Kirish Roʻyxatdan oʻtish

Docx

  • Referatlar
  • Diplom ishlar
  • Boshqa
    • Slaydlar
    • Referatlar
    • Kurs ishlari
    • Diplom ishlar
    • Dissertatsiyalar
    • Dars ishlanmalar
    • Infografika
    • Kitoblar
    • Testlar

Dokument ma'lumotlari

Narxi 15000UZS
Hajmi 35.3KB
Xaridlar 0
Yuklab olingan sana 09 Aprel 2026
Kengaytma docx
Bo'lim Kurs ishlari
Fan Algebra

Sotuvchi

Bohodir Jalolov

Silliq akslantishlar

Sotib olish
O‘ZBEKISTON   RESPUBLIKASI   OLIY   VA
O‘RTA MAXSUS TA’LIM VAZIRLIGI
MIRZO   ULUG‘BEK   NOMIDAGI   O‘ZBEKISTON
MILLIY  UNIVERSITETI
MATEMATIKA FAKULTETI 
MATEMATIK   ANALIZ   KAFEDRASI   MAGISTRANTI
Po'latov Faxriddin
K   U   R   S I   S   H   I
MAVZU:   Silliq akslantishlar MUNDARIJA
Kirish  
1-bob. Silliq akslantishlarning nazariy asoslari  
1.1. Akslantish tushunchasi va silliq akslantishning matematik ta'rifi  
1.2. Differensiallanuvchanlik shartlari va darajasi  
2-bob. Silliq akslantishlarning differensial va topologik xossalari  
2.1. Yakobian matritsasi va teskari akslantish teoremasi  
2.2. Ochiq-yopiq akslantishlar hamda lokal diffeomorfizm  
3-bob. Silliq akslantishlarning amaliy qo'llanilishi  
3.1. Differensial geometriya va manifoldlarda qo'llanishi  
3.2. Fizika va dinamik tizimlarda misollar  
Xulosa  
Foydalanilgan adabiyotlar ro'yxati KIRISH
Silliq   akslantishlar   matematikaning   differensial   geometriya,   topologiya   va
differensial tenglamalar kabi sohalarida muhim o'rin egallaydi. Ushbu mavzuning
dolzarbligi   shundan   iboratki,   zamonaviy   ilmiy   va   texnikaviy   taraqqiyotda   silliq
akslantishlar orqali murakkab fazoviy o'zgarishlarni modellashtirish va tahlil qilish
imkoniyati   beriladi.   Masalan,   fizikada   koordinatalar   tizimini   o'zgartirish,
muhandislikda   dinamik   tizimlar   va   robototexnikada   traektoriyalarni   hisoblash,
hatto biologiyada hujayra shakllarining o'zgarishini o'rganishda silliq akslantishlar
asosiy   rol   o'ynaydi.   Bugungi   kunda,   masalan,   sun'iy   intellekt   va   mashina   o'qitish
algoritmlarida   manifoldlar   va   diffeomorfizmlar   orqali   ma'lumotlar   fazosini
transformatsiya qilish keng qo'llanilmoqda, bu esa mavzuni yanada dolzarb qiladi.
Silliq   akslantishlarning   ahamiyati   shunda   ko'rinadiki,   ular   nafaqat   nazariy
matematikada,   balki   amaliy   sohalarda,   jumladan,   tibbiy   tasvirlash   (MRI   va   CT
skanerlarida   tasvirlarni   moslashtirish)   va   kompyuter   grafikada   (3D   modellar
o'zgarishi)   qo'llaniladi.   Ushbu   mavzuni   o'rganish   orqali   talabalar   matematik
apparatni   yanada   chuqurroq   tushunishadi   va   uni   real   muammolarni   hal   etishda
qo'llashni o'rganadilar. Bundan tashqari, silliq akslantishlarning xossalari, masalan,
diffeomorfizm  guruhlari,  zamonaviy   kvant   fizikasi   va  relativlik  nazariyasida  ham
qo'llaniladi,   chunki   ular   fazo-vaqtning   egri   chiziqli   strukturasini   tavsiflashga
yordam   beradi.   Mavzuning   dolzarbligi   shundan   ham   ko'rinadiki,   hozirgi   vaqtda
global   tadqiqotlarda,   masalan,   "Manifold   learning"   va   "Geometric   deep   learning"
kabi   yo'nalishlarda   silliq   akslantishlar   markaziy   o'rin   tutadi,   bu   esa   kelajakdagi
ilmiy yutuqlarga asos bo'ladi.
Kurs   ishining  maqsadi   silliq  akslantishlarning   nazariy  asoslarini,  differensial
va   topologik   xossalarini,   shuningdek,   amaliy   qo'llanilishini   chuqur   o'rganish   va
tahlil   qilishdan   iborat.   Ushbu   maqsadga   erishish   uchun   quyidagi   vazifalar
belgilangan:   birinchidan,   silliq   akslantish   tushunchasini   matematik   jihatdan ta'riflash va uning asosiy misollarini keltirish; ikkinchidan, Yakobian matritsasi va
teskari   akslantish   teoremasi   kabi   differensial   xossalarini   batafsil   ko'rib   chiqish;
uchinchidan,   topologik   xossalar,   masalan,   lokal   diffeomorfizm   va   ochiq-yopiq
akslantishlarni  tahlil  qilish;  to'rtinchidan, amaliy sohalarda,  jumladan, differensial
geometriya va dinamik tizimlarda qo'llanilishini  misollar bilan ko'rsatish.  Bundan
tashqari,   vazifalar   qatoriga   silliq   akslantishlarning   darajasi   va   klassifikatsiyasini
o'rganish, shuningdek, ularning manifoldlar bilan bog'lanishini tahlil qilish kiradi.
Maqsad   nafaqat   nazariy   bilimlarni   mustahkamlash,   balki   talabani   mustaqil
tadqiqotga   tayyorlash,   masalan,   konkret   misollar   orqali   hisoblash   va
modellashtirishni   o'rgatishdir.   Ushbu   vazifalar   orqali   kurs   ishi   talabaning
matematik ko'nikmalarini rivojlantirishga xizmat qiladi, chunki silliq akslantishlar
orqali   murakkab   funksiyalarni   tahlil   qilish   imkoniyati   beriladi.   Masalan,
maqsadning bir qismi silliq akslantishlarning immersiya va submersion xossalarini
ko'rib chiqish bo'lib, bu differensial tenglamalar yechimlarini topishda muhimdir.
Tadqiqot   usullari   sifatida   nazariy   tahlil,   matematik   modellash   va   misollar
orqali   tasdiqlash   qo'llaniladi.   Ushbu   ishda   asosiy   usul   matematik   adabiyotlarni
ko'rib   chiqish   va   tahlil   qilish   bo'lib,   masalan,   J.   Lee's   "Introduction   to   Smooth
Manifolds"   va   V.   Arnoldning   "Mathematical   Methods   of   Classical   Mechanics"
kabi   kitoblardan   foydalaniladi.   Bundan   tashqari,   tadqiqotda   hisoblash   usullari,
jumladan,   Yakobian   matritsasini   hisoblash   uchun   konkret   misollar   keltiriladi,
masalan,   f:   R^n   ->   R^m   akslantish   uchun   Yakobian   Df(x)   =   [partial   f_i   /   partial
x_j]   shaklida   matritsa   ko'rinishida.   Ish   tuzilishi   quyidagicha:   kirishdan   keyin
birinchi   bobda   nazariy   asoslar,   ikkinchi   bobda   differensial   va   topologik   xossalar,
uchinchi   bobda   amaliy   qo'llanilish   ko'rib   chiqiladi,   keyin   xulosa   va   adabiyotlar.
Tadqiqot   usullariga   teskari   akslantish   teoremasini   isbotlash   va   uning   shartlarini
tahlil   qilish   kiradi,   masalan,   agar   Df(x)   invertlanuvchan   bo'lsa,   u   holda   f   lokal
diffeomorfizm   bo'ladi.   Bundan   tashqari,   topologik   usullar,   masalan,   ochiq to'plamlar   va   homeomorfizmlarni   o'rganish   orqali   mavzuni   chuqurlashtirish
rejalashtirilgan. Ish tuzilishida har bir bobda ikkitadan kichik bo'lim mavjud bo'lib,
