双单纯集, 双复形, 幺半结构 接下来我们讨论 X = Δ p 和 Y = Δ q 时所对应的 Δ p × Δ q , 比方说, 如何分类 Δ p × Δ q 上的非退化单形? 问题的答案非但有助于理解积的几何实现, 相关构造也是之后需要的. 首先, 任两个偏序集 S 1 和 S 2 的积 S 1 × S 2 通过 ( a 1 , a 2 ) ≤ ( b 1 , b 2 ) ⇔ a 1 ≤ b 1 , a 2 ≤ b 2 成为偏序集, 这也相当于取它们对应范畴的积.
设 p , q ∈ Z ≥ 0 . 所谓 ( p , q ) -重组, 意谓保序单射 σ : [ p + q ] → [ p ] × [ q ] .
对任意
n ∈ Z ≥ 0 , 指定保序映射
[ n ] → [ p ] × [ q ] 相当于指定一对保序映射
σ − : [ n ] → [ p ] 以及
σ + : [ n ] → [ q ] ; 也相当于指定
Δ p × Δ q 的一个
n -单形. 要求
i ↦ ( σ − ( i ) , σ + ( i )) 的轨迹不停顿 (
i = 0 , ⋯ , n ). 对于
n = p + q 时可以图解为
于是对于
( p , q ) -重组
σ 可以定义
I ± := { 1 ≤ i ≤ p + q : σ ± ( i − 1 ) < σ ± ( i )} = { 1 ≤ i ≤ p + q : σ ± ( i − 1 ) = σ ± ( i ) − 1 } = { 1 ≤ i ≤ p + q : σ ∓ ( i − 1 ) = σ ∓ ( i )} , 它们满足
I + ⊔ I − = { 1 , ⋯ , p + q } . 子集
I + (或
I − ) 如上图的向上 (或向右) 部分, 故
( p , q ) -重组的另一种观点是视其为
p 个
→ 以及
q 个
↑ 的排列, 不难发现有
( p p + q ) 种. 这些观察顺带说明
σ + 和
σ − 对于
( p , q ) -重组是保序满射.
设 p , q ∈ Z ≥ 0 . 考虑 Δ p × Δ q 的 n -单形, 亦即保序映射 σ : [ n ] → [ p ] × [ q ] . 命 ( p i , q i ) := σ ( i ) , ( p ′ , q ′ ) := ( p n − p 0 , q n − q 0 ) , 则 σ 非退化当且仅当下述条件成立
1.
p ′ + q ′ = n ;
2.
σ 分解为 ( p ′ , q ′ ) -重组 σ ′ : [ n ] → [ p ′ ] + [ q ′ ] 和形如 f × g 的保序单射 [ p ′ ] × [ q ′ ] ↪ [ p ] × [ q ] .
证明. 让
σ 对应到保序映射对
( σ − , σ + ) . 不难发现
σ 非退化相当于说
i ↦ ( p i , q i ) 的轨迹不停顿. 因此命题是自明的.
基于非退化单纯形的描述, 读者不妨发挥想象力揣摩
∣ Δ p × Δ q ∣ ≃ ∣ Δ p ∣ × ∣ Δ q ∣ 在
( p , q ) = ( 1 , 1 ) 和
( 2 , 1 ) 时的道理. 例如下图是将
∣ Δ 2 ∣ × ∣ Δ 1 ∣ 剖分为
3 个四面体的结果, 对应于
3 = ( 2 3 ) 个
( 2 , 1 ) -重组.
设 σ 为 ( p , q ) -重组, 其符号定义为sgn ( σ ) := ( − 1 ) ∣ I σ ∣ , I σ := {( i , j ) ∈ I − × I + : i > j } .
若将
σ 视同
p 个
→ 以及
q 个
↑ 的排列, 则
I σ 就是所有出现 “错排”
( ↑ , → ) 的数对
( j , i ) 其中
j < i . 简单的组合学练习告诉我们存在唯一的
τ ∈ S p + q 将这般排列还原为形如
→ ⋯ →↑ ⋯ ↑ 的样式, 而不打乱
I + 和
I − 内部的顺序, 而上述定义相当于说
sgn ( σ ) = sgn ( τ ) .
