k-formas diferenciales y derivada exterior (Parte 1/2, k-formas $latex \wedge$)

Estos conceptos son de suma importancia en varias areas de matemáticas, no sólo en geometría diferencial, también en geometría algebraica por ejemplo al definir espacios tangentes con la topología de Zariski, pero también he visto que hay ciertas confusiones, por lo que trataré de dejar el concepto claro con lo que sé y mis notas del curso de geometría diferencial que tomé con el Dr. Gregor Weingart.
Para esto primero veremos lo que son las k-formas y el producto cuña en esta primera parte. 

Estoy suponiendo que el lector tiene conocimiento de lo que significa el determinante en términos de volumen, a grandes rasgos si tú tienes vectores en un espacio de Banach donde sí se vale el teorema de Ptolomeo (La relación entre los lados de un paralelogramo y sus diagonales), estos espacios de Banach son espacios de Hilbert y pueden dar luz a un único producto interno, y con este al determinante, ejemplos de estos espacios son los famosos $latex \mathbb{R}^n$ y $latex \mathbb{C}^m$, así que regresando al determinante formando la matriz $latex A=(v_1,...,v_k)$
y consideras $latex A^{T}$ entonces el volumen del paralelepípedo generado por los vectores $latex \lbrace v_1, ..., v_k \rbrace$ es $latex \sqrt{det(A^{T}A)}$, si te cuesta trabajo visualizarlo, imagina sólamente un vector $latex A=v \in \mathbb{R}^{n}$ , tenemos que $latex \sqrt{det(A^{T}A)}=\sqrt{det(v\cdot v)}=\sqrt{det({a_1}^{2}+...+{a_n}^{2})}=\sqrt{{a_1}^{2}+...+{a_n}^{2}}=||{v}||$
el cual pues es el "volumen" (longitud) del vector.

Trataremos primero de entender 2-formas elementales en $latex \mathbb{R}^3$, y llamaremos $latex x_1,x_2,x_3$ los ejes coordenados de $latex \mathbb{R}^3$. Ahí tendremos tres 2-formas elementales que serán denotadas por $latex dx_1 \wedge dx_{2} , dx_{1} \wedge dx_{3}, dx_{2} \wedge dx_{3}$

En palabras burdas, $latex dx_{i} \wedge dx_{j}$ es un operador que es el area (con signo) de la proyección en el plano $latex x_{i}x_{j}$ de un paralelepípedo en  $latex \mathbb{R}^3$.

Como ejemplo, a mi me lo explicaron siempre suponiendo que ya lo conocía... a veces necesito ejemplos para poder entender lo que me están diciendo o demostrando.

Considera los vectores $latex {v_{1}}^{T}=(1,2,3)$ y $latex {v_{2}}^{T}=(3,2,1)$ , si los dibujan verán que forman un paralelepitedo $latex P$ en $latex \mathbb{R}^3$, considera la proyección:

$latex \rho : \mathbb{R}^3 \rightarrow \mathbb{R}^2$
$latex (x_1,x_2,x_3) \mapsto (x_1,x_2)$

Es decir de $latex \mathbb{R}^3$ al plano $latex x_{1} x_{2}$

Definimos $latex dx_{1} \wedge dx_{2}$ actuando en el paralelepípedo $latex P$ como el area de
$latex \rho(P)$ es decir:

$latex dx_{1}\wedge dx_{2}(P)=A(\rho (P) )$

Entonces tenemos que $latex \rho(P)$ es el paralelogramo en este ejemplo formado por $latex \rho(v_{1})$ y $latex \rho(v_{2})$ es decir por los vectores $latex (1,2)$ y $latex (3,2)$

Esto nos dice que:

$latex dx_{1} \wedge dx_{2}(P)=det(\rho(v_{1}),\rho(v_{2}))= det\begin{pmatrix} 1& 3\\2&2 \end{pmatrix}=-4$

En general en $latex \mathbb{R}^{3}$ , dados dos vectores columna que forman un paralelogramo $latex v_{1}^{T}$ y $latex v_{2}^{T}$ para la matriz $latex A=(v_{1}^T,v_{2}^T)=\begin{pmatrix} a_{11}&a_{12}\\a_{21}&a_{22}\\a_{31}&a_{32} \end{pmatrix}$
Tenemos que el area del paralelogramo en la proyección en el plano $latex x_{1}x_{2}$ es:

$latex dx_{1}\wedge dx_{2}(A)=det \begin{pmatrix} a_{11}& a_{12}\\a_{21}&a_{22} \end{pmatrix}$

De manera similar para los planos $latex x_{i}x_{j}$

Ahora, cuando vemos una integral $latex \int{f(x)}dx$ el significado de dx lo puedes deducir como una 1-forma que es la longitud en el eje x, este operador es el "volumen" en una dimensión como lo mencioné al inicio de este post, el "volumen" aquí es la longitud, por lo que:

Si $latex v=(a_{i},a_{j},a_{k})$ entonces $latex dx_{s}(v^{T})=a_{s}$ el cual es la proyección $latex \rho_{s}$ en la s-ésima coordenada.