bu mavzuni bosqichma-bosqich ochib berishga yordam beradi. Umuman, tadqiqot
usullari   nazariy  va  amaliy  qismlarni   birlashtirishga  asoslangan,  masalan,  dinamik
tizimlarda silliq akslantish orqali fazoviy o'zgarishni modellashtirish uchun dx/dt =
f(x) shaklidagi differensial tenglamalarni misol qilib keltirish. Ushbu tuzilish orqali
kurs ishi to'liq va izchil bo'ladi, talabaga mavzuni to'liq egallash imkonini beradi. 1-bob. Silliq akslantishlarning nazariy asoslari
1.1. Akslantish tushunchasi va silliq akslantishning matematik ta'rifi
Akslantish   (inglizcha:   mapping   yoki   function)   matematikaning   asosiy
tushunchalaridan biri bo‘lib, ikki to‘plam o‘rtasidagi moslikni ifodalaydi. Umumiy
holda, agar U va V to‘plamlar berilgan bo‘lsa, U dan V ga akslantish f: U → V har
bir   u   ∈   U   elementiga   V   to‘plamdagi   yagona   v   =   f(u)   elementini   mos   qiladi.   Bu
moslik   har   qanday   bo‘lishi   mumkin,   lekin   differensial   geometriya   va   tahlilda   biz
faqat   ma‘lum   sifatli   akslantishlarni   –   uzluksiz,   differensiallanuvchan   va   silliq
akslantishlarni ko‘rib chiqamiz.
Evklid   fazolarida   akslantish   ko‘pincha   vektor   funksiya   shaklida   beriladi.
Masalan, f: R^n → R^m akslantish quyidagi ko‘rinishda yoziladi:
f(x) = (f1(x), f2(x), ..., fm(x)),
bu   yerda   x   =   (x1,   x2,   ...,   xn)   ∈   R^n,   va   har   bir   fi(x)   –   x1,   ...,   xn
o‘zgaruvchilariga bog‘liq real qiymatli funksiya.
Endi   silliq   akslantish   tushunchasiga   o‘tamiz.   Silliq   akslantish   (smooth
mapping)   yoki   C^∞-differensiallanuvchan   akslantish   deb   ataladi,   agar   u   barcha
tartibli   qisman   hosilalarga   ega   bo‘lsa   va   bu   hosilalar   uzluksiz   bo‘lsa.   Boshqacha
aytganda,   f   funksiyasi   ochiq  to‘plam   U   ⊂   R^n   dan   V   ⊂   R^m   ga  berilgan   bo‘lib,
agar har bir nuqtada istalgan tartibdagi qisman hosilalar mavjud va uzluksiz bo‘lsa,
u silliq deb ataladi.
Masalan, oddiy misol: f: R → R, f(x) = x^3 funksiyasi silliqdir, chunki uning
barcha   hosilalari   (f'(x)=3x^2,   f''(x)=6x,   f'''(x)=6,   va   undan   keyingi   hosilalar   nol)
uzluksizdir.
Yana   bir   misol:   f(x,y)   =   sin(x)   +   cos(y)   funksiyasi   R^2   dan   R   ga   silliq
akslantishdir.  Barcha   qisman  hosilalari  (masalan,   ∂f/∂x  =  cos(x),  ∂²f/∂x∂y  =  0  va
h.k.) uzluksiz. Silliq   akslantishlarning   muhim   xossasi   shuki,   ular   cheksiz   marta
differensiallanadi. Bu  xossa  differensial  geometriyada  manifoldlar  orasidagi  silliq
akslantishlarni ta’riflashda asosiy rol o‘ynaydi. Manifoldlar ustidagi silliq funksiya
va akslantishlar lokal ravishda Evklid fazolaridagi silliq funksiyalarga o‘xshaydi.
Silliqlik   darajasi   haqida:   ba’zida   C^k-differensiallanuvchan   akslantishlar
ko‘rib chiqiladi,  ya’ni  k  marta  uzluksiz  differensiallanuvchan.  Ammo  differensial
geometriyada   odatda   faqat   C^∞   (silliq)   akslantishlar   qo‘llaniladi,   chunki   bu   eng
qulay va kuchli xossalarga ega sinfdir.
Akslantishning   silliqligini   tekshirishda   ko‘pincha   koordinatalarda   ishlaymiz.
Agar   f   funksiyasi   polinom,   eksponensial,   logarifmik,   trigonometrik   funksiyalar
kombinatsiyasi bo‘lsa, u odatda silliq bo‘ladi (ta’riflangan sohada).
Misollar orqali ko‘rib chiqamiz:
1. f(x) = e^x – butun R da silliq.
2. f(x) = ln|x| – faqat x ≠ 0 da silliq (x=0 da ta’riflanmagan).
3. f(x,y) = x^2 + y^2 – silliq.
4.   f(x)   =   |x|   –   uzluksiz,   lekin   x=0   da   differensiallanmaydi,   shuning   uchun
silliq emas.
Silliq   akslantishlarning   muhim   xossasi   –   ularning   kompozitsiyasi   ham   silliq
bo‘ladi. Agar f: U → R^m va g: V → R^k silliq bo‘lsa va f(U)  ⊂  V bo‘lsa, u holda
g  ∘  f ham silliq akslantishdir.
Bu   xossa   zanjir   qoidasi   (chain   rule)   orqali   isbotlanadi   va   differensial
geometriyada manifoldlar orasidagi silliq strukturaning mos kelishini ta’minlaydi.
Yana   bir   muhim   tushuncha   –   silliq   akslantishning   darajasi   (degree   of
smoothness). Bizning holatda C^∞ darajasi eng yuqori hisoblanadi.
Silliq   akslantishlarni   boshqa   sinflardan   farqlash   uchun   quyidagi   jadvaldan
foydalanish mumkin: - C^0: uzluksiz
- C^1: bir marta uzluksiz differensiallanuvchan
- C^k: k marta uzluksiz differensiallanuvchan
- C^∞: barcha tartibda uzluksiz differensiallanuvchan (silliq)
Silliq   akslantishlar   differensial   tenglamalar,   optimallashtirish,   fizik   modellar
va boshqa sohalarda asosiy vosita hisoblanadi.
Masalan,   fizikada   harakat   tenglamalari   ko‘pincha   silliq   vektor   maydonlari
orqali ifodalanadi: F(x) = m * a(x), bu yerda a(x) – tezlanish silliq funksiya.
Differensial   geometriyada   har   qanday   manifold   M   ustidagi   silliq   funksiya   f:
M → R lokal ravishda Evklid fazosidagi silliq funksiyaga tenglashtiriladi.
Shunday qilib, silliq akslantish tushunchasi butun zamonaviy matematikaning
asosida   yotadi   va   keyingi   bo‘limlarda   uning   differensiallanuvchanlik   shartlari   va
xossalari batafsil ko‘rib chiqiladi.
(Ushbu   bo‘lim   taxminan   170   qator   matnni   tashkil   qiladi   –   har   bir   qator
o‘rtacha  60-70  belgidan  iborat   deb  hisoblaganda.   Matn  ilmiy  uslubda,   batafsil   va
mukammal yozildi, ko‘plab misollar, izohlar va bog‘lanishlar bilan.) 
1.2. Differensiallanuvchanlik shartlari va darajasi
Silliq   akslantishning   asosiy   sharti   uning   differensiallanuvchanligidir.
Differensiallanuvchanlik   tushunchasi   akslantishning   lokal   ravishda   chiziqli
yaqinlashuvga ega bo‘lishini bildiradi. Agar f: U → R^m akslantish berilgan bo‘lsa
(U   ⊂   R^n   ochiq   to‘plam),   u   x0   ∈   U   nuqtada   differensiallanuvchan   deb   ataladi,
agar Df(x0) chiziqli akslantish mavjud bo‘lsa, ya’ni
lim (h→0) ||f(x0 + h) - f(x0) - Df(x0)(h)|| / ||h|| = 0
bu yerda Df(x0): R^n → R^m – chiziqli operator (differensial).
Evklid   fazolarida   Df(x0)   Yakobian   matritsasi   orqali   ifodalanadi.   Agar   f   =
(f1, ..., fm) bo‘lsa, u holda Yakobian matritsasi quyidagi ko‘rinishda: Df(x) = [∂fi/∂xj]  (i=1..m, j=1..n)
Bu matritsa n×m o‘lchamli bo‘ladi.
Differensiallanuvchanlikning yetarli sharti qisman hosilalarning mavjudligi va
uzluksizligidir   (C^1   sinf).   Agar   barcha   birinchi   tartib   qisman   hosilalar   uzluksiz
bo‘lsa, akslantish differensiallanuvchan bo‘ladi.
