Tensor #14. Vector and Tensor Fields텐서 #14. 벡터장과 텐서장

Tensor series, part 14: fixing the bases of the vector spaces at all points at once from the coordinates, and making the components functions of the coordinates to get vector fields and tensor fieldsTensor 시리즈 14편: 점마다 놓인 벡터 스페이스의 기저를 좌표로 한꺼번에 정하고, 성분을 좌표의 함수로 만들어 벡터장과 텐서장을 얻는다

Tensor series텐서 시리즈Part 14 of 4040편 중 14번째
  1. Tensor #1. Elementary Vector Space텐서 #1. 기초적인 벡터 스페이스
  2. Tensor #2. Einstein Notation and Maps텐서 #2. 아인슈타인 표기법과 맵
  3. Tensor #3. Dual Spaces텐서 #3. 듀얼 스페이스
  4. Tensor #4. Cartesian Products텐서 #4. 카테시안 프로덕트
  5. Tensor #5. Tensor Products텐서 #5. 텐서 프로덕트
  6. Tensor #6. Tensor Product Spaces텐서 #6. 텐서 프로덕트 스페이스
  7. Tensor #7. Rank of Tensor Product Spaces텐서 #7. 텐서 프로덕트 스페이스의 랭크
  8. Tensor #8. Linear Transformations텐서 #8. 선형 변환
  9. Tensor #9. Transformations of Tensor Product Spaces텐서 #9. 텐서 프로덕트 스페이스의 변환
  10. Tensor #10. Metric Spaces텐서 #10. 메트릭 스페이스
  11. Tensor #11. The Metric Tensor텐서 #11. 메트릭 텐서
  12. Tensor #12. Contraction and Index Gymnastics텐서 #12. 컨트랙션과 인덱스 짐내스틱스
  13. Tensor #13. Realization of a Vector Space텐서 #13. 벡터 스페이스의 리얼라이제이션
  14. Tensor #14. Vector and Tensor Fields텐서 #14. 벡터장과 텐서장
  15. Tensor #15. Coordinate Transformations텐서 #15. 좌표 변환
  16. Tensor #16. The Metric Tensor Field텐서 #16. 메트릭 텐서장
  17. Tensor #17. The Covariant Derivative (Elementary Pedagogy)텐서 #17. 공변 미분 (초보적인 방법)
  18. Tensor #18. The Covariant Derivative, Continued텐서 #18. 공변미분 이어서
  19. Tensor #19. Algebraic Structures I텐서 #19. 대수 구조 I
  20. Tensor #20. Algebraic Structures II: Modules to Algebras텐서 #20. 대수 구조 II: 모듈에서 대수까지
  21. Tensor #21. The Lie Derivative텐서 #21. 리 미분
  22. Tensor #22. Invitation to p-forms텐서 #22. p-형식으로의 초대
  23. Tensor #23. Operations on p-forms: The Exterior Algebra텐서 #23. p-형식의 연산과 외대수
  24. Tensor #24. The Exterior Derivative: A Formal Introduction텐서 #24. 외미분의 형식적 도입
  25. Tensor #25. Review of Determinants텐서 #25. 행렬식 복습
  26. Tensor #26. P-vectors and P-forms Recap텐서 #26. P-벡터와 P-형식 복습
  27. Tensor #27. Formal Development of p-forms and p-vectors, Part 1텐서 #27. p-형식과 p-벡터의 정식 전개 1
  28. Tensor #28. Formal Development of p-forms and p-vectors, Part 2텐서 #28. p-형식과 p-벡터의 정식 전개 2
  29. Tensor #29. Transformations of Tensors and p-forms텐서 #29. 텐서와 p-형식의 변환
  30. Tensor #30. Transformation of Forms (Part I)텐서 #30. 형식의 변환 법칙 (1부)
  31. Tensor #31. Tensor Densities텐서 #31. 텐서 밀도
  32. Tensor #32. Tensor Density Examples텐서 #32. 텐서 밀도의 예
  33. Tensor #33. Duality and the Hodge Dual (Part 1)텐서 #33. 쌍대성과 호지 쌍대 (1부)
  34. Tensor #34. Elementary Hodge Dual Calculations텐서 #34. 호지 쌍대 계산 예
  35. Tensor #35. Other Notions of Duality텐서 #35. 또 다른 쌍대
  36. Tensor #36. Visualization of Forms: Arrows and Stacks텐서 #36. 형식의 시각화: 화살표와 스택
  37. Tensor #37. Tacks and Sheaves, Honeycombs텐서 #37. 압정, 다발, 벌집
  38. Tensor #38. All Possible Operations텐서 #38. 가능한 모든 연산
  39. Tensor #39. The End텐서 #39. 마지막 강의
  40. Tensor #40. Special Lecture: Tangent Spaces and Coordinate Basis텐서 #40. 특별 강의: 탄젠트 스페이스와 좌표 기저
Contents목차

