Ricci孤立子的曲率及势函数

微分几何中的Ricci流方程数值求解算法微分几何是研究曲线、曲面以及高维空间的形态和性质的数学分支。

Ricci流方程是微分几何中重要的方程之一，研究其数值求解算法对于理解几何对象的演化过程具有重要意义。

本文将介绍微分几何中Ricci流方程的数值求解算法及其应用。

一、Ricci流方程的数学模型首先，我们来介绍Ricci流方程的数学模型。

Ricci流方程是一类偏微分方程，描述了流形上的度量随时间变化的规律。

设M是一个n维流形，g为其上的度量，那么Ricci流方程可以表示为：∂g/∂t = -2Ric(g)其中，Ric(g)为度量g的Ricci曲率张量。

二、Ricci流方程的数值求解算法在实际应用中，我们通常使用数值方法求解Ricci流方程。

下面将介绍一种常用的数值求解算法，即离散化方法。

1. 离散化方法简介离散化方法将连续的流形离散为有限个点，将Ricci流方程转化为有限维的代数方程组。

常用的离散化方法有有限差分法和有限元法等。

2. 有限差分法求解Ricci流方程有限差分法是一种常见的数值求解方法，它将微分算子的差分逼近代替成有限差分形式。

具体来说，在有限差分法中，我们将流形上的度量g离散为有限个点的度量gi，将Ricci张量Ric(g)离散为Ricij，Ricci流方程的数值求解可以表示为：(∂gi/∂t)i = -2∑jRicijgi其中，i和j为离散的点的索引。

3. 有限元法求解Ricci流方程有限元法是一种常用的数值计算方法，它将流形划分为有限个单元，通过建立适当的数学模型和插值函数来近似描述未知函数。

在有限元法中，我们将流形上的度量g表示为有限元函数，将Ricci张量Ric(g)表示为相应的离散形式，Ricci流方程的数值求解可以通过有限元离散化得到。

三、Ricci流方程数值求解算法的应用Ricci流方程的数值求解算法在几何建模、形状分析以及曲面和流形处理等领域有广泛的应用。

它可以用于生成高质量的三维网格，并应用于有限元分析、计算机图形学等领域。

Ricci流与几何分析Ricci流是一种重要的几何分析工具，被广泛运用于测地线的研究，尤其在黎曼流形上的应用更是得到了众多数学家的关注。

在本文中，我们将详细介绍Ricci流的基本概念和主要性质，以及其在几何分析中的重要作用。

1. Ricci流的基本概念Ricci流是一个偏微分方程，描述了黎曼流形上的度规随时间的变化。

其基本形式为：\[ \frac{\partial g_{ij}}{\partial t} = -2Ric(g) \]其中，\( g_{ij} \)为度规矩阵，\( R_{ij} \)为黎曼曲率张量，\( Ric(g) \)为Ricci张量。

通过Ricci流的演化，我们可以研究度规在流形上的变化规律，从而揭示几何结构的演化过程。

2. Ricci流的主要性质Ricci流具有许多重要的性质，其中最著名的包括：流形的封闭度规存在极小流形，即当Ricci流在封闭的黎曼流形上收敛时，度规存在一个极小流形，这为流形的分类和结构提供了重要线索；Ricci流与测地线的切线方向嵌入流，即Ricci流在流形上演化的方向与测地线的切线方向一致，这为测地线的研究提供了新的视角。

3. Ricci流在几何分析中的应用Ricci流在几何分析中有着广泛的应用，其中最重要的包括：度规变化的几何学问题，即研究度规在流形上的变化对几何结构的影响；测度不变度规的作用，即探讨在Ricci流下度规保持不变的条件下流形的性质；黎曼流形的分类问题，即利用Ricci流的收敛性质对流形进行分类和识别。

通过对Ricci流的研究，我们可以更好地理解黎曼流形上的几何结构，揭示其内在的规律和特性。

同时，Ricci流作为一种重要的数学工具，为几何分析领域的研究提供了新的思路和方法，对于解决一系列现实世界中的几何问题具有重要的理论和应用意义。

4. 总结总的来说，Ricci流是一种重要的几何分析工具，通过其演化规律和性质，可以深入研究度规在黎曼流形上的变化规律，为解决几何学中的一系列问题提供了新的视角和方法。

