惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
C
Cisco Blogs
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
T
Tor Project blog
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Scott Helme
Scott Helme
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
N
News and Events Feed by Topic
The Register - Security
The Register - Security
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
SecWiki News
SecWiki News
T
True Tiger Recordings
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
L
LINUX DO - 最新话题
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
S
Security @ Cisco Blogs
T
Troy Hunt's Blog
P
Palo Alto Networks Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
L
Lohrmann on Cybersecurity
T
Tailwind CSS Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
IT之家
IT之家
J
Java Code Geeks
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
The Hacker News
The Hacker News
Jina AI
Jina AI
S
Secure Thoughts
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
爱范儿
爱范儿
月光博客
月光博客
S
Schneier on Security
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
博客园 - 【当耐特】
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
H
Hacker News: Front Page
Know Your Adversary
Know Your Adversary
PCI Perspectives
PCI Perspectives
罗磊的独立博客
A
Arctic Wolf
雷峰网
雷峰网
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Google DeepMind News
Google DeepMind News
V
Visual Studio Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Latest news
Latest news

Все публикации подряд на Хабре

Plan-tango: как я перестал гонять план между Claude Code и Codex руками Динозавры в проде: сколько лет языкам программирования и кто до сих пор зарабатывает на «мёртвых» Как стать postgres в чужом облаке: краш-тест безопасности управляемых БД Погружение в новый проект: как не потерять месяц жизни Простой гайд по Kling Motion Control от А до Я Семантический слой: архитектура, подходы и роль в эпоху AI-аналитики Гоняться за оптовиками и чуть не закрыться, придумать «стартовый набор новичка» и удвоить выручку НЕкурс про разработку безопасного программного обеспечения (РБПО) Теология возможных миров. Есть ли боги в мультивселенной, или мультивселенная и есть Бог? Что делать, если не прошли переаккредитацию ИТ-компании в 2026 году: пошаговый план действий Нейросеть для работы с текстом — как генерировать чистый и уникальный текст для студентов Прокачать SQLite и сократить векторы в видеоформате — открытые инструменты для работы с эмбеддингами Киберзадачи в сеттинге Minecraft. Школьники в финале ВсоШ по инфобезу Windows 11 будет работать быстрее на всех компьютерах. Теперь официально Кэширование в Symfony: как мы сломали авторизацию и починили ее через Lock Стажеры uAcademy*. Опыт кураторства дипломов: почему стажировок недостаточно Команда выросла, методы — остались «Ошибка выжившего» на примере спортсменов Испытание временем — как тестировать цифровой двойник, если физического объекта ещё не существует Как обычный кухонный таймер на ESP32 превратился в домашний центр уведомлений Как мы научили СХД TATLIN.OBJECT мигрировать данные из S3-хранилища MinIO Онлайн-приключение для IT-команд, как альтернатива корпоративу в Zoom Экскурсия по «зоопарку» сетевого трафика: топ-10 аномалий внутри вашего периметра Книга: «System Design. Проектирование мобильных систем. Подготовка к сложному интервью» Критическое мышление руководителя: как один красивый слайд может привести к дорогой ошибке Ecommerce на Laravel, или как мы собрали headless-слой для фронтов (6 часть) Обновление macOS для инженеров поддержки Делаем ностальгический фильмоскоп на Raspberry Pi Zero 2 W От баз данных до инструментов для ИИ-экосистем: проекты, которые получили гранты Yandex Open Source Больше, чем просто безопасность, или Зачем контролировать зависимости Тот неловкий момент, когда письмо от Джованни из Швейцарии не оказалось обманом Почему AAA-игры проваливаются? Разбираем примеры Как запустить 3D-приложение на сервере без GPU: от SwiftShader до WARP Благоустраиваем Firefox: встроенный VPN Современный Angular: Заменяем жизненные циклы на сигналы HR-бот на базе RAG: архитектура корпоративной базы знаний для ресторанного холдинга Почему ИИ не заменит аналитика при подготовке технического задания InSales без пушей: как бесплатно перенести уведомления о заказах в Telegram на Yandex Cloud Serverless Александрийская библиотека: краткая история античной системы хранения Почему японские компании занимаются всем подряд Откуда