重なり方だけを写しとる〜Čech コホモロジーと被覆の神経
空間を開集合で覆い、どこがどう重なっているかだけを記録する。その重なり方から作るコホモロジーが Čech コホモロジーです[1]。
点や単体を数えるかわりに、被覆の交わりを数えます。多様体でも、 複体の構造を持たない空間でも、開集合さえとれれば動く。

以下では神経の作り方から始め、複体と余境界作用素、細分の極限、そして特異コホモロジーと一致する条件までを見ます。
被覆の神経
開被覆 をとります。添字の有限個の組 に対し、共通部分が空でなければ 単体を置く。
こうしてできる単体複体を、被覆の神経といい と書きます[3]。
単体は開集合そのもの、 単体は 枚の重なり、 単体は 枚の重なりです。空間の点はもう出てきません。
例: 円周を 3 つの弧で覆う
円周を、両隣と少しずつ重なる つの弧で覆います。どの 枚も重なり、 枚すべての共通部分は空です。
神経は頂点 、辺 、面なしの複体になります。三角形の周そのもの。
三角形の周は円周と同相です。もとの空間が神経として復元されました。
枚、 枚と増やしても同じで、 角形の周が出ます。どれも円周とホモトピー同値です。
Čech 複体と余境界
係数をアーベル群 にとります。 次のコチェインは、 枚の重なりそれぞれに の元を割り当てたものです。
余境界作用素は交代和で決めます[2]。
は添字を つ落とす記号です。 は、落とす順序を入れ替えると符号が反転することから出ます。
この複体のコホモロジーを と書きます。被覆を決めるごとに つ定まる群です。
例: 2 枚の被覆で円周を計算する
円周を上下 つの弧 , で覆います。 枚の重なりがないので、複体は 段で終わります。
と はどちらも連結なので です。交わりは左右 か所に分かれるため 。
余境界は、 か所それぞれで差をとります。
核は の組で 、像は対角線 です。
円周の値と合っています。片方の重なりで値をそろえると、もう片方に残る差が消せない。その つの整数が 次コホモロジーです。
枚のときだけ神経が線分になり、円周と形が違います。コホモロジーの値は正しく出たのに、神経は形を写していません。
細分と極限
被覆を変えると値が変わるかもしれません。そこで細かい被覆へ移る操作を用意します。
が の細分であるとは、各 がある に含まれること。細分は を誘導します[2]。
細分の順序について極限をとったものが、空間の Čech コホモロジーです。
これで被覆の選び方に依存しなくなりました。実際の計算では、極限をとらずに済む被覆を最初から選びます。
神経定理
いつ極限をとらずに済むのか。答えが神経定理です。
被覆 が良い被覆であるとは、空でない有限個の共通部分がすべて可縮になること[3]。
良い被覆なら、神経の実現が空間とホモトピー同値になります。
そこまで言えれば、コホモロジーは神経の側で計算できます。無限の極限が、有限の単体複体に置き換わる。
例: 球面を 4 枚で覆う
を、四面体の各面を少し膨らませた 枚の開集合で覆います。どの共通部分も可縮な小片です。
神経は頂点 、辺 、面 の複体、つまり四面体の表面になります。
球面のコホモロジーが、 個の頂点と 本の辺の数え上げで出ました。
例: 良い被覆でないと落ちる
同じ を、上下 枚の膨らませた円板で覆ってみます。
枚の重なりがないので ()です。 次のコホモロジーは、はじめから出てきません。
正しい値は でした。 枚の交わりが赤道のまわりの帯で、可縮でないことが原因です。
粗い被覆では、共通部分の中に隠れた穴が見えません。良い被覆という条件は、そこを塞ぐためにあります。
特異コホモロジーとの一致
比べる相手は特異コホモロジーです。一致する条件はかなりゆるく、次が知られています[1]。
が 複体とホモトピー同値なら、両者は自然に同型です。パラコンパクトなハウスドルフ空間でも、すべての次数で一致します[2]。
日ごろ扱う空間はこの範囲に収まります。多様体も 複体も、どちらも入っています。
次と 次については、条件なしで一致します。低い次数だけなら、空間の性質を問わずに使える。
例: ワルシャワの円
一致しない空間もあります。 のグラフに縦線分と弧をつないだ図形を、ワルシャワの円といいます[4]。
見た目は円ですが、縦線分のところで局所連結性が壊れています。弧状連結でもありません。
特異ホモロジーは正の次数がすべて消えます。ホモトピー群も自明です。それでも 点にホモトピー同値ではありません。
いっぽう Čech の側では、どの被覆の神経も円周と同じ形になります。極限をとっても円周のままです。
道でたどれない穴を、開集合の重なりが拾いました。局所の様子が悪い空間では、 つの理論が分かれます。
係数を層にとる
割り当てる先を、群ではなく層の切断にすると、そのまま層コホモロジーの計算法になります[2]。
定数層をとった場合が、ここまで見てきた形です。 次は各連結成分に つずつ値を選ぶことなので、成分の個数だけ が並びます。
一般の層では、共通部分の上で高次コホモロジーが消える被覆を選ぶ必要があります。良い被覆の条件が、層の言葉で言い直された形。
被覆の重なりだけを見るという方針は変わりません。変わるのは、重なりの上に何を置くかだけです。










