n 维球面 是普通的球面 在任意维度 的推广。它是(n + 1)维空间内的n 维流形 。特别地,0维球面就是直线上的两个点,1维球面是平面 上的圆 ,2维球面是三维空间内的普通球面。高于2维的球面有时称为超球面 。中心位于原点且半径为单位长度的n 维球面称为单位n 维球面 ,记为S n 。用符号来表示,就是:
S
n
=
{
x
∈
R
n
+
1
:
‖
x
‖
=
1
}
.
{\displaystyle S^{n}=\left\{x\in \mathbb {R} ^{n+1}:\|x\|=1\right\}.}
2维球面的正交投影
3维球面的平行线(红色)、 子午线 (蓝色)以及超子午线(绿色)的立体投影法 。 因为立体投影法的共形 特性,这些曲线彼此在交点上彼此正交(图中黄色点),如同在四维空间中一样。所有曲线都是圆;交会在<0,0,0,1>的曲线具有无限大的半径(亦即直线)。
n 维球面是(n + 1)维球体 的表面或边界,是n 维流形的一种。对于n ≥ 2,n 维球面是单连通 的n 维流形,其曲率为正的常数。
对于任何自然数 n ,半径 为r 的n 维球面定义为(n + 1)维欧几里得空间 中到某个定点的距离等于常数r 的所有点的集合,其中r 可以是任何正的实数。它是(n + 1)维空间内的n 维流形 。特别地:
0维球面是直线上的两个点{p − r , p + r };
1维球面是平面 上的圆 ;
2维球面是三维空间内的普通球面;
3维球面 是四维空间内的球面。
(n + 1)维空间中的点(x 1 , x 2 , ..., x n +1 )定义了一个n 维球面(S n (r )),由以下方程表示:
r
2
=
∑
i
=
1
n
+
1
(
x
i
−
C
i
)
2
.
{\displaystyle r^{2}=\sum _{i=1}^{n+1}(x_{i}-C_{i})^{2}.\,}
其中C 是中心点,r 是半径。
以上的n 维球面在(n + 1)维空间中存在,是n 维流形的一个例子。半径为
r
{\displaystyle r}
的n 维球面的体积形式 ω由下式给出:
ω
=
1
r
∑
j
=
1
n
+
1
(
−
1
)
j
−
1
x
j
d
x
1
∧
⋯
∧
d
x
j
−
1
∧
d
x
j
+
1
∧
⋯
∧
d
x
n
+
1
=
∗
d
r
{\displaystyle \omega ={1 \over r}\sum _{j=1}^{n+1}(-1)^{j-1}x_{j}\,dx_{1}\wedge \cdots \wedge dx_{j-1}\wedge dx_{j+1}\wedge \cdots \wedge dx_{n+1}=*dr}
其中*是霍奇星算子 (关于讨论和这个公式在r = 1的情形下的证明,请参见Flanders (1989 ,§6.1))。因此,
d
r
∧
ω
=
d
x
1
∧
⋯
∧
d
x
n
+
1
.
{\displaystyle dr\wedge \omega =dx_{1}\wedge \cdots \wedge dx_{n+1}.}
由n 维球面所包围的体积,称为(n + 1)维球体 。如果把球体的表面包括在内,则(n + 1)维球体是封闭 的,否则是开放 的。
特别地:
1维球体,是一个线段 ,是0维球面的内部。
2维球体,是一个圆盘 ,是圆(1维球面)的内部。
3维球体,是一个普通的球体 ,是球面(2维球面)的内部。
4维球体,是3维球面的内部。
对于较小的
n
{\displaystyle n}
,半径为
R
{\displaystyle R}
的
n
{\displaystyle n}
维球体体积
V
n
{\displaystyle V_{n}}
为如下:
V
0
{\displaystyle V_{0}\,}
=
1
{\displaystyle 1\,}
V
1
{\displaystyle V_{1}\,}
=
2
R
{\displaystyle 2\,R}
≈
{\displaystyle \approx }
2.00000
R
{\displaystyle 2.00000\,R}
V
2
{\displaystyle V_{2}\,}
=
π
R
2
{\displaystyle \pi \,R^{2}}
≈
{\displaystyle \approx }
3.14159
R
2
{\displaystyle 3.14159\,R^{2}}
V
3
{\displaystyle V_{3}\,}
=
4
π
3
R
3
{\displaystyle {\frac {4\pi }{3}}\,R^{3}}
≈
{\displaystyle \approx }
4.18879
R
3
{\displaystyle 4.18879\,R^{3}}
V
4
{\displaystyle V_{4}\,}
=
π
2
2
R
4
{\displaystyle {\frac {\pi ^{2}}{2}}\,R^{4}}
≈
{\displaystyle \approx }
4.93480
R
4
{\displaystyle 4.93480\,R^{4}}
V
5
{\displaystyle V_{5}\,}
=
8
π
2
15
R
5