берутся молнии? Ответ на этот вопрос становится всё интереснее 1C Code Bench — бенчмарк для оценки способности LLM писать код на 1С ЭЛТ-монитор разгонял электроны до 30% скорости света. Это был ускоритель частиц на 25 кВ Как мы укротили сложный процесс с помощью CQRS и стейт-машин Сокращение ручной работы на примере Spring Boot-проекта: OpenAPI generator, QueryDsl, OpenAI Ubuntu Core 26: snap-компоненты, Livepatch на ARM и новый подход к сборке Нагрузочное тестирование без нагрузки и тестов: используем k6 для мониторинга API ПМК и Кастанеда. Часть 3.4 Бросивший вызов смерти Через тернии к солнцу: запускаем 30-летний Sun SPARCstation 5 в 2026 году Мобильный Vivaldi 8.0 — Лучший браузер для лета Онлайн-переезд EVPN-VXLAN-фабрики между дата-центрами: euNetworks → QupraDC без остановки сервиса Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета Про обучение роботов Как я спас продакшен (n8n 1.41+ и Python-парсеры) от сетевых аномалий в мае 2026 года Азиатский финансовый кризис в 90-е: как это было и как повлияло на IT AI API ключ нейросетей: +300 нейросетей по одному ключу и оплата рублями Архитектура автоматизации частного дома: KNX, Modbus, Node-RED и Sprut.Hub Разработка на Python: когда много думать = вредить проекту Пишем Java-скрипт, который собирает проект в один файл для контекста в чат DeepSeek или другие LLM Самодельный elgato-like макропад. Часть 2, софтовая Гайд: как системному аналитику построить доменную модель для Java-микросервисов Балансировка входящего трафика на железе: как надёжно вывести K8s наружу с MetalLB, BGP и L2 (подход от Deckhouse) «Мементо»: как фильм Нолана 2000 года удивительно точно иллюстрирует работу ИИ- агентов ИИ в работе с данными: как аналитики используют нейросети и почему без человека пока никак ИИ в работе с данными: как аналитики используют нейросети и почему без человека пока никак Шахматные программы VI. Структура поиска Stockfish Blockstor: Kubernetes-native альтернатива LINSTOR, которую мы готовим как отдельный CNCF-проект Эксперименты с WAP в 2026 году Мышление техно-бро: почему умные технари ведут себя глупо, а общество это НЕ кусок кода Шестнадцатеричная запись чисел с плавающей точкой в C++, Java, Go Архитекторы в ИТ — кто все эти люди на созвонах и почему без них современный бизнес начинает страдать Пишем Third Person Controller на MonoGame. Часть I Загрузка PocketHandyBox Linux с помощью TinyPXE Server, iPXE и WinNFSd Гараж стоит десятилетиями, а твой софт всего несколько лет. Стоит ли он твоих усилий? Как я 8 дней ловил утечку памяти в Nuxt 3 SSR, и несколько раз думал, что починил Почему советские программисты не сделали GTA Последовательное иерархическое распределение сумм. Создание БД. Распределение сумм по правилам средствами PostgreSQL Язык программирования T Может ли большая языковая модель обладать сознанием? Ключ к вычислимости ℵ₋₁ Как подсадить разработку на ИИ Кодировка: почему « ё » оказалось не моё? Использование SNMP Trap/Inform сообщений в мониторинге сети Как я не нашёл нормальную альтернативу WinSSHTerm на macOS, психанул и написал свою UUID мертв? Да здравствует Smart ID! Почему ваш проект заслуживает лучшего «Слепой прогон»: почему ваш IPS начинает стрелять по своим в первый же день Из жизни провайдеров: история одного факапа Линии влияния в многопролётных шарнирных балках: бесплатный веб-инструмент для проверки расчётов Я перевёл 200K строк JS на TS с Claude Code. Что прошло, что сломалось Telegram-бот, который молча скачивает видео по ссылкам в групповых чатах: как это сделать, не ломая приватность Три попытки обогнать в бенче базовую Gemma 4 дообучением — и все три мимо Создал свой генератор случайных чисел на потоках Как уйти в тень: Полный гайд по анонимным платежам от рублей до виртуальной карты в 2026 Реверс-инжиниринг, цифровой двойник и ESP32 — что эти трое забыли на производстве? Задачка со звездочкой Как я создал систему, которая знает меня лучше чем я сам Root в контейнере — это root на хосте? Разбираю особенности прав доступов в контейнерах Docker/Podman Ультимативный гид по Codex CLI: от первой установки до воркфлоу io_uring без розовых очков: 5 граблей, которые сожгли мне неделю, и где он реально быстрее epoll Я протестировал 8 VPN-сервисов в России в 2026 году. Вот честный результат Улучшаем поисковые подсказки — от retrieval к генерации
Формула интегрирования по частям с точки зрения дифференциальной геометрии
drzewo · 2026-05-28 · via Все публикации подряд на Хабре