XylyXylyX의 What is Tensor 강의를 정리한 노트입니다. 이 글은 재생목록의 14강 Vector and Tensor Fields에 해당합니다. 지난 편에서 시공간의 점마다 벡터 스페이스를 하나씩 놓았으니, 이번에는 그 무한히 많은 스페이스를 한꺼번에 다루는 방법인 벡터장vector field과 텐서장tensor field을 정리합니다.

점마다 하나씩 놓인 스페이스

시공간의 모든 점은 좌표 네 개 xμx^\mu로 이름이 붙어 있고, 점마다 4차원 실수 벡터 스페이스 VP\V_P가 하나씩 달려 있습니다. 벡터 스페이스가 있으면 듀얼 스페이스와 셀 수 있을 만큼 많은 텐서 프로덕트 스페이스가 따라오고, 이것이 점마다 모두 있습니다. 점 이름만 붙인 구조는 건물의 색만 말하는 것과 같아서, 이 점마다의 벡터 스페이스를 더해야 건축이라고 할 만합니다.

문제는 양입니다. 점은 셀 수 없이 많은데 지금까지 하던 대로 스페이스마다 기저를 따로 정할 수는 없습니다. 이 기저를 모든 스페이스에 대해 한꺼번에 정해야 합니다.

좌표 기저

좌표계가 있으니 시공간 위의 함수를 생각할 수 있고 편미분도 생각할 수 있습니다. 그래서 점 P의 벡터 스페이스 기저를 P에서 취한 편미분 연산자로 정합니다.

{∂μ}P={∂0,∂1,∂2,∂3} at P\{\partial_\mu\}_P = \{\partial_0, \partial_1, \partial_2, \partial_3\} \text{ at } P

점 Q의 기저는 Q에서 취한 같은 연산자입니다. 함수가 정말 있어야 하는 것은 아닙니다. 훗날 함수가 오면 쓸 연산자를 미리 만들어 둘 뿐입니다. 이렇게 정하면 연산자 네 개짜리 기저가 모든 점에 한 번에 놓이고, 이것을 좌표 기저coordinate basis라고 합니다. 왜 하필 미분 연산자인지는 나중에 분명해진다고 강의에서 예고합니다.

듀얼 스페이스의 기저

듀얼 스페이스는 벡터를 받아 실수를 내주는 맵의 모임이니, 미분 연산자를 받아 실수를 내주는 대상이 필요합니다. 그것이 미분 dxμdx^\mu이고 기저에 대한 규칙은 이전과 같습니다.

⟨dxμ,∂ν⟩=δμν\map{dx^\mu}{\partial_\nu} = \delta^\mu{}_\nu

그러면 한 점에서 벡터 스페이스와 듀얼 스페이스의 원소를 곱해 만든 텐서 프로덕트 스페이스의 기저도 따라옵니다. 예를 들어 이런 기저 원소가 있습니다.

