Tensor #17. The Covariant Derivative (Elementary Pedagogy)텐서 #17. 공변 미분 (초보적인 방법)

Tensor series, part 17: assuming we know the parallel vector, measuring the change of a vector field, and deriving the covariant derivative with the connection Γ in coordinatesTensor 시리즈 17편: 평행한 벡터를 안다고 가정하고 벡터장의 변화를 재어, 커넥션 Γ가 들어간 공변 미분을 좌표로 유도한다

Tensor series텐서 시리즈Part 17 of 4040편 중 17번째
  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 17강 The covariant derivative (elementary pedagogy)에 해당합니다. 지난 편에서 모든 점에 메트릭을 놓았으니, 이번에는 서로 떨어진 스페이스를 잇는 커넥션을 구하고 그것으로 벡터장을 미분합니다. 화살표 그림에 기대는 초보적인 방법이고, 좌표를 쓰지 않는 방법은 다음 강의에서 다시 합니다.

메트릭만으로는 이어지지 않습니다

메트릭은 점마다 내적을 주고 벡터와 듀얼 스페이스를 짝지어 주지만, 서로 다른 점의 스페이스 사이의 벽까지 허물지는 못합니다. 탄젠트 스페이스는 점마다 독립이라서 다른 점의 벡터를 더하거나 비교하는 것은 수학적으로 말이 되지 않습니다. 이 벽을 허무는 장치가 커넥션connection입니다. 일반상대성이론에서 시작해 양자장론에도 다른 꼴로 나오는 깊은 개념입니다.

벽을 허물어야 하는 이유는 미분입니다. 물리는 미분 방정식으로 쓰이고 모형을 벡터장, 코벡터장, 텐서장으로 세우면 다양체 위에서 그것들을 미분할 수 있어야 합니다.

평행한 벡터

점 P의 좌표를 xx, 가까운 점 Q의 좌표를 x+Δxx + \Delta x라고 합시다. 둘 다 좌표 네 개의 줄임 표기입니다. 벡터장 X의 성분은 P에서 Xα(x)X^\alpha(x)이고 Q에서 Xα(x+Δx)X^\alpha(x+\Delta x)이며, 두 벡터는 각각 TPT_P와 TQT_Q에 삽니다.

P의 벡터를 Q의 스페이스로 평행하게 옮기고 싶습니다. 평행하다는 것은 옮기는 동안 벡터가 변하지 않는다는 뜻이고, 평평한 보통 공간에서는 같은 방향을 가리키는 화살표입니다. 문제는 우리에게 어느 벡터가 평행한지 말해 줄 도구가 아직 없다는 것입니다. 벡터장이 모든 점에 서로 평행한 벡터를 놓는 것도 아닙니다. 그렇다면 모든 벡터장이 늘 한 방향만 가리킬 텐데, 흐름선을 그리는 벡터장은 방향이 계속 바뀝니다.

그래도 평행한 벡터 X∥αX^\alpha_\parallel를 안다고 가정하면 얻는 것이 큽니다. Q에는 벡터장이 놓은 벡터와 P에서 옮겨 온 평행한 벡터가 둘 다 TQT_Q에 있으니 둘의 차를 구할 수 있습니다. 차가 0이면 그 방향으로 벡터장이 변하지 않은 것이고, 차를 좌표 차이로 나눠 Δx→0\Delta x \to 0으로 보내면 벡터장의 미분이 됩니다.

필드 값의 변화

우선 아는 쪽부터 정리합니다. 벡터장의 성분은 좌표의 매끄러운 함수이니 테일러 전개를 쓰고, Δx\Delta x의 제곱 항은 무시할 만큼 가까운 점만 봅니다.

Xα(x+Δx)=Xα(x)+ΔXα,ΔXα=Δxc ∂cXαX^\alpha(x+\Delta x) = X^\alpha(x) + \Delta X^\alpha, \qquad \Delta X^\alpha = \Delta x^c\,\partial_c X^\alpha

필드를 알고 있으니 이 변화량은 전부 계산할 수 있습니다.