Формула интегрирования по частям известна всем со школьной скамьи. В вузах она, как правило, изучается в координатном виде в\mathbb{R}^mв курсах математического анализа и УРЧП. В этой статье мы приведем инвариантную геометрическую версию этой формулы и отметим некоторые конструкции теории динамических систем, с которыми она естественным образом связана.

Напомним некоторые определения.

Возьмём гладкое многообразие M с локальными координатами x=(x^1,\ldots,x^m) и зададим на нём векторное поле v(x)=(v^1,\ldots, v^m)(x) (все объекты далее мы считаем гладкими).

Будем считать, что для t \in (-\varepsilon, \varepsilon) определено семейство диффеоморфизмов g^t: M \to M, удовлетворяющее следующей задаче Коши:

\frac{d}{dt}g^t(x) = v(g^t(x)), \quad g^0(x) = x.

Это семейство называется фазовым потоком поля v.

В координатной записи компоненты этого отображения выглядят следующим образом:

g^t(x) = (g^t_1(x), \dots, g^t_m(x)).

Производной Ли вдоль поля v от дифференциальной k-формы

\omega = \sum_{i_1 < \dots < i_k} \omega_{i_1 \dots i_k}(x) dx^{i_1} \wedge \dots \wedge dx^{i_k}

называется k-форма

L_v \omega =  \left. \frac{d}{dt} \right|_{t=0} \sum_{i_1 < \dots < i_k} \omega_{i_1 \dots i_k}(g^t(x)) d(g^t_{i_1}(x)) \wedge \dots \wedge d(g^t_{i_k}(x)).

Кроме линейности, оператор L_v обладает ещё рядом замечательных свойств, которые мы будем восстанавливать по мере надобности, а сейчас отметим лишь одно: на 0 -форму, т.е. функцию f:M\to\mathbb R , производная Ли действует так:

L_vf=v^i\frac{\partial f}{\partial x^i}.

По повторяющимся индексам ведётся суммирование.

Итак, для функций производная Ли — это производная в силу системы ОДУ с векторным полем v.

Нам ещё понадобится оператор внутреннего дифференцирования i_v. Этот оператор действует на k-формы,k>0. Он по определению линеен и задаётся на базисных k-формах следующим образом:

i_v(dx^{i_1} \wedge \dots \wedge dx^{i_k}) = \sum_{s=1}^k (-1)^{s+1} v^{i_s} dx^{i_1} \wedge \dots \wedge \widehat{dx^{i_s}} \wedge \dots \wedge dx^{i_k}.

Символ \widehat{\dots} означает, что соответствующий сомножитель пропущен.

