离散外微积分(DEC:Discrete Exterior Calculus)基础
“若人们不相信数学简单,只因为他们未意识到生命之复杂。”——Johnvon Neumann
DEC主要讨论离散情况下的外积分,它在计算机领域有重要用途。我们知道,使用计算机来处理几何图形的时候是不可能完全光滑的(计算机是只有0和1组成的离散化世界),利用DEC的概念也给我们提供了一种刻画离散几何的更好的工具。比如在几何分析中常用的“有限元分析(Finite Element Method)”中使用基于DEC的方法可以使用未uniform的曲面,更加方便简单。
外代数(Exterior Algebra)
首先谈谈外微积分(Exterior Calculus),它也叫外代数。
外代数是一类关于外积分(Exterior Product)的代数,外积分也叫楔形积分(Wedge Product),因为它的运算符号是楔形的。传统的线性代数涉及代数加法和标量乘法,但是不足以满足实际需求,于是定义了具有特色的外积分和内积分。
外积有独特的运算法则,例如在矩阵乘法中:
A = [a1, a2, a3, a4]^T
B = [b1, b2, b3]
C是A和B的外积,则
C = [b1a1, b2a1,b3a1]
[b1a2, b2a2, b3a2]
[b1a3, b2a3, b3a3]
[b1a4, b2a4, b3a4]
外积分还有其他的特点及性质,可以参阅相关教科书。外积分在不同的情况中有很多不同的用途,所以它就独自成为了一个体系,叫外代数。
虽然有外代数,但是没有内代数,只有内积,它们常常如下定义:
A = [a1, a2, a3,]^T
B = [b1, b2, b3]
C是A和B的内积,则
C = a1 * b1 + a2 * b2 + a3 * b3
DEC的微分形态(Differential Form)
DEC主要讨论离散情况下的外积分,它的微分形态如下:
0 形态:表示该积分在标量场(Scalar Field)中。
1 形态:表示该积分在一维场中,比如向量场(Vector Field)。
2 形态:与1形态相同。
3 形态:与0形态相同。
牛顿-莱布尼兹法则(Newton-LeibnitzFormula)
也叫First Fundamental theorem,是求解积分的一种常用方法。在1形态下有:
Int(a,b)(dF) = int(a,b)(f(x)dx) = F(b) –F(a)
单纯形(Simplex)和Chain
首先解释凸壳(Convex Hull, 也叫Convex Envelope)。给定许多点,凸壳是一个在向量空间的点集(Set),这个点集包含了所有的点而且是最小的(Minimal)。
Simplex是DEC的基本单元,有以下几种类型:
0-Simplex:点。
1-Simplex:边,或两个不同点的凸壳。
2-Simplex:三角形,或三个不同点的凸壳。
3-Simplex:四面体,或四个不同点的凸壳。
到这里我们有一个有趣的发现,一个n-Simplex必定有n+1个点组成。并且一个n-Simplex里面也包含了更小的Simplex。比如,一个三角形是2-Simplex,共有3个点,如果取其中两个点组成一个新的1-Simplex, 它也叫2-Simplex的一个1-面(1-Face)。很明显,三角形有3个0-Face,3个1-Face和1个2-Face(它自己)。
所以当我们考虑某一个n-Simplex时,要想到它其实也是许许多多更小的Simplex。
一个n-Simplex拥有很多(n-1)-Face。所有的(n-1)-Face可以组成一个(n-1)-Chain. 这所有的(n-1)-Face也可以合起来叫这个n-Simplex的(n-1)-Face。
单纯复合体(Simplicial Complex)
SimplicialComplex是很多Simplex的集合。这个集合中维度最高的Simplex的维度就是Simplicial Complex的维度。比如,一个2维SimplicialComplex中必须存在至少一个2-Simplex,也就是三角形,但是不能存在任何更高维度的Simplex例如四面体。
假设K是一个Simplicial Complex,它必定满足以下条件:
1、这个集合中的所有的Simplex的任何一个面都必须也同时在K中。换句话说,没有破损的Simplex;
2、集合中如果任意两个Simplex存在交集的话,这个交集必须是一个公共面而不是别的什么。也就是说,一个2维Simplicial Complex中如果存在两个三角形,这两个三角形要么不相接,如果相接只能是顶点到顶点的连接,不能其中一个的顶点直接安在另外一个的边上。
所以Simplicial Complex是一个几何完整并且合理拼接的图形,它有利于我们直接分析它的点、边、面的关系,还原它的拓扑结构。只要我们找到了一个分析方法,任何能化简为单纯复合体的复杂物体都可以适用。
刚才提到过Chain其实是一种有方向性的Simplicial Complex.