{\displaystyle {\frac {8\pi ^{2}}{15}}\,R^{5}}
≈
{\displaystyle \approx }
5.26379
R
5
{\displaystyle 5.26379\,R^{5}}
V
6
{\displaystyle V_{6}\,}
=
π
3
6
R
6
{\displaystyle {\frac {\pi ^{3}}{6}}\,R^{6}}
≈
{\displaystyle \approx }
5.16771
R
6
{\displaystyle 5.16771\,R^{6}}
V
7
{\displaystyle V_{7}\,}
=
16
π
3
105
R
7
{\displaystyle {\frac {16\pi ^{3}}{105}}\,R^{7}}
≈
{\displaystyle \approx }
4.72477
R
7
{\displaystyle 4.72477\,R^{7}}
V
8
{\displaystyle V_{8}\,}
=
π
4
24
R
8
{\displaystyle {\frac {\pi ^{4}}{24}}\,R^{8}}
≈
{\displaystyle \approx }
4.05871
R
8
{\displaystyle 4.05871\,R^{8}}
但当
n
{\displaystyle n}
趋于无穷大时,
V
n
R
n
{\displaystyle {\frac {V_{n}}{R^{n}}}}
趋于0。
如果维度n 不限于整数,那么n维球面的体积就是n 的连续函数 ,它的极大值 位于n = 5.2569464...,体积为5.277768...。当n = 0或n = 12.76405...时,体积为1。
单位n 维球面的外切超正方体 的边长为2,因此体积为2n ;当维度增加时,n 维球面的体积与外切于它的超正方体的体积之比单调减少。
我们可以定义n维空间内的坐标系统,与3维空间内的球坐标系 类似,由径向坐标
r
{\displaystyle \ r}
和
n
−
1
{\displaystyle \ n-1}
个角度坐标
ϕ
1
,
ϕ
2
,
.
.
.
,
ϕ
n
−
1
{\displaystyle \ \phi _{1},\phi _{2},...,\phi _{n-1}}
组成。如果
x
i
{\displaystyle \ x_{i}}
是笛卡儿坐标系,那么我们可以定义:
x
1
=
r
cos
(
ϕ
1
)
{\displaystyle x_{1}=r\cos(\phi _{1})\,}
x
2
=
r
sin
(
ϕ
1
)
cos
(
ϕ
2
)
{\displaystyle x_{2}=r\sin(\phi _{1})\cos(\phi _{2})\,}
x
3
=
r
sin
(
ϕ
1
)
sin
(
ϕ
2
)
cos
(
ϕ
3
)
{\displaystyle x_{3}=r\sin(\phi _{1})\sin(\phi _{2})\cos(\phi _{3})\,}
⋯
{\displaystyle \cdots \,}
x
n
−
1
=
r
sin
(
ϕ
1
)
⋯
sin
(
ϕ
n
−
2
)
cos
(
ϕ
n
−
1
)
{\displaystyle x_{n-1}=r\sin(\phi _{1})\cdots \sin(\phi _{n-2})\cos(\phi _{n-1})\,}
x
n
=
r
sin
(
ϕ
1
)
⋯
sin
(
ϕ
n
−
2
)
sin
(
ϕ
n
−
1
)
{\displaystyle x_{n}~~\,=r\sin(\phi _{1})\cdots \sin(\phi _{n-2})\sin(\phi _{n-1})\,}
从中可以推出逆变换的公式:
tan
(
ϕ
n
−
1
)
=
x
n
x
n
−
1
{\displaystyle \tan(\phi _{n-1})={\frac {x_{n}}{x_{n-1}}}}
tan
(
ϕ
n
−
2
)
=
x
n
2
+
x
n
−
1
2
x
n
−
2
{\displaystyle \tan(\phi _{n-2})={\frac {\sqrt {{x_{n}}^{2}+{x_{n-1}}^{2}}}{x_{n-2}}}}
⋯
{\displaystyle \cdots \,}
tan
(
ϕ
1
)
=
x
n
2
+
x
n
−
1
2
+
⋯
+
x
2
2
x
1
{\displaystyle \tan(\phi _{1})={\frac {\sqrt {{x_{n}}^{2}+{x_{n-1}}^{2}+\cdots +{x_{2}}^{2}}}{x_{1}}}}
注意最后一个角
ϕ
n
−
1
{\displaystyle \phi _{n-1}}
的值域为
2
π
{\displaystyle 2\pi }
,而其它角的值域为
π
{\displaystyle \pi }
。这个值域覆盖了整个球面。
n 维空间内的体积元素 可以从变换的雅可比行列式 得出:
d
R
n
V
=
|
det
∂
(
x
i
)
∂
(
r
,
ϕ
j
)
|
d
r
d
ϕ
1
d
ϕ
2
…
d
ϕ
n
−
1