微分几何中的Ricci流方程求解新思路微分几何是研究流形上的曲线、曲面和更高维度的弯曲空间的学科。

Ricci流是微分几何中的一个重要问题，它用于研究流形的几何特征和演化。

本文将介绍一种新的思路来求解Ricci流方程。

1. 背景介绍Ricci流是由意大利数学家Gregorio Ricci-Curbastro和Tullio Levi-Civita于20世纪初提出的，它是一种通过改变流形上的度量来研究其内在几何性质的方法。

Ricci流方程是一个偏微分方程，描述了度量的变化规律，其形式为：∂gij/∂t = -2Rij其中gij表示度量矩阵，Rij表示黎曼曲率张量的Ricci部分。

通过求解Ricci流方程，我们可以得到流形上的度量随时间演化的结果，从而揭示了流形的几何特征。

传统的求解Ricci流方程的方法通常是数值计算，但这种方法在计算复杂流形时往往效率低下。

因此，我们需要新的思路来求解Ricci流方程。

2. 新思路的提出最近，一些研究者提出了一种基于机器学习的方法来求解Ricci流方程。

这种方法的基本思想是利用神经网络来近似表示流形上的度量矩阵，并通过训练网络使其能够自动求解Ricci流方程。

具体而言，我们可以将流形上的度量矩阵表示为一个矩阵G，每个元素gij表示度量的强度。

然后，我们可以构建一个深度神经网络，将矩阵G作为输入，通过神经网络的前向传播过程得到一个近似的度量矩阵G'，其中每个元素g'ij表示网络对度量的估计。

接下来，我们可以通过最小化以下损失函数来训练网络：L = ∑(g'ij - 2Rij)^2其中Rij表示实际的Ricci张量。

通过反向传播算法，我们可以优化网络的参数，使其能够更好地逼近实际的度量和Ricci张量。

3. 实验结果为了验证这种新思路的有效性，我们进行了一系列实验。

我们选取了不同维度和曲率特征的流形作为测试数据，并利用传统的数值方法求解了Ricci流方程的精确解作为对照。

曲面的热力学几何和Ricci流研究在微分几何和数学物理领域中，研究曲面上的热力学几何和Ricci 流是一个重要的课题。

本文将对曲面的热力学几何和Ricci流的研究进行探讨，并讨论其在数学和物理方面的应用。

一、热力学几何热力学几何是研究流形上的几何结构与物理过程相互关联的学科。

其中曲面的热力学几何是研究曲面上的指标、曲率和测地线等几何量与物质-热力学量之间的关系。

曲面的热力学几何理论在计算物质的热力学量和描述物质传输等方面具有重要意义。

在曲面的热力学几何中，常用的几何量包括曲率和测地线。

曲率是描述曲面弯曲程度的量，常用的曲率有高斯曲率和平均曲率等。

测地线是曲面上具有最短路径性质的曲线，可用于描述粒子的运动轨迹。

通过研究曲面上的曲率和测地线，可以揭示曲面的几何结构与物理过程之间的关系。

二、Ricci流Ricci流是一种流形上的几何变形流，其基本思想是通过调整流形上的度量来改变其几何结构。

Ricci流与曲面的热力学几何密切相关，通过研究Ricci流可以得到曲面上的最优度量和几何结构。

Ricci流的基本方程是Ricci流方程，即\(\frac{\partial g}{\partial t}=-2Ric(g)\)其中，\(g\)为度量，\(Ric(g)\)为Ricci曲率张量。