모르는 것을 한 기호에

평행한 벡터의 성분은 P의 성분에 어떤 차이를 더한 꼴이라고 쓰고, 그 차이를 ΔˉXα\bar{\Delta}X^\alpha라는 기호에 몰아 넣습니다.

X∥α=Xα(x)+ΔˉXαX^\alpha_\parallel = X^\alpha(x) + \bar{\Delta}X^\alpha

그러면 Q의 두 벡터의 차는 ΔXα−ΔˉXα\Delta X^\alpha - \bar{\Delta}X^\alpha이고, 이것을 Δxc\Delta x^c로 나눈 극한은 다음과 같습니다.

lim⁡Δx→0ΔXα−ΔˉXαΔxc=∂cXα−lim⁡Δx→0ΔˉXαΔxc\lim_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta X^\alpha - \bar{\Delta}X^\alpha}{\Delta x^c} = \partial_c X^\alpha - \lim_{\Delta x \to 0}\frac{\bar{\Delta}X^\alpha}{\Delta x^c}

평행이라는 모르는 부분이 전부 ΔˉXα\bar{\Delta}X^\alpha 안에 들어 있습니다. 모르는 것을 작은 기호에 구겨 넣었을 뿐 문제가 풀린 것은 아닙니다.

커넥션 Γ

ΔˉXα\bar{\Delta}X^\alpha가 어떻게 생겼는지 모르지만 몇 가지는 기대할 수 있습니다. Q가 P에 가까워질수록 작아져야 하니 이동량 Δxc\Delta x^c에 선형이어야 합니다. 벡터장 성분이 0이면 보정도 0이어야 하니 성분 XβX^\beta에도 선형이어야 합니다. 두 쪽 모두 모든 성분 조합에 선형이어야 하므로 계수를 첨자 합으로 묶습니다.

ΔˉXα=− Γαβc  Xβ Δxc\bar{\Delta}X^\alpha = -\,\Gamma^\alpha{}_{\beta c}\; X^\beta\,\Delta x^c

Γ\Gamma는 좌표의 함수이고 P에서의 값을 씁니다. 평행한 벡터를 찾는 보정은 벡터가 사는 점 P에 묶어 둬야 하기 때문입니다. 이 함수는 첨자 세 개를 가지니 4×4×44 \times 4 \times 4개의 함수입니다. 평행에 대해 우리가 아는 모든 것이 이 함수들에 들어 있고, 이것을 아핀 커넥션affine connection이라고 합니다.

Q. 왜 Γ\Gamma 앞에 마이너스를 붙이나요?
A. 관례입니다. 이렇게 정의해야 나중에 미분에서 ΔˉX\bar{\Delta}X의 마이너스와 곱해져 플러스가 남습니다. 코벡터장이나 다른 텐서를 미분할 때는 마이너스가 다시 나타나므로 크게 편해지는 것은 아니지만 표준으로 굳은 모양입니다.

Q. 첨자가 세 개이고 위아래가 있으니 Γ\Gamma도 텐서 아닌가요?
A. 아닙니다. Γ\Gamma는 첨자 합의 계수로 모인 함수 묶음일 뿐이어서 eα⊗eβ⊗ece_\alpha \otimes e^\beta \otimes e^c 같은 기저에 붙여 쓰면 말이 되지 않습니다. 이유를 짧게 대면, 편미분 ∂cXα\partial_c X^\alpha 하나만으로는 좌표를 바꿀 때 텐서처럼 변하지 않고 Γ\Gamma가 그 어긋난 부분을 바로잡기 때문입니다. Γ\Gamma 자신도 텐서 규칙을 따르지 않습니다. (이 설명은 이해를 돕기 위해 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

공변 미분

Γ\Gamma를 위 극한에 대입합니다. 마이너스 둘이 곱해져 플러스가 되고 Δxc\Delta x^c는 약분됩니다. 이렇게 얻은 것이 공변 미분covariant derivative입니다.