对于
( p , q ) -重组
σ , 调换
σ − 和
σ + 的角色给出
( q , p ) -重组
σ ′ . 上述诠释和基本的组合学论证表明
sgn ( σ ) = ( − 1 ) pq sgn ( σ ′ ) 准此要领, 类似地定义
( p , q , r ) -重组为保序单射
σ = ( σ − , σ 0 , σ + ) : [ p + q + r ] → [ p ] × [ q ] × [ r ] , 或理解为三维空间中向右
→ , 向前
↗ 以及向上
↑ 的排列. 同样的组合学练习表明若
( p , q , r ) -重组
σ 有分解
1 [ p + q + r ] σ 1 [ p + q ] × [ r ] σ 2 × id [ r ] [ p ] × [ q ] × [ r ] 则
σ 1 是
( p + q , r ) -重组,
σ 2 是
( p , q ) -重组, 而且
sgn ( σ ) = sgn ( σ 1 ) sgn ( σ 2 ) 由此可以给出
n -重单纯对象. 今后, 对
Δ 的一族对象
[ m 1 ] , ⋯ , [ m n ] , 今后将
( Δ ) n 中的对象
([ m 1 ] , ⋯ , [ m n ]) 另记为
[ m 1 ] × ⋯ × [ m n ] 以便排版.
设 C 为任意范畴, n ∈ Z ≥ 1 . 形如 X : ( Δ op ) n → C (或 Δ n → C ) 的函子称为 C 中的 n 重单纯对象 (或 n 重余单纯对象); 态射理解为它们作为函子的态射. 当 n = 2 时, 相应的对象称为双单形 (或双余单形) 对象. 我们将 n 重单纯对象 (或 n 重余单纯对象)X 在 [ m 1 ] × ⋯ × [ m n ] 处的取值记为 X m 1 , ⋯ , m n (或 X m 1 , ⋯ , m n ).
因此
n 重单纯对象由一族对象
X m 1 , ⋯ , m n (其中
m 1 , ⋯ , m n ∈ Z ≥ 0 ) 连同其间的面态射
k d i : X m 1 , ⋯ , m n → X ⋯ , m k − 1 , ⋯ , 1 ≤ k ≤ n , 0 ≤ i ≤ m k 和退化态射
k s j : X m 1 , ⋯ , m n → X ⋯ , m k + 1 , ⋯ , 1 ≤ k ≤ n , 0 ≤ j ≤ m k 确定, 条件是这些态射需要满足公式 (
28.1 ), 这无非是定义
28.1.3 的推广.
继续推而广之, 对于
Δ n 中的任意态射
f : [ m 1 ] × ⋯ × [ m n ] → [ m 1 ′ ] × ⋯ × [ m n ′ ] , 具有相应的拉回
f ∗ : X m 1 , ⋯ , m n → X m 1 ′ , ⋯ , m n ′ . 至于余单纯对象的情况不过对偶.
取 C = Set , 则可以定义标准 n 重单形Δ p 1 , ⋯ , p n := Hom Δ n ( − , [ p 1 ] × ⋯ × [ p n ])
在
C 为小范畴的前提下, 所有
n 重单纯对象构成范畴记为
s n C . 于是
s 1 C = s C . 而当
n > 1 时有
s n C = s ( s n − 1 C ) = s n − 1 ( s C ) 等等;
n 重余单纯对象的情形以此类推.
对角函子 δ : s n C → s C 映 n 重单纯对象 X 为单纯对象δ ( X ) m := X m , m , ⋯ , m 其上的面态射和退化态射按 d i = ∏ k k d i 和 s j = ∏ k k s j 定义. 在态射层次上的定义是自明的; 等价的说法是 δ ( X ) 定义为 X 和对角嵌入 Δ op ↪ ( Δ op ) n 的合成, 余单纯对象的情况是完全对偶的.
取 ( C , ⊗ ) 为幺半范畴, 譬如 Set 相对于积 × . 对于 X 1 , ⋯ , X n ∈ Ob ( s C ) , 按自明的方式可以定义 s n C 中的对象, 使得其 ( m 1 , ⋯ , m n ) 次项为 X 1 , m 1 ⊗ ⋯ ⊗ X n , m n . 记此 n 重单纯对象为X 1 ⊠ ⋯ ⊠ X n ∈ Ob ( s n C ) 该定义不应与定义 28.1.5 中的 X 1 ⊗ ⋯ ⊗ X n ∈ Ob ( s C ) 混淆, 两者的关联是X 1 ⊗ ⋯ ⊗ X n = δ ( X 1 ⊠ ⋯ ⊠ X n ) 一个基本的例子是取幺半范畴 ( Set , × ) , 此时 Δ p 1 ⊠ ⋯ ⊠ Δ p n = Δ p 1 , ⋯ , p n 而 Δ p 1 ⊗ ⋯ ⊗ Δ p n = Δ p 1 × ⋯ × Δ p n (逐项取积给出的单形).
