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

博客园_首页
C
Comments on: Blog
博客园 - Franky
J
Java Code Geeks
D
DataBreaches.Net
G
GRAHAM CLULEY
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Forbes - Security
Forbes - Security
I
InfoQ
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
P
Palo Alto Networks Blog
Scott Helme
Scott Helme
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Help Net Security
Help Net Security
P
Privacy International News Feed
量子位
C
Check Point Blog
S
Security Archives - TechRepublic
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
AI
AI
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Webroot Blog
Webroot Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 聂微东
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
S
Security @ Cisco Blogs
Cloudbric
Cloudbric
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
罗磊的独立博客
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
W
WeLiveSecurity
Know Your Adversary
Know Your Adversary
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
H
Help Net Security
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
A
Arctic Wolf
V
V2EX
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
Martin Fowler
Martin Fowler
U
Unit 42
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园 - 【当耐特】
美团技术团队

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Кто решает судьбу вашего проекта? Разбираем заинтересованные стороны. BABOK #1 Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Теорема Фробениуса
Олег Зубелевич · 2026-06-14 · via Все публикации подряд на Хабре

Эта заметка является продолжением статьи: «Выпрямление векторных полей и коммутирование потоков».

Возьмем гладкую функцию трех переменных f:\mathbb{R}^3\to\mathbb{R} (предположим, что её градиент нигде не обращается в ноль). Рассмотрим её поверхности уровня:

f(x, y, z) = C

При различных значениях константы C мы получаем набор непересекающихся двумерных поверхностей. Пространство расслаивается на них, как слои в луковице. Если теперь в каждой точке пространства взять касательную плоскость к проходящей через неё поверхности уровня, мы получим поле двумерных плоскостей.

По определению это распределение интегрируемо, а поверхности уровня f(x,y,z)=C являются его интегральными поверхностями.

Обратно, допустим, кто-то задал нам совершенно произвольное гладкое поле двумерных плоскостей в \mathbb{R}^3 и попросил найти для них интегральные поверхности.

Поле двумерных плоскостей можно задать двумя линейно независимыми в каждой точке \mathbb{R}^3 векторными полями u(x,y,z) и v(x,y,z). Тогда через каждую точку (x,y,z) пространства проходит плоскость, содержащая векторы u(x,y,z) и v(x,y,z).

Всегда ли мы сможем найти такую функцию f, поверхности уровня которой будут везде касаться наших плоскостей?

Интуиция может подсказывать, что это всегда возможно, но это не так.

Ответ на вопрос дает теорема Фробениуса.

В этой статье мы сформулируем и докажем эту теорему.


Уравнение в частных производных

Пусть в области D\subset\mathbb{R}^m заданы n гладких векторных полей v_1(x),\ldots,v_n(x).

Теорема 1. Предположим, что в области D данные векторные поля попарно коммутируют:

[v_i,v_j]=0, \quad i,j=1,\ldots,n.

Тогда для задачи Коши для системы уравнений в частных производных

\frac{\partial x}{\partial t^k}=v_k(x), \quad x \big|_{t=0}=\hat x\in D

существует и притом единственное решение x=x(t), где t=(t^1,\ldots, t^n)\in\mathbb{R}^n, при достаточно малых |t|.

Доказательство

Действительно, проверим, что отображение t\mapsto x(t), заданное формулой

x(t)=g_1^{t^1}\circ\ldots\circ g_n^{t^n}(\hat x), \quad g_k^t:=g_{v_k}^t,\qquad(1)

является искомым решением.

По определению фазового потока g_1^t имеем:

\frac{\partial x}{\partial t^1}=v_1(g_1^{t^1}\circ\ldots\circ g_n^{t^n}(\hat x)).

Уравнения по остальным переменным

\frac{\partial x}{\partial t^k}=v_k(x(t)), \quad k\ge 2,

проверяются аналогично. Для этого, пользуясь тем, что потоки коммутируют, необходимо переставить поток g_k^{t^k} в формуле (1) на крайнее левое место и продифференцировать по t^k.

Единственность доказывается аналогично единственности в теореме Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений — с помощью интегрального уравнения:

x(t)=\hat x+\int_{[0,t]}v_i(x(\xi))\,dt^i, \quad [0,t]=\{st\in \mathbb{R}^n \mid 0\le s\le 1\}\subset\mathbb{R}^n.