∇cXα=∂cXα+Γαβc Xβ\nabla_c X^\alpha = \partial_c X^\alpha + \Gamma^\alpha{}_{\beta c}\, X^\beta

여기서 cc는 그냥 미분하는 방향을 가리키는 첨자이고 공변이라는 뜻이 아닙니다. 편미분에 Γ\Gamma 항이 보정으로 더해져 평행한 벡터와의 차이를 재 주는 미분이 됩니다.

첨자를 보면 위가 하나 아래가 하나입니다. 벡터장은 (1, 0) 텐서이고 이 미분은 (1, 1) 텐서의 성분이므로 미분 하나가 랭크를 하나 올립니다. 기저까지 쓰면 다음과 같습니다.

∇X=(∇cXα)  ∂α⊗dxc\nabla X = \big(\nabla_c X^\alpha\big)\; \partial_\alpha \otimes dx^c

표기는 세미콜론을 쓴 Xα;cX^\alpha{}_{;c}가 가장 흔하고 막대 두 개를 쓰는 표기도 있습니다. 모두 같은 뜻이고 보통은 성분만 적습니다. 스칼라장 s는 벡터도 코벡터도 아니라서 커넥션이 필요 없고 편미분이 곧 공변 미분입니다. 랭크는 (0, 0)에서 (0, 1)이 됩니다.

∇c s=∂c s\nabla_c\, s = \partial_c\, s

극좌표에서 만져 보기

평평한 평면에서도 곡선 좌표를 쓰면 Γ\Gamma가 0이 아닙니다. 극좌표 (r,θ)(r,\theta)에서는 0이 아닌 값이 다음 셋뿐입니다. (이 값들은 평면의 메트릭에서 나온 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

Γrθθ=−r,Γθrθ=Γθθr=1r\Gamma^r{}_{\theta\theta} = -r, \qquad \Gamma^\theta{}_{r\theta} = \Gamma^\theta{}_{\theta r} = \frac{1}{r}

아래 장난감에서 필드를 고르고 점 P를 끌어 보세요. 점 P의 벡터와 가까운 점 Q에서 필드가 놓은 벡터를 그리고, 거기에 Γ\Gamma로 보정해 만든 평행한 벡터도 겹쳐 그립니다. 간격 Δx\Delta x를 줄이면 두 벡터의 차가 줄어들고, 그 차를 간격으로 나눈 값이 공변 미분이 가리키는 수입니다. 필드가 데카르트 좌표에서 상수이면 공변 미분이 0이어야 하는데, 극좌표에서는 편미분만으로는 0이 되지 않고 Γ\Gamma 항이 더해져야 0이 됩니다.

커넥션은 주어져야 합니다

Γ\Gamma는 수학적으로 임의입니다. 좌표에 대해 미분 가능한 함수이기만 하면 어떤 함수 묶음이든 고를 수 있고, 다양체가 있다고 해서 거기에 딸린 자연스러운 커넥션이 저절로 정해지지도 않습니다. 다양체에 커넥션을 따로 얹어 줘야 평행을 말할 수 있고, 평행을 말해야 공변 미분을 정의할 수 있습니다. 순수한 수학에서는 평행이 무엇인지 우리가 선언하고 그것을 기준으로 모든 미분을 잽니다. 물리에서는 물리가 그것을 알려 줍니다. 물리가 메트릭을 주고 메트릭이 커넥션을 주는 것이 앞으로 가려는 길입니다.

이 유도는 처음부터 끝까지 좌표에 기대고 있습니다. 다음 강의에서 좌표 없이 같은 미분을 다시 유도합니다. 그때 Γαβc\Gamma^\alpha{}_{\beta c}가 아래 두 첨자에 대해 대칭이라는 점을 짚는데, 이 대칭이 있으면 비틀림이 없다고 하고 일반상대성이론은 이 경우를 다룹니다. 다음 편에서는 같은 공변 미분을 좌표 없이 다시 봅니다.

These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 17 of the playlist, The covariant derivative (elementary pedagogy). In the previous post we put a metric at every point, so this time I find the connection that links the separated spaces and use it to differentiate a vector field. This is the elementary method leaning on pictures of arrows, and the method without coordinates is done again in the next lecture.