本节主要聚焦于双单纯集的情况. 首先, 我们将 Moore 链复形推广到双单纯集之上. 根据我们前文的定义, 在双单纯集之上具有两个维度, 因此为方便处理, 对于面态射改用以下符号
⊳ d i : = 1 d i , △ d i : = 2 d i 将退化态射改用以下符号
⊳ s j : = 1 s j , △ s j : = 2 s j 这无异于说将双单纯集平铺在二维平面上进行表示. 三角形所指向的方向即为态射的方向 (分别称为水平
⊳ 和垂直
△ 方向). 这样我们可以定义出其对应的二维的链复形, 称为
双复形 . 这无非是对于水平和垂直方向分别造 Moore 链复形.
设 A 为加性范畴, X ∈ s 2 A 为双半单纯对象. 其对应的 Moore 链双复形是 ( X p , q ) p , q ∈ Z ≥ 0 连同信息⊳ ∂ p , q △ ∂ p , q : = i = 0 ∑ p ( − 1 ) i ⊳ d i : X p , q → X p − 1 , q , : = i = 0 ∑ q ( − 1 ) i △ d i : X p , q → X p , q − 1 . 依照惯例, ( p , q ) ∈ / Z ≥ 0 2 时, X p , q : = 0 . 由此得到的链双复形记为 C 2 X .
不难验证该结构无论是水平方向还是垂直方向都可以构成链复形, 因此称这种结构为双链复形. 将上述定义进行推广, 得到
加性范畴 A 上的双链复形意谓 A 中的一族对象 ( X p , q ) ( p , q ) ∈ Z 2 , 连同态射 ⊳ ∂ p , q : X p , q → X p − 1 , q 和 △ ∂ p , q : X p , q → X p , q − 1 , 满足于⊳ ∂ p , q ⊳ ∂ p + 1 , q = 0 , △ ∂ p , q △ ∂ p , q + 1 = 0 , 且具有以下交换图表 上述信息可以记为 ( X ∗ , ∗ , ⊳ ∂ , △ ∂ ) .
那么双链复形可以表为
还可以定义它们之间的态射, 这相当于在两个网格之间以下述方块的形式进行连接
归结如下:
给定加性范畴 A 从双链复形 Y 到 X 的态射意谓一族态射f = ( f p , q : Y p , q → X p , q ) ( p , q ) ∈ Z 2 . 使得对于所有 p , q 都有⊳ ∂ ( p + 1 , q ) , X ∘ f p + 1 , q = f p , q ⊳ ∂ p + 1 , q , Y , ⊳ ∂ ( p , q + 1 ) , X ∘ f p , q + 1 = f p , q △ ∂ p , q + 1 , Y . 上述关系可以简写为 ⊳ ∂ X f = f ⊳ ∂ Y 以及 △ ∂ X f = f △ ∂ Y
双链复形所构成的范畴记为
Ch 2 ( A ) . 很显然,
C 2 X ∈ Ob ( Ch 2 ( A )) . 从而, 我们得到加性函子
C 2 : s 2 A → Ch 2 ( A ) 而后, 对于 Moore 双链复形, 不难发现我们可以通过取对角线的方式将其自然转化为链复形.
( tot X ) n : = p + q = n ⨁ X p , q , ( tot X ) n ( tot X ) n − 1 X p , q X p − 1 , q ⊕ X p , q − 1 ∂ n ( ⊳ ∂ p , q , ( − 1 ) p △ ∂ p , q ) 验证其确实为链复形只需依照定义写出
∂ n − 1 ∂ n 即可. 让我们如上图一般拉回到
X p , q 上, 可以得到
∂ n − 1 ∂ n : X p , q → X p − 2 , q ⊕ X p − 1 , q − 1 ⊕ X p , q − 2 而具体写开后有
∂ n − 1 ∂ n = ( ⊳ ∂ p − 1 , q ∘ ⊳ ∂ p , q , ( − 1 ) p ⊳ ∂ p , q − 1 △ ∂ p , q + ( − 1 ) p − 1 △ ∂ p − 1 , q ⊳ ∂ p , q , ( − 1 ) 2 p − 1 ⊳ ∂ p , q − 1 ⊳ ∂ p , q ) = ( 0 , 0 , 0 ) 从而确实为链复形. 读者也可以借此领会为何非要加上
( − 1 ) p . 当然, 我们可以如法炮制出函子
C n : s n A → Ch n ( A ) .
现在我们有 (未必交换的) 图表
接下来的主题在于研究
tot ∘ C 2 与 C ∘ δ 的关系.
这有助于阐释全链复形 (以及全复形) 的构造意义以及.
若 A 具有幺半加性范畴结构, 即使得函子 ⊗ : A × A → A 对于每个变元均为加性函子. 若 C 1 , C 2 ∈ Ob ( Ch ≥ 0 ( A )) , 可以自然地构造出双链复形 C 1 ⊠ C 2 . 其 ( p , q ) 次项为
同伦
映射锥