Tensor #16. The Metric Tensor Field텐서 #16. 메트릭 텐서장

Tensor series, part 16: sorting out the language for seeing the spaces at all points as one body, and setting up the metric tensor field, the (0, 2) tensor field that puts an inner product at every point at onceTensor 시리즈 16편: 점마다 놓인 스페이스를 한 덩어리로 보는 말을 정리하고, 모든 점에 내적을 한꺼번에 놓는 (0, 2) 텐서장인 메트릭 텐서장을 세운다

Tensor series텐서 시리즈Part 16 of 4040편 중 16번째
  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 16강 The metric tensor field에 해당합니다. 지난 편에서 좌표를 바꾸면 기저가 어떻게 바뀌는지 봤으니, 이번에는 점마다 놓인 스페이스를 한 덩어리로 부르는 말을 정리하고 모든 점에 내적을 한꺼번에 놓는 텐서장을 세웁니다.

손으로 흔들던 부분

점마다 벡터 스페이스를 하나씩 놓는다는 이야기는 사실 손으로 흔드는 논증이었습니다. 엄밀하게는 시공간이 다양체manifold이고, 점과 그 점에 달린 벡터 스페이스를 전부 모은 구조가 파이버 번들fiber bundle, 그중에서도 탄젠트 번들tangent bundle입니다. 좌표계는 아무 대상에나 놓을 수 있는 것이 아니어서 놓아도 되는 조건과 좌표를 바꾸는 규칙이 다양체 이론에 따로 있습니다. 이 시리즈는 그 형식을 깊이 다루지 않고 갑니다. 제대로 알고 싶다면 위상수학부터 올라가야 한다는 것이 강의의 권유입니다.

스페이스 전체를 한 덩어리로

한 점 P의 탄젠트 스페이스는 TPT_P이고, 시공간 전체를 M\M이라고 하면 모든 점의 스페이스를 한 덩어리로 본 것이 TMT\M입니다. 각 점에서 벡터를 하나씩 뽑으면 벡터장이 되고, 벡터장은 TMT\M의 원소입니다.

그래서 앞으로 탄젠트 스페이스라고만 하면 한 점의 스페이스가 아니라 이 전체를 뜻하고, 그 원소라고 하면 벡터장 하나를 뜻합니다. 한 점에 눈을 맞추는 일은 거의 없기 때문입니다. 이 약속이 중요한 이유는 곧 나올 커넥션connection이 벡터장 전체의 집합에서 출발하는 맵이기 때문입니다.

필드를 넣으면 함수가 나옵니다

한 점에서는 코벡터 ω\omega가 벡터 vv를 받아 실수 ⟨ω,v⟩\map{\omega}{v}를 내줍니다. 이제 코벡터장 λ\lambda와 벡터장 XX를 넣으면 어떻게 될까요.

⟨λ,X⟩∈C∞(M)\map{\lambda}{X} \in C^\infty(\M)

점 x를 하나 고르고 두 필드의 그 점에서의 값을 구해서 그 값끼리 짝짓기를 계산하면 실수가 나옵니다. 이것을 모든 점에서 하므로 결과는 실수 하나가 아니라 시공간의 점마다 실수를 내주는 함수, 곧 M\M 위의 매끄러운 실함수입니다. 앞으로 듀얼 스페이스의 짝짓기는 필드를 받아 함수를 내주는 맵이라고 읽습니다. 내적도 같습니다. 두 벡터가 아니라 두 벡터장을 넣으면 실수가 아니라 함수가 나옵니다.

Q. 필드 둘을 넣었는데 왜 점마다 계산하나요?
A. 필드의 성분이 좌표의 함수라서 점을 정해야 숫자가 되기 때문입니다. 점 x를 고정하면 벡터장은 TPT_P의 벡터 하나로, 코벡터장은 코탄젠트 스페이스의 코벡터 하나로 줄어들고, 그때는 예전의 짝짓기가 그대로 성립합니다. 그것을 모든 x에 대해 펼친 것이 함수입니다.

필드의 좌표 변환

좌표를 바꿀 때 텐서장은 기저와 성분이 함께 바뀝니다. 예를 들어 텐서장 Q=Qαβδ ∂α⊗∂β⊗dxδQ = Q^{\alpha\beta}{}_{\delta}\,\partial_\alpha \otimes \partial_\beta \otimes dx^\delta를 새 좌표로 쓰려면 기저에 지난 편의 규칙을 넣습니다.

∂α=∂x′ρ∂xα ∂ρ′,dxδ=∂xδ∂x′τ dx′τ\partial_\alpha = \frac{\partial x'^\rho}{\partial x^\alpha}\,\partial'_\rho, \qquad dx^\delta = \frac{\partial x^\delta}{\partial x'^\tau}\,dx'^\tau

기저 각각에 붙는 이 편미분 행렬이 성분 쪽으로 넘어가면서 성분이 이렇게 바뀝니다.