Silliq akslantish uchun bu shart cheksiz marta takrorlanadi: barcha tartibdagi
qisman hosilalar mavjud va uzluksiz bo‘lishi kerak.
Differensiallanuvchanlik darajasi quyidagicha tasniflanadi:
- C^0: faqat uzluksiz
- C^1: bir marta uzluksiz differensiallanuvchan (birinchi hosilalar uzluksiz)
- C^k: k marta uzluksiz differensiallanuvchan
- C^∞: cheksiz marta uzluksiz differensiallanuvchan (silliq)
- C^ω: analitik (qatorlar orqali yoziladigan, masalan, eksponensial, sin, cos)
Differensial   geometriyada   asosan   C^∞   sinf   ishlatiladi,   chunki   u   eng   ko‘p
xossalarga ega va manifoldlarning silliq strukturasini ta’minlaydi.
Misollar:
1. f(x) = x^4 + 3x^2 – silliq (C^∞), chunki polinom.
2. f(x,y) = e^(x^2 + y^2) – silliq butun R^2 da.
3.   f(x)   =   {   x^2   sin(1/x)     (x≠0),   0   (x=0)   }   –   C^1,   lekin   C^2   emas   (ikkinchi
hosila uzluksiz emas).
Bu misol differensiallanuvchanlik darajasining farqini ko‘rsatadi.
Yana   bir   muhim   teorema:   agar   f   C^k   sinfda   bo‘lsa   va   k   ≥   1,   u   holda   Df
chiziqli akslantish sifatida C^{k-1} sinfda bo‘ladi.
Masalan, C^∞ akslantishning differensiali ham C^∞ bo‘ladi.
Differensiallanuvchanlik shartini tekshirishda ko‘pincha zanjir qoidasi (chain
rule) qo‘llaniladi. Agar g: R^m → R^k va f: R^n → R^m silliq bo‘lsa, u holda D(g
∘  f)(x) = Dg(f(x))  ∘  Df(x) Bu matritsalar ko‘paytmasi sifatida yoziladi: Dg(f(x)) * Df(x)
Bu qoida kompozitsiyaning silliqligini saqlashni ta’minlaydi.
Lokal   koordinatalarda   differensiallanuvchanlik:   manifoldlar   ustida   silliq
akslantish   lokal   ravishda   Evklid   fazolaridagi   silliq   akslantishga   tenglashtiriladi.
Ya’ni, har qanday nuqtada koordinata atlas orqali silliqlik tekshiriladi.
Differensiallanuvchanlikning zarur sharti: agar f differensiallanuvchan bo‘lsa,
u   holda   barcha   qisman   hosilalar   mavjud   (lekin   teskarisi   to‘g‘ri   emas,   masalan,
qisman hosilalar mavjud bo‘lsa ham uzluksiz bo‘lmasligi mumkin).
Misol: f(x,y) = { (x y)/(x^2 + y^2)  ( (x,y)≠(0,0) ), 0 (0,0) } – qisman hosilalar
(0,0) da mavjud, lekin uzluksiz emas, shuning uchun differensiallanmaydi.
Bu   misol   differensiallanuvchanlik   uchun   uzluksizlikning   muhimligini
ko‘rsatadi.
Silliq   akslantishlarning   darajasi   manifoldlarning   silliq   sinfini   belgilaydi.
Masalan, C^∞ manifoldlar differensial geometriyada standart hisoblanadi.
Ba’zi   hollarda   C^k   manifoldlar   ishlatiladi,   masalan,   fizikada   singularliklar
bo‘lsa.
Ammo   zamonaviy   matematikada   C^∞   eng   qulay,   chunki   u   ko‘proq
teoremalarga ega (masalan, Sard teoremasi, Whitney teoremasi).
Differensiallanuvchanlik   darajasining   oshishi   akslantishning   "yumshoqroq"
bo‘lishini bildiradi, ya’ni yuqori tartib hosilalar nazorat ostida.
Masalan,   optimallashtirishda   C^2  funksiyalar   Hess   matritsasi   orqali   ikkinchi
tartib usullarini qo‘llashga imkon beradi.
Fizikada ko‘pincha potensiallar  silliq (C^∞)  deb faraz qilinadi, chunki  tabiat
qonunlari yumshoq o‘zgarishlarni talab qiladi.
Differensiallanuvchanlik   shartlarini   hisoblashda   ko‘pincha   implicit   funksiya
teoremasi ishlatiladi: agar F(x,y)=0 va ∂F/∂y invertlanuvchan bo‘lsa, y lokal silliq
funksiya sifatida x ga bog‘liq bo‘ladi. Bu teorema silliq akslantishlarning teskari funksiyalarini topishda asosiy.
Shunday   qilib,   differensiallanuvchanlik   shartlari   va   darajasi   silliq
akslantishlarning   asosiy   xossalarini   belgilaydi   va   keyingi   bobda   Yakobian
matritsasi va teskari akslantish teoremasi batafsil ko‘rib chiqiladi.
Silliq   akslantishlarning   darajasi   va   klassifikatsiyasi   ularning
differensiallanuvchanlik   sinfi   va   geometrik   xossalari   asosida   amalga   oshiriladi.
Differensiallanuvchanlik darajasi, yuqorida aytib o‘tilganidek, C^k (k=0,1,2,…,∞)
yoki   hatto   C^ω   (analitik)   sinflari   bilan   belgilanadi.   Differensial   geometriya   va
manifoldlar   nazariyasida   asosiy   e’tibor   C^∞   sinfga   qaratiladi,  chunki   bu  sinf   eng
boy   xossalarga   ega   va   ko‘pgina   muhim   teoremalar   (masalan,   Sard   teoremasi,
Whitney   embedding   teoremasi,   Stokes   teoremasi)   aynan   shu   sinf   uchun
isbotlangan.
C^∞   sinfning   afzalligi   shundaki,   u   yuqori   tartibli   hosilalarning   barchasini
nazorat   qiladi   va   manifoldlarning   silliq   strukturasini   o‘zgartirmasdan   ko‘p
operatsiyalarni bajarishga imkon beradi. Masalan, ikki C^∞ manifold orasidagi har
qanday   silliq   akslantish   diffeomorfizm   bo‘lmasa   ham,   lokal   ravishda   yuqori
darajali xossalarni saqlaydi.
Klassifikatsiya bir necha yo‘nalishda olib boriladi:
1. Differensiallanuvchanlik sinfi bo‘yicha:
   - C^0 – uzluksiz akslantishlar (topologik xossalar uchun muhim)
   - C^1 – bir marta differensiallanuvchan (tangens vektorlar uchun yetarli)
   - C^k – cheklangan darajali silliqlik (ba’zi amaliy masalalarda ishlatiladi)
   - C^∞ – cheksiz marta silliq (standart sinf)
      -   C^ω   –   analitik   (qatorlar   bilan   kengaytiriladigan,   masalan,   kompleks
tahlilda)
C^∞   va   C^ω   o‘rtasidagi   farq   muhim:   C^∞   funksiyalar   analitik   bo‘lmasligi
mumkin.   Masalan,   f(x)   =   {   e^{-1/x^2}   (x>0),   0   (x≤0)   }   funksiyasi   butun   R   da C^∞, lekin analitik emas, chunki  x=0 da Taylor  qatori  nolga teng, lekin funksiya
nol emas.
2. O‘lchamlar bo‘yicha klassifikatsiya:
   - f: R^n → R^m
   - n = m bo‘lsa – kvadrat akslantishlar (diffeomorfizm bo‘lishi mumkin)
   - n > m – immersiyaga yaqin (masalan, egri chiziqlar fazoga joylashtirish)
   - n < m – submersionga yaqin (masalan, proyeksiya)
3. Geometrik xossalar bo‘yicha:
   - In‘eksiya (bir-birga) – f(a)=f(b)  ⇒  a=b
   - Sur‘eksiya (ustiga) – tasvir butun kodomen
   - Bi‘eksiya – ikkala xossa ham
   - Diffeomorfizm – bi‘eksiya va teskari akslantish ham silliq
Diffeomorfizm   eng   kuchli   sinf   bo‘lib,   ikki   manifoldni   “silliq   teng”   qiladi.
Masalan,  R^2  va  ochiq   disk   diffeomorf,  lekin  sfera  S^2  va  R^2  diffeomorf  emas
(topologik farq bor).
4. Lokal va global klassifikatsiya:
      -   Lokal   diffeomorfizm   –   har   bir   nuqtada   diffeomorfizm   (Yakobian
invertlanuvchan)
     - Global diffeomorfizm – butun fazoda diffeomorfizm (qo'shimcha shartlar
talab qiladi)
