del agujero “se ve” diferente de un círculo alrededor del tubo. Esto se puede ver desde el polígono fundamental de un Toro en el que se identifican los bordes opuestos de un rectángulo (plano):

(Fuente: Archivo: TorusAsSquare.svg)

Algunos colectores bidimensionales no pueden integrarse en un espacio tridimensional. El ejemplo clásico es la botella de Klein cuyo polígono fundamental es:

(Fuente: Archivo: KleinBottleAsSquare.svg)

que solo se puede sumergir en nuestro espacio regular como:

(Fuente: Archivo: Klein bottle.svg)

Una incrustación adecuada requiere un espacio de cuatro dimensiones [math] \ mathbf E ^ 4 [/ math].

Comprender la diferencia entre un múltiple y una incrustación del múltiple es crucial si desea comprender cómo el universo puede verse como un múltiple espacio-tiempo curvo 4-D sin confundirse con las imágenes tradicionales que muestran (proyección 2-D de ) un colector de menor dimensión incrustado en un espacio tridimensional para mostrar la curvatura. La mayoría de las personas no entiende la diferencia y, por lo tanto, se confunden con imágenes como:

Grandes respuestas! Un ejemplo de mi campo son los métodos del núcleo, donde el colector de datos está incrustado en un espacio euclidiano de dimensiones superiores. Esto ayuda a eliminar la curvatura y otras propiedades geométricas que pueden atrapar los algoritmos de aprendizaje automático. Kernel PCA en el aprendizaje múltiple primero incorpora un múltiple en un espacio de alta dimensión, luego descompone la varianza en una secuencia de subespacios lineales; ha encontrado cierto éxito en el campo y tiende a funcionar bastante bien en datos del mundo real.

Un ejemplo simple es el mapa bidimensional de la tierra (como un globo) es una incrustación de una superficie bidimensional dentro del volumen tridimensional del espacio. Si mide la distancia más corta en el globo (2d), es diferente de la distancia más corta a través del espacio (3 d).

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