{\displaystyle d_{\mathbb {R} ^{n}}V=\left|\det {\frac {\partial (x_{i})}{\partial (r,\phi _{j})}}\right|dr\,d\phi _{1}\,d\phi _{2}\ldots d\phi _{n-1}}
=
r
n
−
1
sin
n
−
2
(
ϕ
1
)
sin
n
−
3
(
ϕ
2
)
⋯
sin
(
ϕ
n
−
2
)
d
r
d
ϕ
1
d
ϕ
2
⋯
d
ϕ
n
−
1
{\displaystyle =r^{n-1}\sin ^{n-2}(\phi _{1})\sin ^{n-3}(\phi _{2})\cdots \sin(\phi _{n-2})\,dr\,d\phi _{1}\,d\phi _{2}\cdots d\phi _{n-1}}
以上n维球体的体积方程可以通过积分来重新得出:
V
n
=
∫
r
=
0
R
∫
ϕ
1
=
0
π
⋯
∫
ϕ
n
−
2
=
0
π
∫
ϕ
n
−
1
=
0
2
π
d
R
n
V
.
{\displaystyle V_{n}=\int _{r=0}^{R}\int _{\phi _{1}=0}^{\pi }\cdots \int _{\phi _{n-2}=0}^{\pi }\int _{\phi _{n-1}=0}^{2\pi }d_{\mathbb {R} ^{n}}V.\,}
(n -1)–维球面的体积元素是2维球面的面积元素 的推广,由以下公式给出:
d
S
n
−
1
V
=
sin
n
−
2
(
ϕ
1
)
sin
n
−
3
(
ϕ
2
)
⋯
sin
(
ϕ
n
−
2
)
d
ϕ
1
d
ϕ
2
…
d
ϕ
n
−
1
{\displaystyle d_{S^{n-1}}V=\sin ^{n-2}(\phi _{1})\sin ^{n-3}(\phi _{2})\cdots \sin(\phi _{n-2})\,d\phi _{1}\,d\phi _{2}\ldots d\phi _{n-1}}
就像三维空间中的二维球面可以通过球极平面投影 映射到二维平面上一样,一个n维球面也可以通过球极平面投影的n维形式映射到n维超平面。例如,半径为1的二维球面上的点
[
x
,
y
,
z
]
{\displaystyle \ [x,y,z]}
映射到
x
y
{\displaystyle \ xy}
平面上的点
[
x
,
y
,
z
]
↦
[
x
1
−
z
,
y
1
−
z
]
{\displaystyle \ [x,y,z]\mapsto \left[{\frac {x}{1-z}},{\frac {y}{1-z}}\right]}
。也就是说:
[
x
,
y
,
z
]
↦
[
x
1
−
z
,
y
1
−
z
]
.
{\displaystyle \ [x,y,z]\mapsto \left[{\frac {x}{1-z}},{\frac {y}{1-z}}\right].}
类似地,半径为1的n维球面
S
n
−
1
{\displaystyle \mathbf {S} ^{n-1}}
的球极平面投影映射到垂直于
x
n
{\displaystyle \ x_{n}}
轴的n-1维超平面
R
n
−
1
{\displaystyle \mathbf {R} ^{n-1}}
:
[
x
1
,
x
2
,
…
,
x
n
]
↦
[
x
1
1
−
x
n
,
x
2
1
−
x
n
,
…
,
x
n
−
1
1
−
x
n
]
.
{\displaystyle [x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}]\mapsto \left[{\frac {x_{1}}{1-x_{n}}},{\frac {x_{2}}{1-x_{n}}},\ldots ,{\frac {x_{n-1}}{1-x_{n}}}\right].}
Flanders, Harley, Differential forms with applications to the physical sciences, New York: Dover Publications , 1989, ISBN 978-0-486-66169-8 .
Moura, Eduarda; Henderson, David G., Experiencing geometry: on plane and sphere , Prentice Hall , 1996 [2008-09-13 ] , ISBN 978-0-13-373770-7 , (原始内容存档 于2008-07-04) (第20章:3-spheres and hyperbolic 3-spaces)
Weeks, Jeffrey R. , The Shape of Space: how to visualize surfaces and three-dimensional manifolds, Marcel Dekker, 1985, ISBN 978-0-8247-7437-0 (第14章:The Hypersphere)
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