离散流形(Discrete Manifold)
也叫做Simplicial Manifold。一个n维的Simplicial Manifold就是一个n维的Simplicial Complex,另外还满足了以下条件:
对于其中的所有的n维Simplex,如果他们是接壤的,则必须构成一个n维“球”(Ball),或“半球”(Half Ball)如果是边界点。如此的话,每个(n-1)-Simplex就最多与两个n-Simplex接壤。比如,一个三角形是一个2维Simplicial Manifold。如果把三角形中间的面挖去,只剩下一个三角架,就不再是Manifold了,因为每个孤立的点不再能够满足球或半球的定义。
这样的网孔(Mesh), 也叫Manifold Mesh。通过以上的介绍,可以直观地理解为这种Mesh(通常是3维的)没有孤立的点、线、面,每条线也仅与一(边界时)或两个面(非边界时)接壤。同时也具有Simplicial Complex的所有特点(无破损,限制公共面)。非常纯净、整齐。
同源(Homology)
Homology是一个基本拓扑概念,当我们谈到这个概念时,设定它必须是Simplicial Complex. Homology就是用来讨论图形特性(比如相似性)的一种工具。
先看一个例子。给定三个图形:圆形、方形和圆环,我们认为圆形和方形比较相似,而圆环比较特别,因为圆形和方形可以通过变形相互转换,圆环则不可能。
如果两个Simplicial Complex有相似的结构,它们的内部就具有相同的“洞”(Hole)的数量,这两个图形就叫做“同源”(Homology)。Homology提供了研究几何不变性(Invariants)的重要方法。
边界(Boundary)
每个n-Simplex都是有方向的,它的方向定义如下:n-Simplex的n+1个(n-1)-Simplex(也可以叫(n-1)-Faces)可以用两种排列次序,其中的任意一种是它的方向。
比如,三角形是2-Simplex,它有3条边(1-Simplex),这三条边既可以顺时针组成这个三角形,也可以逆时针组成这个三角形。
一般而言,为了方便我们在考察一个n-Simplex的时候会假定它只有一个方向(通常是逆时针方向),本系列以后的所有内容都是按这样的规则。
所谓边界(Boundary),就是指某个n-Simplex对应的(n-1)-Faces中的任何一个Face。如果这条Boundary的方向与规定的方向一致,记为“+”的boundary,用“+1”表示;反之则为“-”的boundary,用“-1”表示。
边界运算符
定义运算符P为边界运算符。当此符作用于一个n-Simplex时,取得的结果是其所有正向的边界。
例如:三角形(A,B,C)有边界关系为:A—〉B—〉C—〉A。那么P(A,B,C) = (A,B) + (B,C) + (C,A)。如果是A—〉B—〉C & A—C,则P(A,B,C) = (A,B) + (B,C) - (C,A)。读者可以自行画图理解。
值得指出的是,如果n-Simplex是空集,即0-Simplex,那么P(0-Simplex) = (-1)-Simplex。
前面说到一组Simplex是一个Chain,边界运算符其实是把一个Simplex转化成一个Chain了。如果在Chain上取边界运算,等于把Chain上的每一个Simplex取边界运算然后加起来。有趣的是如果用“+1”“-1”表示边界,那么P(Chain)一定等于零!
因为边界运算符把n-Simplex映射到(n-1)-Simplex空间中,所以可以把它看成一个(N-1)*N的矩阵。这是一个稀疏矩阵,因为边界只于向接壤的部分有关。如果用+1-1表示法,这个矩阵就只含有0, +1和-1三种元素。
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