∂α⊗∂β⊗dxγ⊗dxϵ\partial_\alpha \otimes \partial_\beta \otimes dx^\gamma \otimes dx^\epsilon

Q. dxμdx^\mu를 듀얼 기저로 고르는 근거가 있나요?
A. 연산자 L=aμ∂μL = a^\mu\partial_\mu를 좌표 함수 xνx^\nu에 작용시키면 Lxν=aνL x^\nu = a^\nu이므로, dxνdx^\nu는 연산자에서 성분을 꺼내는 맵입니다. 벡터에서 성분을 꺼내는 맵이 듀얼 기저의 정의이니 맞아떨어집니다. (이 설명은 지난 편의 계산을 연결한 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

리얼라이제이션이 제 몫을 하려면 ⟨dxμ,∂ν⟩=δμν\map{dx^\mu}{\partial_\nu} = \delta^\mu{}_\nu처럼 추상 기저 때 성립하던 관계가 그대로 성립해야 합니다. 이름만 eμ→∂μe_\mu \to \partial_\mu, eμ→dxμe^\mu \to dx^\mu로 바뀌고 구조는 변하지 않으면 진짜 리얼라이제이션입니다.

벡터장

한 점 P의 벡터는 Aμ∂μA^\mu \partial_\mu이고, 성분 AμA^\mu는 실수 네 개입니다. 이제 성분을 좌표의 함수 Aμ(x)A^\mu(x)로 만들면 이야기가 바뀝니다.

A=Aμ(x) ∂μA = A^\mu(x)\, \partial_\mu

점 P의 좌표를 xPx_P라고 하면 Aμ(xP) ∂μA^\mu(x_P)\, \partial_\mu는 VP\V_P의 벡터이고, 점 Q의 좌표를 넣으면 VQ\V_Q의 벡터가 나옵니다. 이 한 줄의 식이 모든 점의 스페이스에서 벡터를 하나씩 뽑아냅니다. 값을 대입해 얻는 것은 성분이고, 그 성분에 해당 점의 기저를 붙여 읽습니다. 이렇게 점마다 벡터를 하나씩 정하는 대상을 벡터장이라고 합니다. 값은 성분이 좌표의 함수라는 것에서 나오고, 기저는 더 이상 추상 기호가 아니라 미분 연산자여야 합니다.

아래 장난감에서 성분 함수를 고르고 점 P, Q를 끌어 보세요. 같은 식이 점마다 다른 벡터를 내놓고, 점마다의 벡터는 서로 다른 스페이스에 있어 더할 수 없습니다. “한 점 P만”에서는 보통의 벡터 하나이고, “모든 점”에서는 벡터장입니다.

Q. 벡터장의 xx는 벡터의 성분인가요?
A. 성분이 아닙니다. 점이 어디인지 알려 주는 좌표 이름입니다. 위 첨자가 붙어 있어도 벡터 스페이스의 원소가 아니고 공변이나 반변이라는 말도 해당하지 않습니다. 첨자 없이 xx로만 적기도 하는데 그것이 오히려 혼동을 줄이기도 합니다. Aμ(x)∂μA^\mu(x)\partial_\mu에서 합하는 μ\mu는 자리 표시 첨자이고, xx는 어느 점을 보고 있는지를 정하는 자유로운 변수입니다.

텐서장

텐서도 똑같이 만듭니다. 어떤 점에서든 이런 텐서가 있다고 합시다.

T=Tαβγϵ(x)  ∂α⊗∂β⊗dxγ⊗dxϵT = T^{\alpha\beta}{}_{\gamma\epsilon}(x)\; \partial_\alpha \otimes \partial_\beta \otimes dx^\gamma \otimes dx^\epsilon

점마다 스페이스를 따로 표시하지 않아도 모든 점에서 같은 일을 한다고 이해하면 됩니다. 점 Q의 좌표를 yμy^\mu로 알았다면 그 값을 성분 함수에 넣고, Q의 기저를 붙여 Q의 텐서를 얻습니다. 한 점에서 모든 점으로 넘어가면 점을 알리는 작은 표시는 빠지고 V\V라고만 써도 됩니다. 모든 점을 말하고 있다는 사실을 우리가 알고 있기 때문입니다.