Ricci流方程描述了度量\(g\)随时间变化的规律，通过求解Ricci流方程可以得到流形上的最优度量。

三、热力学几何与Ricci流的应用热力学几何和Ricci流的研究在数学和物理领域具有广泛的应用价值。

以下是其中的几个重要应用：1. 研究曲面的几何性质：通过研究曲面上的曲率和测地线，可以揭示曲面的几何性质，例如曲面的拓扑结构、曲面的曲率分布等。

2. 优化物质输运：通过调整流形的度量，可以优化物质在流形上的输运，例如在材料科学中优化材料的导热性能等。

3. 解决几何问题：热力学几何和Ricci流的研究可以用于解决一些几何问题，例如球面上的几何问题、曲面的分形性质等。

Ricci曲率，径向曲率与大体积增长的开题报告
开题报告：Ricci曲率，径向曲率与大体积增长
背景和意义：
几何学是一门古老而且重要的学科，它的应用不仅涉及到数学领域，还在生物学、物理学、计算机科学等多个领域中有着重要的地位。

其中，曲率是一种描述空间曲面弯曲程度的数学概念，在很多应用中都十分关键。

在该研究中，我们将探讨曲率与大体积增长之间的关系，对于理解
空间形态演化的方向和速率具有重要意义。

研究问题：
我们的研究主要围绕以下几个问题展开：
1. Ricci曲率与大体积增长是否存在某种数学关系？
2. 在几何形态发生变化时，不同的曲率测量值是否会有所变化？
3. 如何通过径向曲率衡量空间的弯曲程度？
研究方法：
为了回答以上问题，我们将采用数学模型和实验分析相结合的方法。

其中，数学模型主要包括微积分、向量分析、微分几何等基本数学方法。

实验分析主要依靠大数据分析技术和计算机模拟技术，比如进行大规模
的随机模拟实验来验证假设。

研究意义：
通过本次研究，我们将能够更加深入了解几何形态的演化规律及其
影响因素，为未来科学技术的发展提供一定的理论基础和实践指导。

比如，该研究可以帮助解决城市规划、交通规划等方面的实际问题。

同时，该研究对于推动数学、物理学、计算机科学等领域的交叉发展具有重要
意义。

曲面上的几何流与Ricci流研究几何流理论是数学中的一个重要分支，广泛应用于曲面、流形等几何对象的研究中。

其中，几何流和Ricci流是研究曲面上的重要工具。

本文将以此为基础，介绍曲面上的几何流和Ricci流的基本概念、性质和应用。

一、几何流几何流是一种时间相关的几何演化过程，通过在几何对象上引入一个流动速度场，调整原始几何结构，逐步演化为期望的几何对象。

几何流的基本思想是通过调整对象的流动速度，使得其具有期望的几何特征，如曲率、面积、体积等。

几何流的研究对象包括各种几何结构，其中最基本的是曲面。

曲面几何流的研究可以从曲面流动的角度出发，通过调整曲面的几何特征，达到不同的几何目标。

常见的曲面几何流包括均匀膨胀流、均匀收缩流、曲率流等。

这些流可以在保持曲面拓扑不变的前提下，调整曲面的曲率分布，实现各种几何形态的变化。

二、Ricci流Ricci流是曲面上一种特殊的几何流，是由意大利数学家Ricci在20世纪初提出的。

Ricci流通过调整曲面上的度量结构，使得其切向曲率从初始的复杂状态逐渐均匀分布。

其基本方程可以表示为：∂gij/∂t = -2Ric(g)其中，gij是曲面上的度量张量，Ric(g)是该度量张量的Ricci曲率。

Ricci流的发展是为了解决4维及以上空间中的Einstein流形的分类问题，但随后发现Ricci流对于曲面上的几何分析也具有重要的意义。

该流在数学领域引起了广泛的关注，并涌现出大量重要的研究成果。

三、几何流与Ricci流的应用1. 曲面重建与形态分析几何流在计算机图形学中有着广泛的应用，特别是在曲面重建与形态分析方面。

通过操纵曲面几何流的速度场，可以对点云数据进行平滑、补全、去噪等操作，从而实现对曲面形状的恢复和分析。

Ricci流作为曲面几何流的一种重要类型，在这一领域也有着广泛的应用，可以用于曲面的细化和拓扑属性的提取。

2. 曲面演化与形变几何流理论可以描述和模拟曲面的演化与形变过程。

JohnMorgan：黎曼⼏何、曲率、Ricci流以及在三维流形上的应⽤⼆讲本⽂是笔者在线看Lektorium上John Morgan在圣彼得堡国⽴⼤学欧拉研究所的讲座做的笔记。

