映射锥
映射锥与位移(Mapping Cone)
- 定义
- 依赖深度 layer 13
- 同调代数
- 复形与导出三角
def.mapping-cone · 同调代数 · 映射锥 · 位移
又称映射锥·mapping cone·位移·shift·K[1]·Exercise 7.8·Definition 7.1.4·Def 7.1.4
陈述
态射 的映射锥是复形
(矩阵按 分块:左上取自 的微分,右下取自 的微分,左下是 的分量; 只要 与微分交换。)-位移 取 ,微分带符号 。
说明
用处:给出短正合列 (一般不分裂)。于是每个态射都能嵌进一条「几乎正合」的序列,这是三角范畴的出发点 —— 后面所有导出三角的定义都靠它。
它指向谁(出边)
推出 1
-
映射锥 三角可旋转、可延拓
旋转。 不妨设 ,即三角是 。要证 导出。把 取成含入 ,则它的映射锥是
再给出 与 之间的两个互逆(同伦意义下)映射 ,以及同伦 使 。逐项算完即得两个三角在同伦范畴里同构,于是旋转后的三角也是导出的。∎
反复旋转就得到整条长序列 。∎
延拓。 给定 ,直接取三角 即得第 3 条。
给定三角态射的左边两步 、,先把 与 都取成映射锥的形式。要造 ,令其矩阵形式为
其中 是 的一个同伦(它零伦来自三角的交换性)。逐项验证 即可,这一步用到同伦方程本身。∎
推论(映射锥唯一)。 两个都是 的锥的三角都是导出的,于是它们之间有一个「前两步都是恒等」的三角态射;由「前两步同伦等价则第三步也同伦等价」(下一条引理),这两个锥同伦等价。∎
证明的模式很固定:先把三角摆成映射锥的样子,然后矩阵硬算。同伦范畴里所有三角的定理都是这么来的。
定义引用 2
-
导出三角的定义就是「同构于某个映射锥三角」。
-
那个三角就是映射锥三角。
谁指向它(入边)
定义引用 2
-
映射锥是一个复形,它的微分靠拼接造出来。
-
映射锥逐项取的是 —— 加法范畴里的双积。
参考
- Le Stum, An introduction to condensed mathematics, §7.1
常见问法 1 条
同一星团的其他概念 34 个
- 上链复形layer 10
- 同伦layer 11
- 右导出函子layer 11
- 加法函子与复形构造交换layer 11
- 范畴嵌入复形layer 11
- 单纯对象给出链复形layer 11
- F-零调对象layer 12
- 同伦范畴layer 12
- 复形范畴是加法范畴layer 13
- 同伦等价的判据layer 13
- Leray 零调性layer 13
- 导出三角layer 14
- 导出函子就是 Kan 延拓layer 14
- 左正合性与 R⁰layer 14
- 导出范畴layer 15
- 三角态射的性质layer 15
- 加法函子保导出三角layer 15
- 正合列给出导出三角layer 15
- K(A) 允许分式演算layer 15
- 三角的旋转与延拓layer 15
- 扩展群 Extlayer 16
- Hom 在同伦范畴与导出范畴里一样layer 16
- 内射复形:零调、拟同构与同伦layer 16
- 内射与零调的等价layer 16
- 内射消解之间的提升layer 16
- 全复形还是内射消解layer 16
- 内射复形就是导出范畴layer 16
- 同调的两条正合列layer 17
- 复形范畴是阿贝尔范畴layer 17
- 阿贝尔群的 Extlayer 17
- 投射对象没有高次 Extlayer 17
- 导出函子的长正合列layer 17
- Ext 就是 RHomlayer 18
继续
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