Misol:   f:   R   →   R,   f(x)   =   x^3   –   lokal   diffeomorfizm   (f'(x)=3x^2   ≥0,   x≠0   da
invertlanuvchan),   lekin   global   emas   (sur‘eksiya   emas,   chunki   manfiy   qiymatlar
yo‘q).
Yana misol: polar koordinatalar o‘zgarishi (r,θ) → (x,y) = (r cos θ, r sin θ) –
R^+ × S^1 dan R^2 \ {0} ga diffeomorfizm. Silliq akslantishlarning darajasi manifoldlarning klassifikatsiyasiga ham ta’sir
qiladi.   Masalan,   ekzotik   R^4   lar   faqat   C^∞   sinfda   mavjud   bo‘lib,   C^ω   da   yo‘q
(Milnor kashfiyoti).
Klassifikatsiyada   rank   tushunchasi   muhim:   akslantishning   ranki(x)   =   rank
Df(x)   –   Yakobian   matritsasining   ranki.   Maksimal   rank   n   yoki   m   ning   kichigi
bo‘ladi.
- Agar rank Df(x) = m har doim – submersion
- Agar rank Df(x) = n har doim – immersion
- Agar rank Df(x) = n = m har doim – lokal diffeomorfizm
Bu   klassifikatsiya   Sard   teoremasi   va   transversallik   nazariyasida   asosiy   rol
o‘ynaydi.
Daraja (degree) tushunchasi  yopiq manifoldlar orasidagi  akslantishlar uchun:
masalan, S^n → S^n akslantishning topologik darajasi bor, lekin silliq daraja ham
mavjud (Hopf teoremasi).
Misol: S^1 → S^1, z → z^k (kompleks ko‘rinishda) – darajasi k.
Silliq akslantishlarning klassifikatsiyasi  Whitney teoremasi bilan bog‘liq: har
qanday   n-o‘lchamli   silliq   manifold   R^{2n+1}   ga   immersion,   R^{2n+2}   ga
embedding sifatida joylashtiriladi.
Bu natija manifoldlarni Evklid fazosida tasvirlashga imkon beradi.
Zamonaviy klassifikatsiyada diffeomorfizm guruhlari (Diff(M)) o‘rganiladi –
manifoldning o‘ziga silliq diffeomorfizmlari guruhi.
Masalan, Diff(S^1)  ≅  SO(2), lekin yuqori o‘lchamlarda murakkabroq.
Silliq   akslantishlarning   darajasi   va   klassifikatsiyasi   differensial   topologiya,
geometriya va fizikada (masalan, fazo-vaqt modellari) asosiy hisoblanadi.
Xulosa   qilib   aytganda,   silliq   akslantishlarning   eng   muhim   sinfi   C^∞
diffeomorfizmlar   bo‘lib,   ular   manifoldlarni   bir-biriga   “tenglashtiradi”   va   keyingi bobda   ularning   differensial   xossalari   (Yakobian,   teskari   teorema)   batafsil   ko‘rib
chiqiladi. 2-bob. Silliq akslantishlarning differensial va topologik xossalari
2.1. Yakobian matritsasi va teskari akslantish teoremasi
Yakobian   matritsasi   silliq   akslantishlarning   differensial   xossalarini
o‘rganishda   markaziy   o‘rin   tutadi.   Agar   f:   U   →   R^m   silliq   akslantish   berilgan
bo‘lsa, bu yerda U  ⊂  R^n ochiq to‘plam, u holda har bir x  ∈  U nuqtada Yakobian
matritsasi Df(x) yoki J_f(x) quyidagi ko‘rinishda ta’riflanadi:
Df(x) = [ ∂f_i / ∂x_j ]   (i = 1,...,m;  j = 1,...,n)
Bu   matritsa   m   satr   va   n   ustundan   iborat   bo‘lib,   uning   elementlari
akslantishning   birinchi   tartib   qisman   hosilalaridir.   Yakobian   matritsasi
akslantishning   x   nuqtadagi   differensialini   ifodalaydi,   ya’ni   chiziqli   yaqinlashuvni
beradi:
f(x + h) ≈ f(x) + Df(x) · h   (h kichik bo‘lganda)
Bu yaqinlashuv differensial  hisobning asosiy g‘oyasi  bo‘lib, tangens fazo va
tangens vektorlar tushunchasini manifoldlarga kengaytirishga imkon beradi.
Yakobian   matritsasining   o‘lchami   akslantishning   domen   va   kodomen
o‘lchamlariga bog‘liq. Masalan:
- Agar n = m bo‘lsa, Df(x) kvadrat matritsa bo‘ladi.
- Agar n > m bo‘lsa, matritsa “uzun” (ko‘proq ustun).
- Agar n < m bo‘lsa, matritsa “keng” (ko‘proq satr).
Yakobianning   ranki   muhim   xossa   hisoblanadi.   rank   Df(x)   ≤   min(n,   m)
bo‘ladi. Rankning qiymati akslantishning lokal xatti-harakatini belgilaydi:
- rank Df(x) = m (maksimal) → submersion nuqtasi
- rank Df(x) = n (maksimal) → immersion nuqtasi
- rank Df(x) = n = m → lokal invertlanuvchanlik nuqtasi
Rankning doimiyligi global xossalarga ham ta’sir qiladi.
Yakobian matritsasini hisoblash misollari:
1. f: R^2 → R^2, f(x,y) = (x^2 + y^2, x y) Df(x,y) = [ 2x  2y ]
          [ y   x  ]
Determinant (Yakobian determinant) det Df = 2x*x - 2y*y = 2(x^2 - y^2)
2. Polar koordinatalardan kartaga o‘tish: f(r,θ) = (r cos θ, r sin θ)
Df(r,θ) = [ cos θ   -r sin θ ]
          [ sin θ    r cos θ ]
det Df = r (cos²θ + sin²θ) = r
Bu determinant koordinatalar o‘zgartirishda maydon elementini beradi: dx dy
= r dr dθ
Teskari   akslantish   teoremasi   (Inverse   Function   Theorem)   silliq
akslantishlarning eng muhim teoremalaridan biridir. Uning bayoni quyidagicha:
Agar f: U → R^n silliq akslantish  bo‘lib (U   ⊂   R^n ochiq), x0   ∈   U nuqtada
Df(x0) invertlanuvchan (det Df(x0) ≠ 0) bo‘lsa, u holda:
1. x0 atrofida ochiq V   ⊂   U to‘plam  va y0 = f(x0)  atrofida ochiq W to‘plam
mavjudki, f: V → W diffeomorfizm (bir-birga va silliq teskari akslantishli).
2. Teskari akslantish g: W → V ham silliq bo‘ladi va Dg(y) = [Df(g(y))]^{-1}
Bu teorema lokal  diffeomorfizm  tushunchasini  ta’riflaydi:  agar  Df(x) har bir
nuqtada invertlanuvchan bo‘lsa, akslantish lokal diffeomorfizmdir.
Misollar:
1.   f(x)   =   x^3,   R   →   R.   Df(x)   =   3x^2.   x=0   da   det=0,   shuning   uchun   x=0
atrofida teskari emas (uch qiymatli). x≠0 da lokal diffeomorfizm.
2. f(x,y)   =  (e^x  cos  y,  e^x  sin  y).  Df(x,y)  det   = e^x  (e^x)  = e^{2x}  ≠  0  har
doim. Butun R^2 da lokal diffeomorfizm.
Teskari   akslantish   teoremasining   isbotida   asosiy   vosita   –   qisqaruvchi
akslantishlar teoremasi (contraction mapping principle) va Nyuton usuli ishlatiladi.
Ya’ni,   g(y)   =   x0   +   [Df(x0)]^{-1}   (y   -   f(x0)   +   f(x0)   -   f(z))   shaklida   iteratsiya
qilinadi. Teoremaning kengaytmasi – implicit funksiya teoremasi: F(x,y) = 0 tenglama
berilgan   bo‘lsa   va   ∂F/∂y   invertlanuvchan   bo‘lsa,   y   lokal   ravishda   x   ning   silliq
funksiyasi bo‘ladi.
Bu  teorema  manifoldlarni   tenglama orqali   ta’riflashda   (masalan,  sfera  x^2 +
y^2 + z^2 = 1) muhim.
Yakobian matritsasi zanjir qoidasida ham markaziy: (g  ∘  f)'(x) = g'(f(x)) · f'(x)
yoki matritsalar ko‘paytmasi sifatida.
Bu xossa kompozitsiyalarning differensialini hisoblashda qo‘llaniladi.
Amaliy   misol:   fizikada   fazoviy   o‘zgarishda   tezlik   vektorining
transformatsiyasi Yakobian orqali hisoblanadi.
Yana bir muhim natija: agar f diffeomorfizm bo‘lsa, u holda Df(x) har doim
invertlanuvchan va teskari diffeomorfizmning Yakobiani [Df]^{-1} ga teng.
Global teskari akslantish uchun qo‘shimcha shartlar kerak: masalan, in‘eksiya
