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En mathématiques, les classes de Chern sont des classes caractéristiques associées aux fibrés vectoriels. Elles tiennent leur nom du mathématicien sino-américain Shiing-Shen Chern, qui les a introduites en 1946 dans le cas complexe. Les classes de Chern ont des applications importantes en mathématiques, notamment en topologie et géométrie algébriques, et en physique dans l'étude des théories de Yang-Mills et des champs quantiques. Distinguer deux fibrés vectoriels sur une variété lisse est en général un problème difficile. La théorie des classes de Chern permet d'associer à chaque fibré un invariant topologique, sa classe, de sorte que si les classes diffèrent, alors les fibrés diffèrent. Ces classes conservent un certain nombre d'informations sur les fibrés qu'elles représentent, mais restent calculables en pratique. Soit n ≥ 1, U(n) le groupe unitaire et BU(n) son espace classifiant. Les classes de Chern de l'espace classifiant du groupe unitaire sont les éléments qui vérifient : et pour tout i > n ; pour n = 1, engendre ; pour l'inclusion , on a pour tout produit fibré ; pour l'inclusion , on a . En particulier, l' de BU(n) est l'algèbre de polynômes sur les classes de Chern : Les classes de Chern peuvent être définies de manière axiomatique. Si V est un fibré vectoriel sur un espace topologique X, les classes de Chern de V sont les éléments qui vérifient les propriétés suivantes : fonctorialité : si est continue et est le fibré vectoriel correspondant au produit fibré de V, on a ; additivité : si est une suite exacte courte de fibrés vectoriels, alors , où désigne le cup-produit ; normalisation : si E est un fibré en droites, avec la classe d'Euler du fibré vectoriel réel sous-jacent. La quantité est appelée classe de Chern totale de V. Soit un fibré vectoriel hermitien C de rang (complexe) n sur une variété lisse M. Un représentant de chaque classe de Chern de V, noté , est donné comme coefficients du polynôme caractéristique de la forme de courbure de V.
Henrik Moodysson Rønnow, Jan Hugo Dil, Ivica Zivkovic, Jian Rui Soh, Xupeng Yang
Devis Tuia, Valérie Zermatten, Javiera Francisca Castillo Navarro, Xiaolong Lu