以如下内容组成1. 黎曼曲⾯上的联络黎曼流形(M^n,g)中，M为n维流形，⽽g为正定的黎曼度量，即g_{ij}(x^1,x^2,\cdots,x^n)dx^i\otimes dx^j，⽽(g_{ij})是对称正定的。

\nabla是联络(我们可以把它看成“⽅向导数”(\nabla_X为求X⽅向))，它的定义域与值域为\nabla:Vect(M)\otimes_{\mathbb{R}}Vect(M)\times Vect(M)，也即将两个M上的向量场映射到M上的向量场，即\nabla_X(Y)\in Vect(M).且满⾜如下三条性质：线性性，即关于X的f\in C^{\infty}(M)线性，有\nabla_{fX+Y}(Z)=f\nabla_{X}(Z)+\nabla_{Y}(Z)但是注意到关于第⼆个值并没有C^{\infty}M)线性，就是\nabla_X(fY)=f\nabla_X(Y)+X(f)\cdot YX(\langle Y_1,Y_2\rangle)=\langle \nabla_X(Y_1),Y_2\rangle+\langle Y_1,\nabla_X(Y_2)\rangle,这表⽰“与度量相容”，也就是\nabla_X(g)=0.为什么会这样呢？我们本来想象需要对Y_1,Y_2以及g分别求“⽅向导数”，⽽只有两项留下来了，也就是对度量求“导数”会恒为0.⽆挠，也就是\nabla_X(Y)-\nabla_Y(X)=[X,Y].这个定义Morgan认为他不是很明⽩，因为\nabla_X(Y)同样可以定义为\nabla:Vect(M)\otimes_{\mathbb{R}} \Gamma(E)\to \Gamma(E), 其中\Gamma(E)是向量丛的截⾯。

梯度近Ricci孤立子的分类梯度近Ricci孤立子的分类导言：在几何学中，研究切向量场的行为一直都是一个重要且有趣的领域。

Riemannian流形上的梯度流是其中一类重要的切向量场，它们在很多领域都有广泛的应用，比如物理学、计算机科学和图像处理等。

梯度流的研究可以帮助我们了解流形的结构和性质，进而对实际问题进行建模和求解。

然而，在实际问题中，普通的梯度流往往难以满足需求。

为了更好地描述复杂的流动现象，研究者提出了一种新的切向量场，称为梯度近Ricci孤立子。

这一概念是由梯度流和Ricci孤立子这两个经典的理论相结合而得到的。

定义与性质：梯度近Ricci孤立子可以看作是Ricci流上的一个切向量场。

Ricci流是一种流形上的特殊流形，它是由流形上的切向量场的收缩导致的。

与普通的梯度流相比，梯度近Ricci孤立子能够更准确地捕捉流形内部的局部性质。

具体地说，梯度近Ricci孤立子是由如下的方程组定义的：∇(∇f) = s(Ric - H) + ∂f/∂t其中，f是流形上的一个函数，∇是梯度算子，s是一个正数常数，Ric是Riemannian流形上的Ricci曲率张量，H是平均曲率，t是时间变量。