Ahora cómo generalizamos esto a k-formas?, es decir, este operador $latex \wedge$ queremos que nos calcule el volumen de paralelepípedos k-dimensionales en un espacio de Hilbert n-dimensional, en este caso usamos $latex \mathbb{R}^{n}$

Para la generalización en $latex \mathbb{R}^{n}$ , tenemos que si sus coordenadas son $latex x_1,x_2,...,x_n$ Si tenemos una subsucesión $latex \Omega=(i_1,i_2,..,i_k)$ de tamaño $latex k$ de $latex (1,2,...,n)$ donde $latex 1\leq i_{1}< ...< i_{k} \leq 1$
$latex A=\begin{pmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1k}\\ \vdots&\vdots&\vdots &\vdots\\ a_{n1}&\cdots &\cdots& a_{nk} \end{pmatrix}=\begin{pmatrix}A_{1}\\ \vdots \\ A_{k}\end{pmatrix}$ Es una matriz de $latex n\times k$ donde sus columnas generan el paralelepípedo k-dimensional en $latex \mathbb{R}^{n}$, denotamos sus renglones por $latex A_{i}$
Lo que queremos es un operador que actúe en la matriz $latex A$ para darnos el (hiper)volumen del paralelepipedo proyectado en el (hiper)espacio $latex {x_{i}}_{1} {x_{i}}_{2}...{x_{i}}_{k}$ por lo que la k-forma es el siguiente operador:

$latex \displaystyle dx_{\Omega}=d{x_{i}}_{1} \wedge d{x_{i}}_{2}\wedge ...\wedge d{x_{i}}_{k}$

Donde

$latex \displaystyle {dx}_{\Omega}(A)=d{x_{i}}_{1} \wedge d{x_{i}}_{2}\wedge ...\wedge d{x_{i}}_{k}(A)=det \begin{pmatrix}A_{i_{1}}\\ \vdots \\ A_{i_{k}}\end{pmatrix} $

Ya con esto es suficiente para que puedas comenzar a jugar, es decir... este producto es conmutativo ?
La respuesta es NO, depende, pero no es tan grave, es anticonmutativo en el caso de 1-formas esto es porque para un paralelepípedo P
$latex dx_{i} \wedge dx_{j}(P)=det(\rho(v_{i}),\rho(v_{j}))=-det(\rho(v_{j}),\rho(v_{i}))=-dx_{j} \wedge dx_{i}(P)$
al final es una propiedad elemental de matrices, al cambiar columnas o renglones se alterna el signo, por lo que tenemos que este es un operador alternante
, ahora, aquí usamos el determinante, pero todos los operadores que tengan las características del determinante serán k-formas

De hecho decimos que una k-forma real $latex \omega$ sobre $latex \mathbb{R}$ es es una función:

$latex \omega :M_{nk}(\mathbb{R})\rightarrow \mathbb{R}$

Que satisface multilinearidad, lo cual se expresa usando como argumento para $latex \omega$ la matriz de $latex n\times k$ separada por columnas $latex \Lambda=(A_{i},...,\lambda B + \mu C,...,A_{k})$:

$latex \omega(\Lambda)=\omega(A_{1},...,\lambda B+ \mu C, ..., A_{k})=\lambda \omega(A_{1},...,B,...,A_{k})+\mu \omega(A_{1},...,C,...,A_{k})$

Es decir las propiedades del determinante, pero estas funciones alternantes son en general, es por eso que a las k-formas primeras les llamamos "elementales" , pero estas son las generales.

Ya con esto el teorema principal que no demostraré, pero ya se imaginarán el por qué de su veracidad es el siguiente:

Teorema: Las k-formas del espacio vectorial $latex \mathbb{R}^{n}$ forman un espacio vectorial de dimensión $latex \begin{pmatrix}n\\ k\end{pmatrix}$ donde las k-formas elementales forman una base para éste, este espacio vectorial se denota como $latex \displaystyle {\bigwedge}^{k}(\mathbb{R}^{n})$
$latex \square$

Ahora, si $latex \tau,\sigma$ son l-forma y k-forma respectivamente tenemos que
$latex \tau \wedge \sigma = (-1)^{lk}\sigma \wedge \tau=0 \Leftrightarrow l,k$ son impares

(en el caso de 1-formas por eso se alterna el signo) esto es fácil demostrarlo con lo que hemos visto, sólo tienes que desarrollar el producto cuña bien con una k-forma y una l-forma en general

Ahí se ve lo que pasa con la alternancia. Para esto puedes demostrar que el producto cuña ($latex \wedge$) de dos 1-formas te da 2-formas, y con las propiedades de alternancia y multilinearidad podemos definir lo que es una k-forma diferenciable y la derivada exterior, pero esto lo veremos en la parte 2 de este post
Espero les haya servido de algo
Eduardo Ruiz Duarte(beck)
rduarte@ciencias.unam.mx