In differential geometry, pushforward is a linear approximation of smooth maps on tangent spaces. Suppose that is a smooth map between smooth manifolds; then the differential of at a point , denoted , is, in some sense, the best linear approximation of near . It can be viewed as a generalization of the total derivative of ordinary calculus. Explicitly, the differential is a linear map from the tangent space of at to the tangent space of at , . Hence it can be used to push tangent vectors on forward to tangent vectors on . The differential of a map is also called, by various authors, the derivative or total derivative of .
Let be a smooth map from an open subset of to an open subset of . For any point in , the Jacobian of at (with respect to the standard coordinates) is the matrix representation of the total derivative of at , which is a linear map
between their tangent spaces. Note the tangent spaces are isomorphic to and , respectively. The pushforward generalizes this construction to the case that is a smooth function between any smooth manifolds and .
Let be a smooth map of smooth manifolds. Given the differential of at is a linear map
from the tangent space of at to the tangent space of at The image of a tangent vector under is sometimes called the pushforward of by The exact definition of this pushforward depends on the definition one uses for tangent vectors (for the various definitions see tangent space).
If tangent vectors are defined as equivalence classes of the curves for which then the differential is given by
Here, is a curve in with and is tangent vector to the curve at In other words, the pushforward of the tangent vector to the curve at is the tangent vector to the curve at
Alternatively, if tangent vectors are defined as derivations acting on smooth real-valued functions, then the differential is given by
for an arbitrary function and an arbitrary derivation at point (a derivation is defined as a linear map that satisfies the Leibniz rule, see: definition of tangent space via derivations).
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En mathématiques, les variétés différentielles ou variétés différentiables sont les objets de base de la topologie différentielle et de la géométrie différentielle. Il s'agit de variétés, « espaces courbes » localement modelés sur l'espace euclidien de dimension n, sur lesquelles il est possible de généraliser une bonne part des opérations du calcul différentiel et intégral. Une variété différentielle se définit donc d'abord par la donnée d'une variété topologique, espace topologique localement homéomorphe à l'espace R.
En mathématiques, le théorème d'inversion locale est un résultat de calcul différentiel. Il indique que si une fonction f est continûment différentiable en un point, si sa différentielle en ce point est inversible alors, localement, f est inversible et son inverse est différentiable. Ce théorème est équivalent à celui des fonctions implicites, son usage est largement répandu. On le trouve par exemple utilisé, sous une forme ou une autre, dans certaines démonstrations des propriétés du multiplicateur de Lagrange.
En algèbre, le terme dérivation est employé dans divers contextes pour désigner une application vérifiant l'identité de Leibniz. Selon le contexte, il peut s'agir, entre autres, d'une application additive définie sur un anneau A à valeurs dans un -module, ou bien d'un endomorphisme d'une algèbre unitaire sur un anneau unitaire. Cette notion est en particulier vérifiée par l'opérateur de dérivation d'une fonction (de variable réelle, par exemple); elle en est une généralisation utilisée en géométrie algébrique et en calcul différentiel sur les variétés (par exemple pour définir le crochet de Lie).
In this thesis we study stability from several viewpoints. After covering the practical importance, the rich history and the ever-growing list of manifestations of stability, we study the following. (i) (Statistical identification of stable dynamical syste ...
We show that any viscosity solution to a general fully nonlinear nonlocal elliptic equation can be approximated by smooth (C infinity) solutions. ...
Providence2023
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Objective: Structure-function coupling remains largely unknown in brain disorders. We studied this coupling during interictal epileptic discharges (IEDs), using graph signal processing in temporal lobe epilepsy (TLE). Methods: We decomposed IEDs of 17 pati ...