Q′ρστ=∂x′ρ∂xα ∂x′σ∂xβ ∂xδ∂x′τ QαβδQ'^{\rho\sigma}{}_{\tau} = \frac{\partial x'^\rho}{\partial x^\alpha}\,\frac{\partial x'^\sigma}{\partial x^\beta}\,\frac{\partial x^\delta}{\partial x'^\tau}\,Q^{\alpha\beta}{}_{\delta}

윗첨자 하나마다 ∂x′/∂x\partial x'/\partial x가 하나, 아랫첨자 하나마다 ∂x/∂x′\partial x/\partial x'가 하나 붙습니다. 이 곱을 기저와 함께 되돌려 놓으면 옛 좌표와 새 좌표의 인수가 서로 지워져 같은 텐서가 나옵니다. 텐서는 좌표 이름에 상관없는 대상이라는 뜻입니다.

메트릭이 아직 없습니다

탄젠트 스페이스를 순수한 벡터 스페이스로만 놓아 왔습니다. 하지만 우리가 원하는 것은 내적 스페이스입니다. 내적이 있으면 ⟨v, ⋅ ⟩\map{v}{\,\cdot\,}처럼 한 칸을 비워 두어 듀얼 스페이스의 원소를 만들 수 있고, 이 대응이 벡터 스페이스와 듀얼 스페이스 사이의 자연스러운 대응입니다. 내적이 주어져야만 생기는 대응입니다.

그런데 지금은 점마다 벡터 스페이스만 있고 내적이 없습니다. 그래서 벡터장과 코벡터장을 짝지을 방법도, 텐서 프로덕트 스페이스들 사이를 오갈 방법도 없습니다. 한 점에만 내적을 두는 것도 소용이 없습니다. 모든 점에 한꺼번에, 그리고 이웃한 점끼리 이어지도록 놓아야 합니다.

메트릭 텐서장

이 문제를 텐서장 하나로 한 번에 풉니다.

g=gμν(x)  dxμ⊗dxνg = g_{\mu\nu}(x)\; dx^\mu \otimes dx^\nu

텐서 프로덕트 기호는 자주 생략하지만 있다고 생각하면 됩니다. 이것은 모든 점에서 (0, 2) 텐서 프로덕트 스페이스의 원소를 하나씩 뽑는 (0, 2) 텐서장입니다. 점을 주면 실수 열여섯 개 gμνg_{\mu\nu}가 나오는 셈입니다. 점 P의 좌표를 넣어 gμν(xδ(P))g_{\mu\nu}\big(x^\delta(P)\big)로 쓰는 것이 정식이고, 보통은 그냥 gμν(x)g_{\mu\nu}(x)라고 씁니다. 이 필드가 모든 점에 놓이면 모든 점에서 탄젠트 스페이스와 코탄젠트 스페이스의 대응과 내적을 얻습니다. 비교할 도구가 없으면 물리를 시작할 수도 없으니, 이것이 이 구조에서 얻으려던 핵심입니다.

Q. 아무 (0, 2) 텐서장이면 메트릭이 되나요?
A. 되지 않습니다. (0, 2) 텐서장은 많고 메트릭은 그중 하나입니다. 내적처럼 행동하려면 gμν=gνμg_{\mu\nu} = g_{\nu\mu}로 대칭이어야 하고, 어떤 벡터와도 내적이 0이 되는 벡터는 영벡터뿐이어야 합니다. (이 설명은 지난 편들의 내적 정의를 가져온 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

길이와 각도

메트릭이 있으면 한 점에서 벡터의 길이와 두 벡터 사이의 각도를 잴 수 있습니다.

∣u∣2=gμνuμuν,cos⁡θ=gμνuμvν∣u∣ ∣v∣|u|^2 = g_{\mu\nu}u^\mu u^\nu, \qquad \cos\theta = \frac{g_{\mu\nu}u^\mu v^\nu}{|u|\,|v|}

화면에 그려진 그림의 길이와 각도가 아니라 이 식이 정한 길이와 각도입니다. (이 식은 내적의 정의를 옮긴 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.) 아래 장난감에서 메트릭을 고르고 점 P와 두 벡터의 끝을 끌어 보세요. 길이가 1인 벡터들의 끝점은 점마다 다른 타원으로 그려지고, 그림으로는 직각인 두 벡터가 메트릭으로는 직각이 아니거나 그 반대일 수 있습니다. 메트릭이 점마다 다르면 격자 위에서 타원의 크기와 모양이 바뀝니다.