The metric alone does not connect them

The metric gives an inner product at each point and pairs vectors with the dual space, but it does not tear down the wall between the spaces at different points. The tangent spaces are independent from point to point, so adding or comparing vectors at different points is mathematically meaningless. The device that tears down this wall is the connection. It is a deep concept that starts in general relativity and appears in a different form in quantum field theory too.

The reason we have to tear down the wall is differentiation. Physics is written in differential equations, and if we build models from vector fields, covector fields, and tensor fields, we must be able to differentiate them on the manifold.

The parallel vector

Let the coordinates of a point P be xx and those of a nearby point Q be x+Δxx + \Delta x. Both are shorthand for four coordinates. The components of a vector field X are Xα(x)X^\alpha(x) at P and Xα(x+Δx)X^\alpha(x+\Delta x) at Q, and the two vectors live in TPT_P and TQT_Q respectively.

We want to carry the vector at P to the space at Q in parallel. Parallel means the vector does not change while it is carried, and in ordinary flat space it is an arrow pointing in the same direction. The problem is that we have no tool yet that tells us which vector is parallel. A vector field does not put mutually parallel vectors at all points either. If it did, every vector field would always point in one direction, but a vector field that draws streamlines keeps changing direction.

Still, if we assume we know the parallel vector X∥αX^\alpha_\parallel, we gain a lot. At Q, both the vector the field placed and the parallel vector carried from P are in TQT_Q, so we can take their difference. If the difference is zero, the field has not changed in that direction, and if we divide the difference by the coordinate difference and let Δx→0\Delta x \to 0, it becomes the derivative of the vector field.

The change in the field’s value

First let us sort out the side we know. The components of a vector field are smooth functions of the coordinates, so we use a Taylor expansion and look only at points close enough that the square terms in Δx\Delta x can be ignored.

Xα(x+Δx)=Xα(x)+ΔXα,ΔXα=Δxc ∂cXαX^\alpha(x+\Delta x) = X^\alpha(x) + \Delta X^\alpha, \qquad \Delta X^\alpha = \Delta x^c\,\partial_c X^\alpha

We know the field, so this change can be computed entirely.

Stuffing the unknown into one symbol

We write the components of the parallel vector as the components at P plus some difference, and we pack that difference into a symbol ΔˉXα\bar{\Delta}X^\alpha.

X∥α=Xα(x)+ΔˉXαX^\alpha_\parallel = X^\alpha(x) + \bar{\Delta}X^\alpha

Then the difference of the two vectors at Q is ΔXα−ΔˉXα\Delta X^\alpha - \bar{\Delta}X^\alpha, and the limit after dividing by Δxc\Delta x^c is the following.

lim⁡Δx→0ΔXα−ΔˉXαΔxc=∂cXα−lim⁡Δx→0ΔˉXαΔxc\lim_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta X^\alpha - \bar{\Delta}X^\alpha}{\Delta x^c} = \partial_c X^\alpha - \lim_{\Delta x \to 0}\frac{\bar{\Delta}X^\alpha}{\Delta x^c}

The unknown part, parallelism, is entirely inside ΔˉXα\bar{\Delta}X^\alpha. We have only crammed the unknown into a small symbol, and the problem is not solved.

The connection Γ

We do not know what ΔˉXα\bar{\Delta}X^\alpha looks like, but we can expect a few things. It must get smaller as Q approaches P, so it must be linear in the displacement Δxc\Delta x^c. If the components of the field are zero the correction must be zero too, so it must be linear in the components XβX^\beta as well. It has to be linear in every combination of components on both sides, so we bundle the coefficients with an index sum.

ΔˉXα=− Γαβc  Xβ Δxc\bar{\Delta}X^\alpha = -\,\Gamma^\alpha{}_{\beta c}\; X^\beta\,\Delta x^c

Γ\Gamma is a function of the coordinates, and we take its value at P. The correction that looks for the parallel vector has to be tied to the point P where the vector lives. This function has three indices, so it is 4×4×44 \times 4 \times 4 functions. Everything we know about parallelism is in these functions, and they are called the affine connection.