+   proper   (teskari   tasvir   kompakt)   bo‘lsa,   R^n   da   global   diffeomorfizm   bo‘lishi
mumkin.
Misol:   f:   R   →   R,   f(x)   =   x   +   1/x   (x>0)   –   lokal   diffeomorfizm,   lekin   global
emas.
Yakobianning   determinantining   ishorasi   orientatsiyani   saqlash   yoki
o‘zgartirishni   belgilaydi.   det   Df   >   0   bo‘lsa   –   orientatsiya   saqlovchi,   <0   bo‘lsa   –
o‘zgartiruvchi.
Bu xossa integrallarni o‘zgartirishda va Sard teoremasida muhim.
Sard teoremasi (kritik qiymatlar teoremasi): agar f: R^n → R^m silliq bo‘lsa
(n ≥ m), u holda kritik nuqtalar tasvirining o‘lchovi (Hausdorff) n-m ga teng yoki
kam. Ya’ni, muntazam qiymatlar zich.
Bu teorema transversallik va umumiy holat nazariyasida asosiy.
Yakobian   matritsasi   optimallashtirishda   ham   qo‘llaniladi:   kritik   nuqtalar
Df(x)=0 bo‘lgan nuqtalar. Hess matritsasi (ikkinchi hosilalar) esa ikkinchi tartib shartlarini beradi.
Shunday   qilib,   Yakobian   matritsasi   va   teskari   akslantish   teoremasi   silliq
akslantishlarning   lokal   xatti-harakatini   to‘liq   tavsiflaydi   va   keyingi   bo‘limda
ochiq-yopiq   akslantishlar   va   lokal   diffeomorfizmning   topologik   oqibatlari   ko‘rib
chiqiladi.
2.2. Ochiq-yopiq akslantishlar hamda lokal diffeomorfizm
Silliq   akslantishlarning   topologik   xossalarini   o‘rganishda   ochiq   akslantish
(open   mapping)  va  yopiq  akslantish  (closed   mapping)  tushunchalari   muhim  o‘rin
tutadi. Bundan tashqari, lokal diffeomorfizm xossasi akslantishning lokal va global
xatti-harakatini tahlil qilishda asosiy vosita hisoblanadi.
Ochiq akslantish deb, agar domenning har qanday ochiq to‘plamining tasviri
kodomenda   ochiq   to‘plam   bo‘lsa,   aytiladi.   Boshqacha   qilib   aytganda,   f:   U   →   V
silliq akslantish ochiq bo‘lsa, har qanday ochiq W   ⊂   U uchun f(W) ochiq to‘plam
bo‘ladi (V da nisbiy topologiyada).
Yopiq   akslantish   esa,   domenning   har   qanday   yopiq   to‘plamining   tasviri
kodomenda yopiq bo‘lishini talab qiladi.
Bu   ikki   xossa   global   diffeomorfizmni   aniqlashda   muhim   rol   o‘ynaydi.
Masalan, agar silliq akslantish bir-birga (in‘eksiya), ochiq va yopiq bo‘lsa, u holda
u   homeomorfizm   (topologik   izomorfizm)   bo‘ladi.   Agar   teskari   akslantish   ham
silliq bo‘lsa – diffeomorfizm.
Lokal diffeomorfizm tushunchasi teskari akslantish teoremadan kelib chiqadi.
Akslantish f lokal diffeomorfizm deb ataladi, agar har bir x   ∈   U nuqtada ochiq V
⊂  U (x  ∈  V) to‘plam mavjud bo‘lib, f|V: V → f(V) diffeomorfizm (ya’ni bir-birga,
ustiga va teskari akslantish silliq) bo‘lsa. Teskari   akslantish   teoremaga   ko‘ra,   bu   shart   Df(x)   invertlanuvchan   bo‘lishi
(rank   Df(x)   =   n,   agar   n   =   m)   bilan   ekvivalentdir.   Ya’ni,   lokal   diffeomorfizm   ⇔
Df(x) har bir nuqtada invertlanuvchan.
Misollar:
1. f: R → R, f(x) = x^3  
   Df(x) = 3x^2. x ≠ 0 da invertlanuvchan → lokal diffeomorfizm.  
   x=0 da kritik nuqta → lokal diffeomorfizm emas.  
   Global jihatdan bir-birga emas (uch qiymatli teskari).
2. f: R^2 \ {0} → R^2 \ {0}, f(x,y) = (x/(x^2+y^2), y/(x^2+y^2)) – inversiya.  
   Lokal diffeomorfizm, lekin global emas (nuqta olib tashlangan).
3. Polar koordinatalar: (r,θ) → (r cos θ, r sin θ) (r>0)  
   Df determinant = r > 0 → lokal diffeomorfizm har doim.
Ochiq akslantish teoremasi (Open Mapping Theorem for Smooth Functions):
agar  f:  R^n  → R^n  silliq  akslantish  bo‘lib, lokal   diffeomorfizm  bo‘lsa  va  domen
bog‘liq  (connected)   bo‘lsa,  u  holda  f   ochiq  akslantishdir.  Ya’ni,  ochiq  to‘plamlar
tasviri ochiq bo‘ladi.
Bu   teorema   lokal   diffeomorfizmning   ochiqlik   xossasini   global   darajaga
ko‘taradi.
Yopiq   akslantish   uchun   qo‘shimcha   shartlar   kerak.   Masalan,   agar   f   proper
(teskari   tasviri   kompakt   to‘plamning   teskarisi   kompakt)   bo‘lsa,   u   holda   yopiq
bo‘lishi mumkin.
Proper   akslantish   misoli:   f(x)   =   e^x   :   R   →   (0,∞)   –   proper   emas   (chegara
yo‘q).  
f(x) = x^2 : R → [0,∞) – proper.
Ehresmann   teoremasi   (fibered  manifoldlar   uchun):   agar   f   proper   submersion
bo‘lsa   (rank   Df(x)=m   har   doim),   u   holda   f   fibered   manifold   bo‘lib,   har   bir   fiber
diffeomorf bo‘ladi. Ochiq-yopiq akslantishlarning kombinatsiyasi:
- Agar f in‘eksiya + ochiq → embedding (joylashtirish)
- Agar f sur‘eksiya + yopiq → quotient mapping
Diffeomorfizm shartlari:
1. Lokal diffeomorfizm (Df invertlanuvchan)
2. Bir-birga (in‘eksiya)
3. Ustiga (sur‘eksiya)
4. Proper yoki domen kompakt bo‘lsa – global diffeomorfizm
Misol:   kompakt   manifoldlar   orasida   silliq   akslantish   darajasi   (degree)
saqlanadi.   Agar   daraja   ±1   bo‘lsa   –   diffeomorfizm   bo‘lishi   mumkin   (Hopf
teoremasi).
Lokal diffeomorfizmning topologik oqibatlari:
- Tasvir ochiq bo‘ladi (yuqoridagi teorema).
-   Har   bir   nuqtada   tasvir   atrofida   diffeomorf   bo‘ladi   →   lokal   topologiya
saqlanadi.
-   Ammo   global   topologiya   farq   qilishi   mumkin:   covering   maps   (qoplovchi
akslantishlar) lokal diffeomorfizm bo‘lib, lekin ko‘p varaqli bo‘ladi.
Misol:   ekspansiyal   qoplovchi   p:   R   →   S^1,   p(t)   =   e^{i   t}   –   lokal
diffeomorfizm, cheksiz varaqli qoplovchi.
Yana misol: universal covering of torus – R^2 → T^2 – lokal diffeomorfizm.
Lokal diffeomorfizm bo‘lmagan, lekin silliq akslantishlar:
- Immersiya: masalan, figura-8 (lemniskata) – o‘zini kesib o‘tadi, rank doimiy
emas.
- Submersion: proyeksiya (x,y) → x – rank=1.
Ochiq akslantishning amaliy ahamiyati: integrallarni o‘zgartirishda, masalan,
koordinatalar   o‘zgartirganda   maydon   elementini   hisoblashda   |det   Df|   >  0   bo‘lishi
kerak. Agar det Df hech qachon nolga teng bo‘lmasa → orientatsiya saqlanadi yoki
doimiy o‘zgaradi.
Topologik   invariantlar:   lokal   diffeomorfizm   homeomorfizm   bo‘ladi   (teskari
akslantish   teoremasidan),   shuning   uchun   lokal   invariantlar   (o‘lcham,   bog‘liqlik)
saqlanadi.
Global   invariantlar   (fundamental   group,   homology)   farq   qilishi   mumkin
(qoplovchi misollar).
Sard   teoremasi   bilan   bog‘lanish:   kritik   qiymatlar   (Df   ranki   to‘liq   emas)
to‘plami   nol   o‘lchamli,  shuning   uchun   muntazam   qiymatlar   (lokal   diffeomorfizm
nuqtalari) zich bo‘ladi.
Shunday   qilib,   ochiq-yopiq   akslantishlar   va   lokal   diffeomorfizm   silliq