Q. gμν(P)g_{\mu\nu}(P)라고 쓰면 안 되나요?
A. P는 시공간의 점이고 성분 함수는 좌표 네 개를 받는 함수라서, 정식으로는 좌표 함수를 거쳐 gμν(xδ(P))g_{\mu\nu}\big(x^\delta(P)\big)라고 써야 합니다. 이 글처럼 약간 느슨하게 gμν(x)g_{\mu\nu}(x)로 줄여 적어도 뜻은 같습니다.

시공간 그 자체

메트릭은 모든 점에서 값을 내주는 필드이니 점 P, Q, R에서 각각 gμν(P), gμν(Q), gμν(R)g_{\mu\nu}(P),\ g_{\mu\nu}(Q),\ g_{\mu\nu}(R)을 계산합니다. 그런데 (0, 2) 텐서장은 얼마든지 많고 그중 메트릭은 딱 하나입니다. 어느 것이 메트릭이어야 우리가 만든 모형이 실제 세계를 닮는지는 물리가 정합니다. 질량이 있는 곳에서 다른 질량이 끌려 오는지 그냥 지나가는지는 시공간이 어떻게 생겼는지에 달려 있고, 그것을 정하는 것이 아인슈타인 방정식입니다. 슈바르츠실트 시공간이나 휜 시공간이라고 하면 어떤 경우에 아인슈타인 방정식을 푸는 메트릭을 가리킵니다.

그래서 메트릭은 너무 중요해서 때로는 그냥 시공간이라고 부릅니다. 좌표도 거기에 들어 있고, 탄젠트 벡터를 재는 법과 벡터와 코벡터를 짝짓는 법도 전부 거기에 들어 있습니다. 이 시리즈가 겨냥하는 곳은 그 메트릭을 방정식으로 정하는 데까지입니다. 텐서가 무엇인가라는 물음은 여기서 끝나고, 이제는 텐서가 물리를 어떻게 해 주는지를 봅니다. 다음 편에서는 서로 떨어진 스페이스들을 잇는 공변 미분을 다룹니다.

These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 16 of the playlist, The metric tensor field. In the previous post we saw how the basis changes when the coordinates change, so this time I sort out the language for calling the spaces at all points one body and set up the tensor field that puts an inner product at every point at once.

The hand-waving part

The story of putting one vector space at each point was in fact a hand-waving argument. Strictly speaking, spacetime is a manifold, and the structure that gathers the points together with the vector spaces attached to them is a fiber bundle, and more precisely the tangent bundle. A coordinate system cannot be laid on just any object, and manifold theory has its own conditions for when we may lay one and its own rules for changing coordinates. This series does not go deep into that formalism. The lecture recommends climbing up from topology if you want to know it properly.

All the spaces as one body

The tangent space at a point P is TPT_P, and if we call the whole of spacetime M\M, then seeing the spaces at all points as one body gives TMT\M. Pulling one vector from each point gives a vector field, and a vector field is an element of TMT\M.

So from now on, the tangent space by itself means this whole body rather than the space at one point, and an element of it means one vector field. We almost never fix our eyes on one point. This convention matters because the connection, coming soon, is a map that starts from the set of all vector fields.

Put in fields and a function comes out

At one point, a covector ω\omega takes a vector vv and returns a real number ⟨ω,v⟩\map{\omega}{v}. What happens when we put in a covector field λ\lambda and a vector field XX?

⟨λ,X⟩∈C∞(M)\map{\lambda}{X} \in C^\infty(\M)

Pick a point x, find the values of the two fields at that point, and compute the pairing of those values to get a real number. We do this at every point, so the result is not one real number but a function that gives a real number at each point of spacetime, a smooth real function on M\M. From now on we read the pairing of the dual space as a map that takes fields and returns a function. The inner product is the same. Put in two vector fields instead of two vectors and a function comes out instead of a real number.

Q. Why is it computed point by point when two fields go in?
A. Because the components of a field are functions of the coordinates, and only after fixing a point do they become numbers. With the point x fixed, the vector field shrinks to a single vector of TPT_P and the covector field to a single covector of the cotangent space, and then the old pairing holds as it was. Spreading that out over all x gives the function.

Coordinate transformations of fields

When the coordinates change, the basis and the components of a tensor field change together. For example, to write the tensor field Q=Qαβδ ∂α⊗∂β⊗dxδQ = Q^{\alpha\beta}{}_{\delta}\,\partial_\alpha \otimes \partial_\beta \otimes dx^\delta in the new coordinates, we put the rule of the previous post into the basis.

∂α=∂x′ρ∂xα ∂ρ′,dxδ=∂xδ∂x′τ dx′τ\partial_\alpha = \frac{\partial x'^\rho}{\partial x^\alpha}\,\partial'_\rho, \qquad dx^\delta = \frac{\partial x^\delta}{\partial x'^\tau}\,dx'^\tau

The matrices of partial derivatives attached to each basis element move over to the components, and the components change like this.