Основная теорема.

Теорема. Предположим, что на M задана m-форма

\psi=\rho(x)dx^1\wedge\ldots\wedge dx^m,

причём

L_v\psi=0.\qquad (1)

(Об этом интересном предположении поговорим подробнее ниже.)

Пусть Q\subset M — компактное m-мерное подмногообразие с гладкой границей \partial Q, которое получается в результате замыкания открытого множества.

Тогда для любых гладких функций f,g:M\to \mathbb{R} верна формула:

\int_Q (L_vf)g\psi=\int_{\partial Q}fg i_v\psi-\int_{Q}f(L_v g)\psi.\qquad(2)

Это и есть инвариантная дифференциально-геометрическая версия формулы интегрирования по частям.

На самом деле в этой теореме достаточно, чтобы все объекты f,g,\psi,v были определены во внутренности Q и вели себя регулярно во всём Q вплоть до границы включительно.

Для проверки условий теоремы полезно иметь в виду, что

L_v\psi=\frac{\partial (\rho v^i)}{\partial x^i}dx^1\wedge\ldots\wedge dx^m.

Чаще всего в учебниках по анализу и УРЧП формула (2) встречается для случая:

M=\mathbb{R}^m,\quad v=\frac{\partial}{\partial x^j},\quad \psi=dx^1\wedge\ldots\wedge dx^m.

Тогда она приобретает вид:

\int_Q \frac{\partial f}{\partial x^j}gdx^1\wedge\ldots\wedge dx^m=\int_{\partial Q}fg n_jdS-\int_{Q}\frac{\partial g}{\partial x^j}fdx^1\wedge\ldots\wedge dx^m,

где n_j — компонента вектора внешней единичной нормали к поверхности \partial Q, а dS — элемент площади на этой поверхности.

Равенство (1) имеет следующий динамический и геометрический смысл. Предположим, что \rho \ge 0 на M. Тогда на M определено понятие объёма (меры) множества:

\mu(D)=\int_D\psi.

Если равенство (1) выполнено, то поток g^t сохраняет объём любого (измеримого по Лебегу) множества:

\mu(D)=\mu(g^t(D)),\quad \forall t\in\mathbb{R}.

Отметим, что если многообразие Q не имеет границы (\partial Q=\emptyset), то в силу равенства (2) оператор L_v оказывается кососимметричным на пространстве гладких функций в смысле L^2(Q)-скалярного произведения.

Это весьма неслучайный факт. Рассмотрим семействоU^t линейных операторов на пространствеL^2(Q):

(U^tf)(x):=f(g^t(x)).

В силу отмеченного выше свойства фазового потока сохранять объем, каждый из операторовU^tоказывается изометрией:

\|U^t\|=1.

Если функцияfгладкая, то

\frac{d}{dt}U^tf=L_v f,\quad U^0=\mathrm{id}.

В этом смысле мы можем написать

U^t=e^{tL_v}.

Это равенство соответствует конечномерной ситуации, когда экспонента от кососимметрической матрицы является матрицей ортогональной.

Доказательство теоремы.

Оператор L_v подчиняется правилу Лейбница:

L_v(fg\psi)=(L_vf)g\psi+f(L_vg)\psi+fgL_v\psi.

Последнее слагаемое справа равно нулю в силу (1).

Воспользуемся магической формулой Картана (Cartan’s magic formula):

L_v(fg\psi)=di_v(fg\psi)+i_vd(fg\psi).

Последнее слагаемое в ней равно нулю как внешний дифференциал от m-формы на m-мерном многообразии.

Для завершения доказательства нам остаётся проинтегрировать получившееся равенство

di_v(fg\psi)=(L_vf)g\psi+f(L_vg)\psi

по Q и воспользоваться формулой Стокса:

\int_Q di_v(fg\psi)=\int_{\partial Q}i_v(fg\psi).

Теорема доказана.