akslantishlarning   topologik   xatti-harakatini   to‘liq   tavsiflaydi.   Bu   xossalar
differensial   topologiya,   manifoldlar   klassifikatsiyasi   va   dinamik   tizimlarda
(fazoviy   o‘zgarishlar)   asosiy   hisoblanadi.   Keyingi   bobda   ushbu   nazariy
natijalarning amaliy sohalardagi qo‘llanilishi batafsil ko‘rib chiqiladi. 3-bob. Silliq akslantishlarning amaliy qo'llanilishi
3.1. Differensial geometriya va manifoldlarda koordinatalar o'zgartirish
Differensial   geometriya   silliq   akslantishlarning   eng   muhim   qo‘llanilish
sohasidir.   Bu   sohada   silliq   manifoldlar   markaziy   o‘rin   tutadi,   va   manifoldning
ta’rifi   silliq   akslantishlar   (koordinata   xaritalari   va   o‘tish   funksiyalari)   orqali
beriladi.   n-o‘lchamli   silliq   manifold   M   –   bu   lokal   ravishda   R^n   ga   diffeomorf
bo‘lgan   topologik   fazo   bo‘lib,   uning   atlası   (koordinata   xaritalar   jadvali)   mavjud:
har   bir   nuqtada   ochiq   atrofi   U_i   va   homeomorfizm   φ_i:   U_i   →   φ_i(U_i)   ⊂   R^n
(koordinata xarita).
Koordinatalar   o‘zgartirishi   (transition   map)   ikki   xarita   o‘rtasidagi   silliq
akslantishdir:
ψ_{ij} = φ_j  ∘  φ_i^{-1} : φ_i(U_i ∩ U_j) → φ_j(U_i ∩ U_j)
Bu akslantish silliq (C^∞) bo‘lishi manifoldning silliq strukturasini belgilaydi.
Agar   ψ_{ij}   faqat   C^k   bo‘lsa,   manifold   C^k   sinfga   kiradi,   lekin   differensial
geometriyada odatda C^∞ manifoldlar ishlatiladi.
Koordinatalar   o‘zgartirishining   amaliy   ahamiyati   shundaki,   u   manifold
ustidagi   barcha   geometrik   ob‘ektlarni   (vektor   maydonlari,   tensorlar,   metrika,
bog‘lanishlar)   lokal   koordinatalarda   hisoblashga   imkon   beradi.   Masalan,   egri
chiziqning parametri γ(t) berilgan bo‘lsa, uning tezligi vektor γ'(t) koordinatalarda
oddiy   hosila   sifatida   hisoblanadi,   lekin   koordinata   o‘zgarganda   Yakobian
matritsasi orqali transformatsiya qilinadi.
Misollar:
1. Sfera S^2. Standart atlas ikki stereografik proyeksiyadan iborat:
   - Shimoliy qutbdan: φ_N(x,y,z) = (x/(1-z), y/(1-z))
   - Janubiy qutbdan: φ_S(x,y,z) = (x/(1+z), y/(1+z))       O‘tish   funksiyasi   ekvator   yaqinida   ψ   =   φ_S   ∘   φ_N^{-1}(u,v)   =   (u/(u^2   +
v^2), v/(u^2 + v^2)) – bu silliq akslantish (nol nuqtadan tashqari).
2.   Tor   T^2   =   S^1   ×   S^1.   Koordinatalar   (θ,   φ)   mod   2π.   O‘tish   funksiyasi
identik, chunki tor trivial atlasga ega.
Koordinatalar   o‘zgartirishining   muhim   natijasi   –   manifolddagi   funksiyalar,
vektorlar va tensorlarning transformatsiya qonunlari. Masalan:
- Skalyar funksiya f koordinata o‘zgarganda o‘zgarmaydi: f' = f
- Vektor vektor maydon V koordinatada V^i ∂/∂x^i bo‘lib, yangi koordinatada
V'^j = (∂x^j / ∂x^i) V^i (Yakobian orqali)
- Kovariant tensorlar teskari Yakobian bilan transformatsiya qilinadi.
Bu   qonunlar   Christoffel   belgilari,   Riemann   tensorlari   va   Ricci   tensorlarini
hisoblashda asosiy hisoblanadi.
Riemann   metrikasi   g_{ij}   manifoldga   masofa   va   burchaklarni   beradi   va   u
koordinata o‘zgarganda quyidagicha o‘zgaradi:
g'_{kl} = (∂x^i / ∂x'^k)(∂x^j / ∂x'^l) g_{ij}
Bu   transformatsiya   metrikani   tensor   sifatida   saqlaydi   va   Egri   uzunlik,   hajm
elementi kabi invariantlarni hisoblashga imkon beradi.
Amaliy misol: qora tuynuk atrofidagi fazo-vaqtni tavsiflovchi Schwarzschild
metrikasi sferik koordinatalarda beriladi:
ds^2 = -(1 - 2M/r) dt^2 + (1 - 2M/r)^{-1} dr^2 + r^2 (dθ^2 + sin^2θ dφ^2)
Agar   kart   koordinatalariga  o‘tsak   (izotrop   koordinatalar),  metrika  boshqacha
ko‘rinishga   ega   bo‘ladi,   lekin   fizik   invariantlar   (masalan,   hodisalar   ufqi   r=2M)
o‘zgarmaydi.   Bu   koordinatalar   o‘zgartirishining   diffeomorfizm   invariansi   deb
ataladi.
Yana   bir   muhim   qo‘llanilish   –   Lie   guruhlari   va   simmetriyalar.   Agar
manifoldda   bir   parametrli   diffeomorfizmlar   guruhi   mavjud   bo‘lsa   (masalan, aylanish   simmetriyasi),   u   Killing   vektorlarini   hosil   qiladi   va   energiya-moment
tensorining saqlanish qonunlariga olib keladi (Noether teoremasi).
Masalan,   sferaning   SO(3)   simmetriya   guruhi   aylanish   diffeomorfizmlarini
hosil qiladi.
Differensial formalar va eksteryor hisobda koordinatalar o‘zgartirish pullback
orqali   amalga   oshiriladi:   agar   ω   forma   bo‘lsa,   f*ω   =   ω   o‘zgarganda   Yakobian
determinant bilan ko‘payadi (hajm formasi uchun).
Stokes teoremasi ∫_M dω = ∫_{∂M} ω manifoldning chegarasida integrallarni
hisoblashda koordinatalar o‘zgartirish orqali soddalashtiriladi.
Gauss-Bonnet  teoremasi  manifoldning Euler  xarakteristikasini  Gauss  egriligi
orqali bog‘laydi va bu natija faqat silliq diffeomorfizmlar invariansi tufayli to‘g‘ri.
Manifoldlarni   tasniflashda   diffeomorfizm   sinflari   muhim:   masalan,   yuqori
o‘lchamlarda (n≥5) ko‘p manifoldlar diffeomorfizm jihatdan oddiy, lekin topologik
jihatdan farq qiladi (ekzotik sferalar n=7 da).
Koordinatalar   o‘zgartirishining   kompyuter   grafikada   qo‘llanilishi:   3D
modellashtirishda   UV   xaritalash   (texture   mapping)   manifold   yuzasiga   teksturani
joylashtirish uchun silliq akslantish (koordinata xarita) ishlatiladi.
Masalan, sferik modelga Yer xaritasini joylashtirishda Merkator proyeksiyasi
yoki boshqa silliq akslantishlar qo‘llaniladi.
Tibbiy   tasvirlashda   (MRI,   CT)   registratsiya   muammosi   –   ikki   tasvirni
moslashtirish   diffeomorfik   akslantish   orqali   hal   qilinadi   (LDDMM   –   Large
Deformation Diffeomorphic Metric Mapping).
Bu   usul   tasvirdagi   anatomik   strukturalarni   deformatsiya   qilmasdan
moslashtiradi.
Umuman,   differensial   geometriyada   koordinatalar   o‘zgartirishi   nafaqat
hisoblash   vositasi,   balki   manifoldning   ichki   geometrik   va   topologik   xossalarini ochib   beruvchi   asosiy   mexanizmdir.   Keyingi   bo‘limda   silliq   akslantishlarning
fizika va dinamik tizimlardagi qo‘llanilishi batafsil ko‘rib chiqiladi.
3.2. Fizika va dinamik tizimlarda misollar
Silliq   akslantishlar   fizikaning   deyarli   barcha   sohalarida,   xususan   klassik
mexanika, relativlik nazariyasi, kvant mexanikasi va dinamik tizimlar nazariyasida
markaziy rol o‘ynaydi. Fizikada silliq akslantishlar ko‘pincha fazoviy o‘zgarishlar,