대부분의 일반상대성이론 교재는 여기서 한 걸음 더 나아가 기저를 모두 버리고 성분만 씁니다.

TαβγϵT^{\alpha\beta}{}_{\gamma\epsilon}

이 한 줄을 볼 때는 두 가지를 읽어야 합니다. 첨자가 있고 실수 하나를 나타내지만 사실은 좌표의 함수이므로 이것이 필드라는 것, 그리고 보이지 않는 기저가 있어서 맵으로서의 성질이 정해진다는 것입니다. 기저를 안 보고도 계산할 수 있는 이유는 두 가지입니다. 필드라는 점은 시공간의 구조를 이해하고 있으니 알 수 있고, 맵의 성질은 앞선 글들의 인덱스 짐내스틱스가 지켜 줍니다. 짐내스틱스를 익혔다면 기저를 건너뛰어도 됩니다.

Q. 성분 TαβγϵT^{\alpha\beta}{}_{\gamma\epsilon}가 필드의 모든 정보를 갖고 있나요?
A. 성분 함수는 점마다 실수를 정해 주는 부분이고, 기저는 그 실수들이 어떤 맵을 이루는지 정해 주는 부분입니다. 둘 중 하나만으로는 텐서장이 완성되지 않습니다. 교재가 기저를 쓰지 않는 것은 그 부분을 첨자의 위치가 대신 기억해 주기 때문입니다.

이제부터 벡터 스페이스를 말하면 사실은 벡터장을 말하는 것이고, 그 성분은 실수가 아니라 시공간의 실함수입니다. 듀얼 스페이스도 dxμdx^\mu로 이루어지는 필드이고, 모든 것은 여전히 맵입니다. 다음 편에서는 여기에 구조를 하나 더 얹습니다.

These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 14 of the playlist, Vector and Tensor Fields. In the previous post we put one vector space at each point of spacetime, so this time I collect vector fields and tensor fields, the way to handle all those infinitely many spaces at once.

One space at each point

Every point of spacetime is named by four coordinates xμx^\mu, and each point carries a four-dimensional real vector space VP\V_P. Once there is a vector space, the dual space and countably many tensor product spaces follow, and all of them exist at every point. A structure that only names the points is like describing a building by its color, and adding the vector space at each point is what makes it something we can call architecture.

The problem is the amount. There are uncountably many points, and we cannot fix a basis space by space the way we did so far. The basis has to be fixed for all the spaces at once.

The coordinate basis

With a coordinate system we can think of functions on spacetime and of their partial derivatives. So we fix the basis of the vector space at a point P to be the partial-derivative operators taken at P.

{∂μ}P={∂0,∂1,∂2,∂3} at P\{\partial_\mu\}_P = \{\partial_0, \partial_1, \partial_2, \partial_3\} \text{ at } P

The basis at a point Q is the same operators taken at Q. A function does not really have to exist. We are only making operators in advance to use when a function comes along someday. With this choice, a basis of four operators is placed at all points in one stroke, and it is called the coordinate basis. The lecture says it will become clear later why differential operators in particular.

The basis of the dual space

The dual space is the collection of maps that take a vector and return a real number, so we need an object that takes a differential operator and returns a real number. That is the differential dxμdx^\mu, and the rule for bases is the same as before.

⟨dxμ,∂ν⟩=δμν\map{dx^\mu}{\partial_\nu} = \delta^\mu{}_\nu

Then the bases of the tensor product spaces built from the vector space and the dual space at one point follow as well. For example, here is one such basis element.