Теорема доказана. \blacksquare


Теорема Фробениуса

Теорема 2 (о коммутирующих полях). Предположим, что векторные поля

v_i=(v^1_i,\ldots,v^m_i)(x),\quad i=1,\ldots,n,

линейно независимы в каждой точке области D, то есть

\mathrm{rang}\,V=n,\quad V=\begin{pmatrix} v^1_1 & \dots & v^m_1 \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ v^1_n & \dots & v^m_n \end{pmatrix},

и попарно коммутируют:

[v_i,v_j]=0, \quad i,j=1,\ldots,n.

Тогда через каждую точку \hat x\in D проходит и притом единственная гладкая n-мерная поверхность \Sigma(\hat x)\subset D такая, что векторные поля v_1,\ldots,v_n являются базисными на \Sigma(\hat x).

Действительно, отображение из предыдущей теоремы задает параметрическое уравнение поверхности \Sigma(\hat x), при этом параметры (t^1,\ldots,t^n) служат локальными координатами на \Sigma(\hat x) с базисными векторами v_1,\ldots,v_k.

Теорема 3 (Фробениус). Предположим, что векторные поля

v_i=(v^1_i,\ldots,v^m_i)(x),\quad i=1,\ldots,n,

линейно независимы в каждой точке области D и находятся в инволюции:

[v_i,v_j]=c_{ij}^p(x)v_p.

Тогда через каждую точку \hat x\in D проходит и притом единственная гладкая n-мерная поверхность \Sigma(\hat x)\subset D такая, что при каждом x\in \Sigma(\hat x) векторы v_1(x),\ldots,v_n(x) образуют базис в касательном пространстве к поверхности \Sigma(\hat x) в точке x (T_x\Sigma(\hat x)).

Доказательство

План доказательства теоремы Фробениуса следующий. Мы построим набор векторных полей u_1,\ldots,u_n как линейную комбинацию полей v_1,\ldots,v_n:

u_k(x)=A_k^s(x)v_s(x),\quad \mathrm{det}\,(A_k^s(x))\ne 0,

где A_k^s(x) — компоненты невырожденной в окрестности точки \hat x матрицы, а сами векторные поля u_1,\ldots,u_n коммутируют, и воспользуемся предыдущей теоремой.

Всякий набор векторов u_1,\ldots, u_n, полученный по этой формуле, находится в инволюции:

[u_i,u_j]=b_{ij}^p(x)u_p.

Это следует из того, что коммутатор векторных полей удовлетворяет правилу Лейбница:

[u,f v]=(L_uf) v+f[u,v].

Перейдем к построению полей u_k.

Будем считать, что векторные поля v_k занумерованы так, что минор, состоящий из первых n столбцов матрицы V, не равен нулю.

Тогда элементарными преобразованиями строк матрицу V можно привести к виду, когда на месте указанного минора стоит единичная матрица:

\tilde V = \begin{pmatrix}1 & 0 & \dots & 0 & \tilde{v}^{n+1}_1 & \dots & \tilde{v}^m_1 \\0 & 1 & \dots & 0 & \tilde{v}^{n+1}_2 & \dots & \tilde{v}^m_2 \\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\0 & 0 & \dots & 1 & \tilde{v}^{n+1}_n & \dots & \tilde{v}^m_n\end{pmatrix}

Теперь в качестве вектора u_k возьмем вектор с координатами, которые стоят в k-й строке матрицы \tilde V:

u_k(x) = (0, \ldots, 1, \ldots, 0, \tilde v_k^{n+1}(x), \ldots, \tilde v_k^m(x)), \quad k=1,\ldots,n,

где единица стоит на k-м месте.

Рассматривая первые n компонент коммутатора для s \le n, имеем:

[u_i,u_j]^s=b_{ij}^p(x)u^s_p=b_{ij}^p(x)\delta^s_p=b_{ij}^s.

С другой стороны, поскольку первые n координат полей u_k постоянны (нули и единицы), их производные равны нулю, откуда [u_i,u_j]^s=0 при s\le n.

Отсюда следует, что все b_{ij}^p=0, и теорема Фробениуса напрямую вытекает из Теоремы 2 (о коммутирующих полях). \blacksquare