Q′ρστ=∂x′ρ∂xα ∂x′σ∂xβ ∂xδ∂x′τ QαβδQ'^{\rho\sigma}{}_{\tau} = \frac{\partial x'^\rho}{\partial x^\alpha}\,\frac{\partial x'^\sigma}{\partial x^\beta}\,\frac{\partial x^\delta}{\partial x'^\tau}\,Q^{\alpha\beta}{}_{\delta}

Each upper index gets one ∂x′/∂x\partial x'/\partial x, and each lower index gets one ∂x/∂x′\partial x/\partial x'. If we put this product back together with the basis, the factors of the old and new coordinates cancel each other and the same tensor comes out. A tensor is an object that does not care what we call the coordinates.

There is no metric yet

So far we have treated the tangent spaces as pure vector spaces. But what we want are inner product spaces. With an inner product we can leave one slot empty as in ⟨v, ⋅ ⟩\map{v}{\,\cdot\,} and make an element of the dual space, and this correspondence is the natural correspondence between the vector space and the dual space. It exists only once an inner product is given.

But right now there are only vector spaces at the points and no inner product. So there is no way to pair vector fields with covector fields, and no way to move between the tensor product spaces. Putting an inner product at only one point is no use either. It has to be put at all points at once, connected between neighboring points.

The metric tensor field

We solve this problem in one stroke with a single tensor field.

g=gμν(x)  dxμ⊗dxνg = g_{\mu\nu}(x)\; dx^\mu \otimes dx^\nu

We often omit the tensor product symbol, but it is there. This is a (0, 2) tensor field that picks one element of the (0, 2) tensor product space at every point. Give it a point and sixteen real numbers gμνg_{\mu\nu} come out. Putting in the coordinates of a point P and writing gμν(xδ(P))g_{\mu\nu}\big(x^\delta(P)\big) is the formal way, and we usually just write gμν(x)g_{\mu\nu}(x). Once this field is laid at all points, we get the correspondence between the tangent space and the cotangent space, and an inner product, at every point. Without tools to compare, we cannot even begin physics, so this is the core of what we wanted from this structure.

Q. Is any (0, 2) tensor field a metric?
A. No. There are many (0, 2) tensor fields and the metric is one of them. To behave like an inner product it must be symmetric, gμν=gνμg_{\mu\nu} = g_{\nu\mu}, and the only vector whose inner product with every vector is zero must be the zero vector. (This explanation takes the definition of the inner product from earlier posts and was not covered in the lecture.)

Lengths and angles

With a metric we can measure the length of a vector and the angle between two vectors at a point.

∣u∣2=gμνuμuν,cos⁡θ=gμνuμvν∣u∣ ∣v∣|u|^2 = g_{\mu\nu}u^\mu u^\nu, \qquad \cos\theta = \frac{g_{\mu\nu}u^\mu v^\nu}{|u|\,|v|}

These are the length and angle fixed by this formula, not those of the picture drawn on the screen. (This formula carries over the definition of the inner product and was not covered in the lecture.) In the toy below, pick a metric and drag the point P and the tips of the two vectors. The endpoints of the vectors of length 1 are drawn as an ellipse that differs from point to point, and two vectors that are perpendicular in the picture can fail to be perpendicular under the metric, or the other way round. When the metric differs from point to point, the size and shape of the ellipses change across the grid.

Q. Can I not write gμν(P)g_{\mu\nu}(P)?
A. P is a point of spacetime and the component function takes four coordinates, so formally we have to go through the coordinate functions and write gμν(xδ(P))g_{\mu\nu}\big(x^\delta(P)\big). Abbreviating loosely to gμν(x)g_{\mu\nu}(x) as in this post means the same thing.

Spacetime itself

The metric is a field that gives a value at every point, so at points P, Q, and R we compute gμν(P), gμν(Q), gμν(R)g_{\mu\nu}(P),\ g_{\mu\nu}(Q),\ g_{\mu\nu}(R) respectively. But there are as many (0, 2) tensor fields as we like, and exactly one of them is the metric. Which one it has to be for our model to resemble the real world is decided by physics. Whether a mass is attracted to another mass or just passes by depends on how spacetime is shaped, and what fixes that is the Einstein equation. A Schwarzschild spacetime or a curved spacetime refers to a metric that solves the Einstein equation in a certain situation.

So the metric is so important that we sometimes just call it spacetime. The coordinates are in it, and so are the ways to measure tangent vectors and to pair vectors with covectors. The place this series aims at is fixing that metric by the equation. The question of what a tensor is ends here, and now we look at what tensors do for physics. In the next post we cover the covariant derivative, which connects the spaces that stand apart from each other.

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