对于给定的梯度近Ricci孤立子，可以证明它的流线是整体指数收缩的，这意味着流线上的两点之间的距离会随着时间的推移而缩小。

这一性质使得梯度近Ricci孤立子在一些图像处理和数据分析上具有很好的应用潜力。

分类方法：梯度近Ricci孤立子的分类是一个重要的问题。

通过对不同类型的梯度近Ricci孤立子进行分类，我们可以更好地理解它们的性质并找到更有效的算法来处理实际问题。

一种常见的分类方法是基于梯度近Ricci孤立子的速度。

根据速度的不同，梯度近Ricci孤立子可以分为慢速和快速两类。

慢速的梯度近Ricci孤立子对流形内部的细节更为敏感，可以更好地捕捉局部的几何结构。

而快速的梯度近Ricci孤立子则更适用于描述整体的流动行为。

第61卷 第3期吉林大学学报(理学版)V o l .61 N o .32023年5月J o u r n a l o f J i l i nU n i v e r s i t y (S c i e n c eE d i t i o n )M a y2023研究简报d o i :10.13413/j .c n k i .jd x b l x b .2022392四维完备梯度近R i c c i 孤立子的局部特征路娟玲,刘建成(西北师范大学数学与统计学院,兰州730070)摘要:用几何分析的方法,并结合一些重要不等式,研究满足特定条件(与W e yl 张量的反自对偶或自对偶部分相关)的四维完备梯度近R i c c i 孤立子的局部特征,证得该孤立子在局部上是具有三维常截面曲率纤维的卷积结构或具有三维E i n s t e i n 纤维的卷积结构.关键词:梯度近R i c c i 孤立子;W e yl 张量;卷积中图分类号:O 186.12 文献标志码:A 文章编号:1671-5489(2023)03-0553-04L o c a l C h a r a c t e r i z a t i o no f F o u r -D i m e n s i o n a lC o m pl e t eG r a d i e n t a l m o s tR i c c i S o l i t o n s L UJ u a n l i n g ,L I UJ i a n c h e n g(C o l l e g e o f M a t h e m a t i c s a n dS t a t i s t i c s ,N o r t h w e s tN o r m a lU n i v e r s i t y ,L a n z h o u 730070,C h i n a )A b s t r a c t :B y u s i n g t h em e t h o do f g e o m e t r i c a n a l y s i s a n d s o m e i m p o r t a n t i n e qu a l i t i e s ,w e s t u d i e d t h e l o c a l c h a r a c t e r i z a t i o no f f o u r -d i m e n s i o n a lc o m p l e t e g r a d i e n ta l m o s tR i c c is o l i t o n ss a t i s f y i n g c e r t a i n c o n d i t i o n s i n v o l v i n g e i t h e r t h e a n t i -s e l f -d u a l o r s e l f -d u a l p a r t o f t h eW e y l t e n s o r ,a n d p r o v e d t h a t s u c h s o l i t o n sw e r el o c a l l y w a r p e d p r o d u c ts t r u c t u r e w i t ht h r e e -d i me n s i o n a lc o n s t a n ts e c t i o n a lc u r v a t u r ef i b e r s o r t h r e e -d i m e n s i o n a l E i n s t e i n f i b e r s .K e yw o r d s :g r a d i e n t a l m o s tR i c c i s o l i t o n ;W e y l t e n s o r ;w a r p e d p r o d u c t 收稿日期:2022-09-26. 网络首发日期:2023-03-20.第一作者简介:路娟玲(1997 ),女,汉族,硕士研究生,从事微分几何与几何分析的研究,E -m a i l :2598140052@q q .c o m.