Q. Why put a minus sign in front of Γ\Gamma?
A. It is a convention. With this definition, the minus sign is multiplied by the minus sign of ΔˉX\bar{\Delta}X in the derivative, and a plus sign remains. When we differentiate covector fields or other tensors the minus sign comes back, so it is not a great convenience, but it has hardened into the standard form.

Q. It has three indices, up and down, so is Γ\Gamma not a tensor too?
A. No. Γ\Gamma is only a bundle of functions gathered as the coefficients of an index sum, so writing it attached to a basis like eα⊗eβ⊗ece_\alpha \otimes e^\beta \otimes e^c makes no sense. A short reason is that the partial derivative ∂cXα\partial_c X^\alpha alone does not change like a tensor when the coordinates change, and Γ\Gamma corrects that mismatched part. Γ\Gamma itself does not obey the tensor rule either. (This explanation is added to help understanding and was not covered in the lecture.)

The covariant derivative

Put Γ\Gamma into the limit above. The two minus signs multiply to a plus, and Δxc\Delta x^c cancels. What we get is the covariant derivative.

∇cXα=∂cXα+Γαβc Xβ\nabla_c X^\alpha = \partial_c X^\alpha + \Gamma^\alpha{}_{\beta c}\, X^\beta

Here cc is simply an index pointing to the direction of differentiation, and it does not mean covariant. The Γ\Gamma term is added to the partial derivative as a correction, and it becomes a derivative that measures the difference from the parallel vector.

Looking at the indices, there is one up and one down. A vector field is a (1, 0) tensor and this derivative is the components of a (1, 1) tensor, so one differentiation raises the rank by one. With the basis written out, it is as follows.

∇X=(∇cXα)  ∂α⊗dxc\nabla X = \big(\nabla_c X^\alpha\big)\; \partial_\alpha \otimes dx^c

The most common notation uses a semicolon, Xα;cX^\alpha{}_{;c}, and there is another with two bars. They all mean the same, and usually only the components are written. A scalar field s is neither a vector nor a covector, so it needs no connection, and the partial derivative is the covariant derivative. The rank goes from (0, 0) to (0, 1).

∇c s=∂c s\nabla_c\, s = \partial_c\, s

Touching it in polar coordinates

Even in a flat plane, Γ\Gamma is not zero when we use curved coordinates. In polar coordinates (r,θ)(r,\theta) there are only these three nonzero values. (These values come from the metric of the plane and were not covered in the lecture.)

Γrθθ=−r,Γθrθ=Γθθr=1r\Gamma^r{}_{\theta\theta} = -r, \qquad \Gamma^\theta{}_{r\theta} = \Gamma^\theta{}_{\theta r} = \frac{1}{r}

In the toy below, pick a field and drag the point P. It draws the vector at P and the vector the field places at a nearby point Q, and overlays the parallel vector made by correcting with Γ\Gamma. As the gap Δx\Delta x shrinks, the difference between the two vectors shrinks, and that difference divided by the gap is the number the covariant derivative points to. If a field is constant in Cartesian coordinates its covariant derivative must be zero, but in polar coordinates the partial derivative alone does not give zero, and only with the Γ\Gamma term added does it become zero.

The connection has to be given

Γ\Gamma is mathematically arbitrary. Any bundle of functions will do as long as they are differentiable in the coordinates, and having a manifold does not by itself fix a natural connection that belongs to it. We have to place a connection on the manifold separately before we can speak of parallelism, and only after speaking of parallelism can we define the covariant derivative. In pure mathematics we declare what parallelism is and measure all derivatives against it. In physics, physics tells us. Physics gives the metric and the metric gives the connection, and that is the road we are heading down.

This derivation leans on coordinates from start to finish. In the next lecture the same derivative is derived again without coordinates. There the symmetry of Γαβc\Gamma^\alpha{}_{\beta c} in its two lower indices is pointed out, and with this symmetry we say there is no torsion, which is the case general relativity deals with. In the next post we look at the same covariant derivative again without coordinates.

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