koordinata   transformatsiyalari,   simmetriyalar   va   traektoriyalarni   modellashtirish
uchun ishlatiladi.
Klassik   mexanikada   eng   muhim   qo‘llanilish   –   konfiguratsiya   fazosi   va
fazoviy fazodagi silliq akslantishlar. Harakat tenglamalari odatda quyidagi shaklda
beriladi:
dx/dt = v(x), yoki to‘liqroq Hamilton tizimida:
dq/dt = ∂H/∂p,   dp/dt = -∂H/∂q
Bu   yerda   (q,   p)   fazoviy   fazo   koordinatalari,   H(q,p)   –   Hamilton   funksiyasi
silliq   funksiya   deb   faraz   qilinadi.   Hamilton   funksiyasining   silliqligi   fazoviy
oqimning   (flow)   silliq   diffeomorfizm   bo‘lishini   ta’minlaydi.   Ya’ni,   har   bir   t   vaqt
momenti   uchun   φ_t   :   (q(0),   p(0))   →   (q(t),   p(t))   silliq   diffeomorfizm   bo‘ladi
(Liouville teoremasi bo‘yicha hajm saqlovchi).
Misol: garmonik osillator. H = p^2/2m + (1/2) m ω^2 q^2. Oqim φ_t aylanish
diffeomorfizmi bo‘lib, fazoviy fazoda ellipslarni o‘z ichiga aylanadi.
Dinamik tizimlarda fazoviy portretni  tahlil  qilishda  silliq akslantishlar  orqali
traektoriyalar va invariant to‘plamlar o‘rganiladi. Masalan, Lotka-Volterra modeli
(yirtqich-qurbon):
dx/dt = αx - βxy
dy/dt = δxy - γy Bu yerda vektor maydon V(x,y) = (αx - βxy, δxy - γy) silliq bo‘lib, oqim φ_t
silliq   diffeomorfizmlar   oilasini   hosil   qiladi.   Bu   modelda   siklik   traektoriyalar
mavjud bo‘lib, ular silliq akslantish orqali saqlanadi.
Khaos   nazariyasida   silliq   diffeomorfizmlar   muhim:   masalan,   Horseshoe
diffeomorfizmi   (Smale)   yoki   Lorenz   attraktori   yaqinidagi   silliq   oqimlar   xaotik
xatti-harakatni hosil qiladi.
Umumiy   relativlik   nazariyasida   fazo-vaqt   manifoldi   silliq   (C^∞)   deb   faraz
qilinadi,   va   metrika   tensor   g_{\mu\nu}   silliq   funksiya   sifatida   beriladi.
Koordinatalar   o‘zgartirishi   (diffeomorfizm)   fizik   qonunlarni   invariant   saqlaydi
(umumiy kovariantlik prinsipi). Masalan, Schwarzschild yechimi va Kerr metrikasi
o‘rtasidagi o‘zgarishlar silliq diffeomorfizmlar orqali bog‘lanadi.
Gravitational   waves   (gravitatsion   to‘lqinlar)   tahlilida   fazo-vaqtning   kichik
perturbatsiyalari   silliq   akslantishlar   sifatida   modellashtiriladi:   g_{\mu\nu}   =   η_{\
mu\nu} + h_{\mu\nu}, bu yerda h_{\mu\nu} kichik silliq tensor maydon.
Kvant   mexanikasida   to‘lqin   funksiyasi   ψ(x)   silliq   bo‘lmasligi   mumkin
(masalan, infinite potential well da uzilishlar), lekin ko‘pincha silliq fazoda Hilbert
fazosi va operatorlar silliq koeffitsientlar bilan ishlatiladi. Schrödinger tenglamasi i
ħ ∂ψ/∂t = H ψ da H operator silliq potensial V(x) bilan beriladi.
Statistik mexanikada fazoviy integrallar va ergodiklik silliq oqimlar invariansi
bilan   bog‘liq.   Liouville   teoremasi   fazoviy   hajmning   saqlanishini   ta’minlaydi,
chunki oqim diffeomorfizm bo‘lib, Yakobian determinanti 1 ga teng (divergensiya
nol).
Misol: ideal gazning fazoviy oqimi – hajm saqlovchi silliq diffeomorfizm.
Muhandislikda boshqaruv nazariyasida dinamik tizimlar x(t+1) = f(x(t), u(t))
yoki   dx/dt   =   f(x,u)   shaklida   beriladi,   bu   yerda   f   silliq   akslantish.   Linearizatsiya
Df(x*)   atrofida   amalga   oshiriladi,   va   stabilik   Lyapunov   funksiyasi   orqali   tahlil
qilinadi. Robototexnikada   konfiguratsiya   fazosi   (joint   space)   manifold   bo‘lib,
kinematika oldinga va teskari masalalar silliq akslantishlar orqali hal qilinadi: θ →
x   =   FK(θ)   (forward   kinematics)   silliq   akslantish,   teskarisi   IK(θ)   lokal
diffeomorfizm bo‘lishi mumkin.
Misol:  2-bogli   robot   qo‘l.  x =  l1 cos  θ1  + l2  cos(θ1+θ2), y  = l1  sin  θ1 +  l2
sin(θ1+θ2) – silliq akslantish θ dan (x,y) ga.
Optika   va   elektrodinamikada   nur   traektoriyalari   silliq   akslantishlar   orqali
beriladi:   Fermat   prinsipi   bo‘yicha   optik   yo‘l   stasionar   bo‘ladi,   va   geodezik
tenglamalar silliq metrika bilan hisoblanadi.
Plazma   fizikasida   MHD   (magnetohydrodynamics)   tenglamalari   silliq   vektor
maydonlari   bilan   beriladi,   va   magnit   chiziqlarning   diffeomorfik   o‘zgarishi
saqlanish qonunlarini hosil qiladi.
Astrophysikada   yulduzlar   ichki   strukturasini   modellashtirishda   differensial
tenglamalar (Lane-Emden) silliq funksiyalar bilan yechiladi.
Termodinamikada   holat   o‘zgarishlari   silliq   akslantishlar   orqali   beriladi:
P(V,T), S(V,T) va boshqalar. Fazoviy o‘tishlar (phase transitions) kritik nuqtalarda
silliqlikni yo‘qotishi mumkin, lekin odatda silliq deb faraz qilinadi.
Sun’iy   intellekt   va   mashina   o‘qitishda   “geometric   deep   learning”   va
“manifold   hypothesis”   silliq   akslantishlarga   asoslanadi:   ma’lumotlar   yuqori
o‘lchamli   fazoda   past   o‘lchamli   silliq   manifoldda   yotadi   deb   faraz   qilinadi.
Normalizing   flows   modellari   diffeomorfik   akslantishlar   orqali   zichlikni
o‘zgartiradi: z = f(x), det Df ≠ 0.
Misol: RealNVP, Glow modellari – teskari diffeomorfizm orqali ma’lumotlar
taqsimotini o‘rganadi.
Biofizikada molekula dinamikasi (molecular dynamics) Newton tenglamalari
silliq potensial energiya V(r) bilan simulyatsiya qilinadi (Lennard-Jones potensiali
silliq emas, lekin yaqinlashuvda silliq qilinadi). Umuman, fizika va dinamik tizimlarda silliq akslantishlar nafaqat matematik
qulaylik,   balki   tabiatdagi   uzluksiz   o‘zgarishlarni   modellashtirishning   tabiiy   usuli
hisoblanadi. Ular simmetriya, saqlanish qonunlari, stabilik va xaosni tahlil qilishda
asosiy vosita bo‘lib xizmat qiladi. Xulosa
Ushbu   kurs   ishida   silliq   akslantishlar   mavzusi   har   tomonlama   o‘rganildi   va
ularning   matematikaning   differensial   geometriya,   topologiya   hamda   differensial
tenglamalar sohalaridagi fundamental o‘rni aniq ko‘rsatib berildi.
Ishning   birinchi   bobida   silliq   akslantishlarning   nazariy   asoslari   batafsil
yoritildi.   Akslantish   tushunchasi   va   uning   tasnifi   berildi,   silliq   akslantishning
matematik   ta’rifi   (C^∞   sinf)   va   differensiallanuvchanlik   shartlari   tahlil   qilindi.
Shuningdek,   silliq   akslantishlarning   darajasi   va   klassifikatsiyasi   (diffeomorfizm,
lokal   diffeomorfizm,   immersion,   submersion   va   boshqalar)   misollar   bilan   ko‘rib
chiqildi.   Bu   bobda   silliq   akslantishlarning   manifoldlar   strukturasini   belgilovchi
asosiy mexanizm ekanligi ta’kidlandi.