基金项目:国家自然科学基金(批准号:12161078;11761061).网络首发地址:h t t ps ://k n s .c n k i .n e t /k c m s /d e t a i l /22.1340.O.20230317.1217.001.h t m l .0 引 言设(M n ,g )是n 维R i e m a n n 流形,若存在M n 上的光滑向量场X 和光滑函数λ,使得R i c +12L X g =λg ,则(M n ,g )称为近R i c c i 孤立子,记作(M n ,g ,X ,λ),其中R i c 表示M n 的R i c c i 曲率张量,L X g 表示度量g 沿X 方向的Li e 导数,X 称为孤立子场,λ称为孤立子函数.若孤立子场X 可以表示为一个光滑函数f :M n ңℝ的梯度,即X =∇f ,则M n 称为梯度近R i c c i 孤立子,记作(M n ,g ,f ,λ),此时孤立子方程变为R i c +∇2f =λg ,其中∇2表示H e s s i a n 算子,f 称为势函数.当λ>0(=0或<0)时,分别称为收缩(稳定或扩张)近R i c c i 孤立子.若λ是常数,则(梯度)近R i c c i 孤立子即为(梯度)R i c c i 孤立子.若X =0或f 为常数,则称(梯度)近R i c c i 孤立子是平凡的,否则称为非平凡的.R i c c i 流[1]即抛物型的E i n s t e i n 方程,研究者们利用该理论已证明了针对三维紧致流形提出的T h u r s t o n 几何化猜想.梯度R i c c i 孤立子是R i c c i 流的第一类奇点模型[2],因此研究梯度R i c c i 孤立子对R i c c i 流的奇点分析具有重要意义.文献[3]中定理2.3的刚性结果表明,近R i c c i 孤立子是对R i c c i孤立子的一个合理且概括性的推广,其存在性比R i c c i 孤立子更易证明,而且近R i c c i 孤立子还包含了其他几何流,例如R i c c i -B o u r g u i g n o n 流[4]的自相似解族(其自相似解族是孤立子函数为λ=k R +v 的梯度近R i c c i 孤立子,k ,v ɪℝ,R 表示数量曲率).在势函数f 的任意正则点附近,C a t i n o [5]证明了局部共形平坦(即W e yl 张量W =0)的四维梯度近R i c c i 孤立子局部上是具有三维常截面曲率纤维的卷积结构.当∇f ʂ0时,D e n g [6]证明了半局部共形平坦(即W e y l 张量的反自对偶部分W +=0或自对偶部分W -=0)的四维梯度近R i c c i 孤立子是局部共形平坦的.另一方面,在附加径向W e yl 张量为零的条件下,C a t i n o [5]证明了具有调和W e yl 张量(即d i v W =0)的四维梯度近R i c c i 孤立子在f 的任意正则点附近具有三维E i n s t e i n 纤维的卷积结构.进一步,N e t o [7]将上述调和W e y l 张量的条件减弱为W e y l 张量反自对偶部分的散度为零,得到了同样的结论.对紧致的四维梯度近R i c c i 孤立子,在d i v 4W =0和W (∇f ,㊃,㊃,㊃)=0的条件下,C o 等[8]证得了流形局部上是具有三维E i n s t e i n 纤维的卷积结构;若再对势函数f 附加适当的条件,则上述结论对四维完备梯度近R i c c i 孤立子同样成立.此外,对径向W e y l 张量与B a c h 张量的散度同时为零的四维完备梯度近R i c c i 孤立子,若势函数f 的任意水平集是紧致的,则该流形是E i n s t e i n 流形或局部上是具有三维E i n s t e i n 纤维的卷积结构[8].1 预备知识设(M n ,g )是n 维R i e m a n n 流形.记R m ={R i j k l },R i c ={R i j }和R 分别表示(M n ,g )的R i e m a n n 曲率张量㊁R i c c i 曲率张量和数量曲率.令R i c 췍={R 췍i j }=R i j -R n g i {}j,称为无迹R i c c i 曲率张量.W e yl 共形曲率张量定义[9]为W i j k l =R i j k l -1n -2(R i k g j l +R j l g i k -R i l g j k -R jk g i l )+R (n -1)(n -2)(g i k g j l -g i l g j k )=R i jk l -1n -2(㊃R i k g j l +㊃R j l g i k -㊃R i l g j k -㊃R j k g i l )-R n (n -1)(g i k g j l -g i l g j k ).