Tubulare Umgebung
In der Mathematik ist die tubulare Umgebung oder Tubenumgebung ein häufig verwendetes technisches Hilfsmittel der Differentialtopologie.
Satz von der Tubularen Umgebung
Es sei eine differenzierbare Mannigfaltigkeit und eine kompakte differenzierbare Untermannigfaltigkeit. Dann gibt es eine Umgebung von in mit der folgenden Eigenschaft:
Es gibt ein Faserbündel mit Totalraum , Basis und Faser diffeomorph zu
- .
Weiterhin ist der Nullschnitt dieses Faserbündels.
Diese Umgebung wird als Tubenumgebung von bezeichnet, sie ist nur bis auf Isotopie eindeutig bestimmt.
Siehe auch
Literatur
- James R. Munkres: Elementary differential topology. Lectures given at Massachusetts Institute of Technology, Fall 1961. Revised edition. In: Annals of Mathematics Studies, No. 54. Princeton University Press, Princeton NJ 1966
Weblinks
- Schnürer: Differentialtopologie (PDF; 755 kB) Satz 1.16
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Autor/Urheber: Krishnavedala, Lizenz: CC BY-SA 3.0
A moebius strip parametrized by the following equations:
- ,
obtained with n=1 in the standard moebius strip equations.
The plot was created using the maxima script below:Autor/Urheber: Kilom691, Lizenz: CC BY-SA 4.0
Voisinage tubulaire de la courbe y=sin(x)
def main():
f = sin(x)
a = 0
b = 2 * pi
N = 1000
# consider N points in the interval [a, b]
X = [a + (b - a) / N * k for k in range(N + 1)]
Y = [f(x=u) for u in X]
ll = 3
# length of lines perpendicular to the curve
lls = 0.3
# smaller subsegments
thin_line = 2
thick_line = 4
# will draw lines perpendicular to the graph of Y=f(X) at
# points separted by length of 'spacing'
spacing = 0.015
M = floor(spacing * N)
# colors
red = [0.867, 0.06, 0.14]
blue = list(vector([0, 129, 205]) / QQ(256))
green = list(vector([0, 200, 70]) / QQ(256))
G = Graphics()
# plot the lines
for k in range(1, N + 1):
p = (k - 1) * M + 2
if p >= N:
break
# the normal to the curve at (X(p), Y(p))
Normal = vector([-(Y[p + 1] - Y[p - 1]), X[p + 1] - X[p - 1]])
Normal = Normal / norm(Normal)
G += line([(X[p] - lls * Normal[0], Y[p] - lls * Normal[1]),
(X[p] + lls * Normal[0], Y[p] + lls * Normal[1])],
color=red,
thickness=0.7 * thick_line)
# plot the curve
G += line2d(zip(X, Y), thickness=thick_line, color=blue)
G.axes(False)
G.set_aspect_ratio(1)
return G