∂α⊗∂β⊗dxγ⊗dxϵ\partial_\alpha \otimes \partial_\beta \otimes dx^\gamma \otimes dx^\epsilon

Q. Is there a reason to choose dxμdx^\mu as the dual basis?
A. Apply the operator L=aμ∂μL = a^\mu\partial_\mu to the coordinate function xνx^\nu and we get Lxν=aνL x^\nu = a^\nu, so dxνdx^\nu is the map that takes a component out of an operator. A map that takes a component out of a vector is exactly the definition of a dual basis, so it fits. (This explanation connects the computation of the previous post and was not covered in the lecture.)

For a realization to do its job, relations that held for the abstract basis, such as ⟨dxμ,∂ν⟩=δμν\map{dx^\mu}{\partial_\nu} = \delta^\mu{}_\nu, must keep holding. If only the names change, eμ→∂μe_\mu \to \partial_\mu and eμ→dxμe^\mu \to dx^\mu, while the structure stays the same, it is a true realization.

Vector fields

A vector at one point P is Aμ∂μA^\mu \partial_\mu, and the components AμA^\mu are four real numbers. Now make the components functions of the coordinates, Aμ(x)A^\mu(x), and the story changes.

A=Aμ(x) ∂μA = A^\mu(x)\, \partial_\mu

If the coordinates of the point P are xPx_P, then Aμ(xP) ∂μA^\mu(x_P)\, \partial_\mu is a vector of VP\V_P, and putting in the coordinates of a point Q gives a vector of VQ\V_Q. This single line of formula picks one vector from the space at every point. What we get by substituting values is components, and we read them together with the basis of that point. An object that fixes one vector at each point this way is called a vector field. The values come from the components being functions of the coordinates, and the basis can no longer be an abstract symbol, so it must be the differential operators.

In the toy below, pick the component functions and drag the points P and Q. The same formula gives a different vector at each point, and vectors at different points live in different spaces, so they cannot be added. With “Only point P” it is one ordinary vector, and with “Every point” it is a vector field.

Q. Is the xx in a vector field a component of the vector?
A. It is not a component. It is a coordinate name that tells which point we are at. Even with an upper index it is not an element of a vector space, and the words covariant and contravariant do not apply to it. We sometimes write it as plain xx with no index, which can actually reduce confusion. In Aμ(x)∂μA^\mu(x)\partial_\mu the summed μ\mu is a dummy index, and xx is a free variable that decides which point we are looking at.

Tensor fields

Tensors are made the same way. Say that at any point we have a tensor like this.

T=Tαβγϵ(x)  ∂α⊗∂β⊗dxγ⊗dxϵT = T^{\alpha\beta}{}_{\gamma\epsilon}(x)\; \partial_\alpha \otimes \partial_\beta \otimes dx^\gamma \otimes dx^\epsilon

We do not need to mark the space point by point, because we understand that the same thing is done at every point. If we learn that the coordinates of a point Q are yμy^\mu, we put that value into the component functions and attach the basis at Q to get the tensor at Q. Once we go from one point to all points, the small marks that tell the point can be dropped and we can write just V\V. We know that we are speaking about every point.

Most general relativity textbooks go one step further, discard the basis completely, and write only the components.

TαβγϵT^{\alpha\beta}{}_{\gamma\epsilon}

When we see this one line, we have to read two things. It carries indices and stands for a single real number, but it is really a function of the coordinates, so this is a field, and there is an unseen basis that fixes its nature as a map. There are two reasons we can compute without looking at the basis. That it is a field we know because we understand the architecture of spacetime, and the nature of the map is kept by the index gymnastics of the earlier posts. Once we have learned the gymnastics, we may skip the basis.

Q. Do the components TαβγϵT^{\alpha\beta}{}_{\gamma\epsilon} hold all the information of the field?
A. The component functions are the part that fixes a real number at each point, and the basis is the part that fixes what map those numbers form. With only one of the two, the tensor field is not complete. Textbooks leave out the basis because the positions of the indices remember that part for us.

From now on, when we speak of a vector space we are really speaking of a vector field, whose components are real functions on spacetime instead of real numbers. The dual space is likewise a field made of the dxμdx^\mu, and everything is still a map. In the next post we add one more piece of structure on top of this.

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