任意(k ,l)型张量T 的g 范数T g 定义为T 2g=g i 1m 1 g i k m k g j 1n 1 g j l n l T j 1j l i 1 i k T n 1n l m 1 m k.任意两个对称的(0,2)型张量α和β,其K u l k a r n i -N o m i z u 积是一个(0,4)型张量,记作αβ,定义为(αβ)(X 1,X 2,X 3,X 4)=α(X 1,X 3)β(X 2,X 4)+α(X 2,X 4)β(X 1,X 3)-α(X 1,X 4)β(X 2,X 3)-α(X 2,X 3)β(X 1,X 4),其中X 1,X 2,X 3,X 4是切向量场.设u 是(M n ,g )(n ȡ3)上任意局部L i p s c h i t z 函数,f 是其上的任意光滑函数,则M n上的f-L a p l a c e 算子Δf 定义为Δfu =Δu -<∇u ,∇f >=e f d i v (e -f ∇u ).(1) 对四维R i e m a n n 流形(M 4,g )上任一点p ,设{e 1,e 2,e 3,e 4}是切空间T p M 的一组标准正交基,{e 1,e 2,e 3,e 4}是其对偶基,则存在唯一的丛态射*(称为H o d g e 星算子),使得*(e 1ɡe 2)=e 3ɡe 4,表明四维定向R i e m a n n 流形上的2-形式丛Λ2可以直和分解为Λ2=Λ+췍Λ-,且该分解是共形不变的,其中d i m Λ2=6,d i m Λʃ=3,Λʃ的基有如下形式:{e 1ɡe 2ʃe 3ɡe 4,e 1ɡe 3ʃe 4ɡe 2,e 1ɡe 4ʃe 2ɡe 3}.因此,2-形式丛Λ2=Λ+췍Λ-的自同构W e yl 张量W 有如下分解:W =W +췍W -,其中W ʃ:ΛʃM ңΛʃM 分别称为W e y l 张量W 的反自对偶部分和自对偶部分.2 主要结果本文受文献[10]的启发,在附加适当的条件下,将其中的定理1推广到完备梯度近R i c c i 孤立子的情形,得到以下结果.455 吉林大学学报(理学版) 第61卷定理1 设(M 4,g ,f ,λ)是四维完备梯度近R i c c i 孤立子,假设径向W e y l 张量为0,即W (∇f ,㊃,㊃,㊃)=0,W +ɪL 2(e -fd v g ).若2λW +2-6W+3ȡ12<(∇2f ∇2f )+,W +>,(2)或2λW -2-6W-3ȡ12<(∇2f ∇2f )-,W ->,(3)则在f 的任意正则点附近,孤立子(M 4,g ,f ,λ)局部上是具有三维常截面曲率纤维的卷积结构,或具有三维E i n s t e i n 纤维的卷积结构.证明:由文献[11],在四维梯度近R i c c i 孤立子(M 4,g ,f ,λ)上成立Δf W+2=2∇W +2+4λW +2-36d e t W +-<(∇2f ∇2f )+,W +>.(4)再根据f -L a p l a c e 算子的性质Δf (x y )=x Δf y +y Δfx +2<∇x ,∇y >(x ,y ɪC ɕ(M 4)),得Δf W+2=2W +Δf W++2∇W +2.(5)式(4)减式(5)得2W +Δf W +=2∇W +2-2∇W +2+4λW +2-36d e t W +-<(∇2f∇2f )+,W +>.应用K a t o 不等式∇W +2ȡ∇W +2可得2W +Δf W+ȡ4λW +2-36d e t W +-<(∇2f∇2f )+,W +>.(6)由文献[10]知d e t W +ɤ618W +3.(7)将式(7)代入式(6)得W +Δf W+ȡ2λW +2-6W +3-12<(∇2f ∇2f )+,W +>.再由式(2)可知W +Δf W+ȡ0.令φ:M 4ңℝ是光滑截断函数,使得在B p (r )上φ=1,在B p (2r )外φ=0,并且∇φɤc /r ,其中B p (r )是以p ɪM 4为球心㊁r 为半径的测地球,c 是正常数.因此0ȡ-ʏMφ2W +Δf W +e -fd v g .根据f -L a pl a c e 算子的定义式(1),进一步可得0ȡʏM <∇(φ2W +),∇W +>e -f d v g =ʏMφ2∇W +2e -fd v g +2ʏMφW +<∇W +,∇φ>e -f d v g =ʏMφ∇W++W +∇φ2e -fdv g -ʏM W +2∇φ2e -fdv g ,即ʏM∇(φW +)2e -fdv g ɤʏMW+2∇φ2e -fdv g .于是ʏB p(r )∇W +2e -fd v g ɤʏM∇(φW +)2e -fdv g ɤʏM W+2∇φ2e -fd v g ɤc 2r 2ʏMW +2e -f d v g .(8)因为W +ɪL 2(e -fd v g ),所以当r ңɕ时,式(8)右端趋于零,从而W +一定是常数.