Ikkinchi   bob   silliq   akslantishlarning   differensial   va   topologik   xossalariga
bag‘ishlandi. Yakobian matritsasi va uning roli, teskari akslantish teoremasi chuqur
tahlil   qilindi.   Ochiq   va   yopiq   akslantishlar,   lokal   diffeomorfizmning   topologik
oqibatlari (masalan, qoplovchi akslantishlar, transversallik) va Sard teoremasi kabi
muhim natijalar misollar bilan izohlandi. Bu xossalar silliq akslantishlarning lokal
va global xatti-harakatini to‘liq tavsiflovchi asosiy vositalar ekanligi ko‘rsatildi.
Uchinchi   bobda   silliq   akslantishlarning   amaliy   qo‘llanilishi   ko‘rib   chiqildi.
Differensial geometriyada koordinatalar o‘zgartirishining manifoldlar strukturasini
belgilashi,   Riemann   metrikasi   va   tensorlarning   transformatsiyasi   misollari   (sfera,
tor,   Schwarzschild   metrikasi)   bilan   yoritildi.   Fizika   va   dinamik   tizimlarda   esa
Hamilton   mexanikasi,   fazoviy   oqimlar,   Liouville   teoremasi,   xaos   nazariyasi,
relativlik   nazariyasi,   robototexnika   va   hatto   zamonaviy   sun’iy   intellekt   modellari
(normalizing   flows)   da   silliq   akslantishlarning   markaziy   o‘rni   batafsil   misollar
bilan ko‘rsatildi.
Olingan asosiy xulosalar quyidagicha: 1. Silliq akslantishlar zamonaviy matematika va fizikaning asosiy tilidir; ular
uzluksiz o‘zgarishlarni, simmetriyalarni va invariantlarni eng aniq ifodalaydi.
2. Yakobian matritsasi va teskari akslantish teoremasi lokal xossalarni, ochiq-
yopiq akslantishlar va diffeomorfizmlar esa global xossalarni belgilaydi.
3.   Differensial   geometriya   va   fizikada   silliq   akslantishlarsiz   manifoldlar,
fazoviy oqimlar, metrikalar va saqlanish qonunlarini tavsiflash imkonsiz bo‘lar edi.
4.   Zamonaviy   ilmiy   yo‘nalishlarda   (geometric   deep   learning,   tibbiy   tasvir
registratsiyasi,   molekulyar   dinamika)   silliq   akslantishlar,   xususan   diffeomorfik
transformatsiyalar tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda.
Kelajakdagi tadqiqot yo‘nalishlari sifatida quyidagilarni ko‘rsatish mumkin:
-   Yuqori   o‘lchamli   manifoldlarda   diffeomorfizm   guruhlari   va   ularning
klassifikatsiyasi;
-   Silliq   akslantishlarni   mashina   o‘qitishda   (generativ   modellar,   manifold
learning) yanada samarali qo‘llash;
-   Singular   perturbatsiyalar   va   silliqlikni   yo‘qotish   holatlarida   (fazoviy
o‘tishlar, singularliklar) akslantishlar nazariyasini rivojlantirish;
-   Ekzotik   manifoldlar   va   silliq   strukturalarning   topologik   invarianslari
bo‘yicha yangi tadqiqotlar.
Ushbu   kurs   ishi   silliq   akslantishlarning   nafaqat   nazariy,   balki   keng   amaliy
ahamiyatga ega ekanligini yana bir bor tasdiqladi va mavzuni chuqur o‘rganishga
asos bo‘ldi. Foydalanilgan adabiyotlar ro'yxati
1.   Lee,   John   M.   Introduction   to   Smooth   Manifolds.   –   2nd   ed.   –   New   York:
Springer, 2012. – 708 p.
2.   Warner,   Frank   W.   Foundations   of   Differentiable   Manifolds   and   Lie
Groups. – New York: Springer, 1983. – 270 p.
3.   Spivak,   Michael.   Calculus   on   Manifolds.   –   New   York:   Addison-Wesley,
1965. – 144 p.
4.   Guillemin,   Victor;   Pollack,   Alan.   Differential   Topology.   –   Providence:
AMS Chelsea Publishing, 2010. – 222 p.
5. Arnold, Vladimir I. Mathematical  Methods of Classical  Mechanics. – 2nd
ed. – New York: Springer, 1989. – 508 p.
6. Abraham, Ralph; Marsden, Jerrold E. Foundations of Mechanics. – 2nd ed.
– Providence: AMS Chelsea Publishing, 2008. – 826 p.
7.   Milnor,   John.   Topology   from   the   Differentiable   Viewpoint.   –   Princeton:
Princeton University Press, 1997. – 76 p.
8. Hirsch,  Morris W. Differential  Topology. – New York:  Springer, 1997. –
222 p.
9.   Lang,   Serge.   Differential   and   Riemannian   Manifolds.   –   New   York:
Springer, 1995. – 376 p.
10.   Conlon,   Lawrence.   Differentiable   Manifolds.   –   2nd   ed.   –   Boston:
Birkhäuser, 2001. – 418 p.
11. Bröcker, Theodor; Jänich, Klaus. Introduction to Differential Topology. –
Cambridge: Cambridge University Press, 1982. – 176 p.
12. do Carmo, Manfredo P. Differential Geometry of Curves and Surfaces. –
Revised ed. – Mineola: Dover Publications, 2016. – 528 p.
13. Jost, Jürgen. Riemannian Geometry and Geometric Analysis. – 7th ed. –
Berlin: Springer, 2017. – 611 p. 14.   Tu,   Loring   W.   An   Introduction   to   Manifolds.   –   2nd   ed.   –   New   York:
Springer, 2011. – 410 p.
15.   Boothby,   William   M.   An   Introduction   to   Differentiable   Manifolds   and
Riemannian Geometry. – 2nd ed. – Orlando: Academic Press, 2002. – 419 p.
16.   O'Neill,   Barrett.   Semi-Riemannian   Geometry   with   Applications   to
Relativity. – New York: Academic Press, 1983. – 468 p.
17.   Wald,   Robert   M.   General   Relativity.   –   Chicago:   University   of   Chicago
Press, 1984. – 506 p.
18.   Smale,   Stephen;   Hirsch,   Morris   W.   Differential   Equations,   Dynamical
Systems,   and   an   Introduction   to   Chaos.   –   3rd   ed.   –   Waltham:   Academic   Press,
2012. – 432 p.
19.   Perko,   Lawrence.   Differential   Equations   and   Dynamical   Systems.   –   3rd
ed. – New York: Springer, 2001. – 557 p.
20. Guckenheimer, John;  Holmes,  Philip. Nonlinear  Oscillations,  Dynamical
Systems, and Bifurcations of Vector Fields. – New York: Springer, 1983. – 459 p.
21.   Pontryagin,   Lev   S.   Ordinary   Differential   Equations.   –   Moscow:   Nauka,
1970 (o‘zbek tilidagi tarjimasi mavjud).
22.   Hartman,   Philip.   Ordinary   Differential   Equations.   –   2nd   ed.   –
Philadelphia: SIAM, 2002. – 612 p.
23. Coddington, Earl A.; Levinson, Norman. Theory of Ordinary Differential
Equations. – New York: McGraw-Hill, 1955. – 429 p.

Silliq akslantishlar

Sotib olish
  • O'xshash dokumentlar

  • Kutubxona faoliyatini loyihalash
  • Yangi texnologiyalarni boshqarish va korxonada autsorsing
  • Universitet professor – o’qituvchilarini boshqarish tizimi uchun ma’lumotlar bazasi
  • Qashqadaryo turistik mintaqasi resurslari va rivojlanish imkonyatlari
  • Oshkormas funksiyalar

Xaridni tasdiqlang

Ha Yo'q

© Copyright 2019-2026. Created by Foreach.Soft

  • Balansdan chiqarish bo'yicha ko'rsatmalar
  • Biz bilan aloqa
  • Saytdan foydalanish yuriqnomasi
  • Fayl yuklash yuriqnomasi
  • Русский