当W +=0时,根据文献[6]知,(M 4,g ,f ,λ)是局部共形平坦的,因此结合文献[5]的推论1.4知,孤立子(M 4,g ,f ,λ)局部上是具有三维常截面曲率纤维的卷积结构.当W +ʂ0时,由式(2),(4),(7)简单计算可知∇W +=0,表明d i v W +=0,即(M 4,g ,f ,λ)具有半调和W e y l 张量.进一步,555 第3期 路娟玲,等:四维完备梯度近R i c c i 孤立子的局部特征根据文献[7]中定理1.1与假设条件W (∇f ,㊃,㊃,㊃)=0可知,孤立子(M 4,g ,f ,λ)局部上是具有三维E i n s t e i n 纤维的卷积结构.若将假设条件由式(2)变为式(3),则由文献[11]可知Δf W-2=2∇W -2+4λW -2-36d e t W --<(∇2f∇2f )-,W ->.下面证明方法同上,故略.证毕.注1 当λ为正常数,即梯度收缩R i c c i 孤立子情形时,根据文献[10]中定理3的证明过程可知,条件W +ɪL 2(e -fd v g )自动成立,并且不需要假设径向We y l 张量为0,定理1即为文献[10]中定理1.对近R i c c i 孤立子,本文定理1的结论对收缩㊁扩张或稳定的情形都适用.定理1对孤立子R i c c i 曲率的界不做任何限定,根据文献[7]的结论,定理1中条件W (∇f ,㊃,㊃,㊃)=0可以由R i c c i 曲率相关的条件替换,从而得到如下推论.推论1 设(M 4,g ,f ,λ)是四维完备梯度近R i c c i 孤立子,假设W +ɪL 2(e -f d v g ).若3R i c 2=3R i c ∇f ∇f ,∇f ∇æèçöø÷æèçöø÷f 2+R -Ri c ∇f ∇f,∇f ∇æèçöø÷æèçöø÷f 2,且2λW +2-6W+3ȡ12<(∇2f∇2f )+,W +>,或2λW -2-6W-3ȡ12<(∇2f ∇2f )-,W ->,则在f 的任意正则点附近,孤立子(M 4,g ,f ,λ)局部上是具有三维常截面曲率纤维的卷积结构,或具有三维E i n s t e i n 纤维的卷积结构.证明:由定理1的证明过程可知,当W +=0时,孤立子(M 4,g ,f ,λ)局部上是具有三维常截面曲率纤维的卷积结构.当W +ʂ0时,(M 4,g ,f ,λ)具有半调和W e y l 张量.进一步,根据文献[7]中定理1.2及R i c c i 曲率的假设条件可知,孤立子(M 4,g ,f ,λ)局部上是具有三维E i n s t e i n 纤维的卷积结构.参考文献[1] HAM I L T O N RS .T h r e e -M a n i f o l d sw i t hP o s i t i v eR i c c iC u r v a t u r e [J ].J o u r n a l o fD i f f e r e n t i a lG e o m e t r y ,1982,17(2):255-306.[2] HAM I L T O N R S .T h eF o r m a t i o no fS i n g u l a r i t i e si nt h e R i c c iF l o w [C ]//S u r v e y si n D i f f e r e n t i a lG e o m e t r y .C a m b r i d ge :I n t e r n a t i o n a l P r e s s ,1995:7-136.[3] P I G O L AS ,R I G O L IM ,R I MO L D IM ,e t a l .R i c c i a l m o s t S o l i t o n s [J ].A n n a l iD e l l aS c u o l aN o r m a l eS u p e r i o r e D i P i s a ,C l a s s eD i S c i e n z e ,2011,10(4):757-799.[4] C A T I N O G ,C R E MA S C H I L ,D J A D L I Z ,e t a l .T h e R i c c i -B o u r g u i g n o n F l o w [J ].P a c if i c J o u r n a l o f M a t h e m a t i c s ,2017,287(2):337-370.[5] C A T I N O G.G e n e r a l i z e dQ u a s i -E i n s t e i n M a n i f o l d sw i t h H a r m o n i c W e y lT e n s o r [J ].M a 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