Tensor #18. The Covariant Derivative, Continued텐서 #18. 공변미분 이어서
Tensor series, part 18: redefining the covariant derivative as a three-slot machine that takes a vector field and a vector and as four axioms, and why it is not a tensor and how to extract the connection coefficientsTensor 시리즈 18편: 공변미분을 벡터장과 벡터를 먹는 세 슬롯 기계와 네 가지 공리로 다시 정의하고, 이것이 왜 텐서가 아닌지와 연결 계수를 꺼내는 법을 정리한다
Tensor series텐서 시리즈Part 18 of 4040편 중 18번째
- Tensor #1. Elementary Vector Space텐서 #1. 기초적인 벡터 스페이스
- Tensor #2. Einstein Notation and Maps텐서 #2. 아인슈타인 표기법과 맵
- Tensor #3. Dual Spaces텐서 #3. 듀얼 스페이스
- Tensor #4. Cartesian Products텐서 #4. 카테시안 프로덕트
- Tensor #5. Tensor Products텐서 #5. 텐서 프로덕트
- Tensor #6. Tensor Product Spaces텐서 #6. 텐서 프로덕트 스페이스
- Tensor #7. Rank of Tensor Product Spaces텐서 #7. 텐서 프로덕트 스페이스의 랭크
- Tensor #8. Linear Transformations텐서 #8. 선형 변환
- Tensor #9. Transformations of Tensor Product Spaces텐서 #9. 텐서 프로덕트 스페이스의 변환
- Tensor #10. Metric Spaces텐서 #10. 메트릭 스페이스
- Tensor #11. The Metric Tensor텐서 #11. 메트릭 텐서
- Tensor #12. Contraction and Index Gymnastics텐서 #12. 컨트랙션과 인덱스 짐내스틱스
- Tensor #13. Realization of a Vector Space텐서 #13. 벡터 스페이스의 리얼라이제이션
- Tensor #14. Vector and Tensor Fields텐서 #14. 벡터장과 텐서장
- Tensor #15. Coordinate Transformations텐서 #15. 좌표 변환
- Tensor #16. The Metric Tensor Field텐서 #16. 메트릭 텐서장
- Tensor #17. The Covariant Derivative (Elementary Pedagogy)텐서 #17. 공변 미분 (초보적인 방법)
- Tensor #18. The Covariant Derivative, Continued텐서 #18. 공변미분 이어서
- Tensor #19. Algebraic Structures I텐서 #19. 대수 구조 I
- Tensor #20. Algebraic Structures II: Modules to Algebras텐서 #20. 대수 구조 II: 모듈에서 대수까지
- Tensor #21. The Lie Derivative텐서 #21. 리 미분
- Tensor #22. Invitation to p-forms텐서 #22. p-형식으로의 초대
- Tensor #23. Operations on p-forms: The Exterior Algebra텐서 #23. p-형식의 연산과 외대수
- Tensor #24. The Exterior Derivative: A Formal Introduction텐서 #24. 외미분의 형식적 도입
- Tensor #25. Review of Determinants텐서 #25. 행렬식 복습
- Tensor #26. P-vectors and P-forms Recap텐서 #26. P-벡터와 P-형식 복습
- Tensor #27. Formal Development of p-forms and p-vectors, Part 1텐서 #27. p-형식과 p-벡터의 정식 전개 1
- Tensor #28. Formal Development of p-forms and p-vectors, Part 2텐서 #28. p-형식과 p-벡터의 정식 전개 2
- Tensor #29. Transformations of Tensors and p-forms텐서 #29. 텐서와 p-형식의 변환
- Tensor #30. Transformation of Forms (Part I)텐서 #30. 형식의 변환 법칙 (1부)
- Tensor #31. Tensor Densities텐서 #31. 텐서 밀도
- Tensor #32. Tensor Density Examples텐서 #32. 텐서 밀도의 예
- Tensor #33. Duality and the Hodge Dual (Part 1)텐서 #33. 쌍대성과 호지 쌍대 (1부)
- Tensor #34. Elementary Hodge Dual Calculations텐서 #34. 호지 쌍대 계산 예
- Tensor #35. Other Notions of Duality텐서 #35. 또 다른 쌍대
- Tensor #36. Visualization of Forms: Arrows and Stacks텐서 #36. 형식의 시각화: 화살표와 스택
- Tensor #37. Tacks and Sheaves, Honeycombs텐서 #37. 압정, 다발, 벌집
- Tensor #38. All Possible Operations텐서 #38. 가능한 모든 연산
- Tensor #39. The End텐서 #39. 마지막 강의
- Tensor #40. Special Lecture: Tangent Spaces and Coordinate Basis텐서 #40. 특별 강의: 탄젠트 스페이스와 좌표 기저
Contents목차
- 지난 편 정리
- 공변미분이 만드는 텐서
- 세 슬롯을 가진 기계
- 성분으로 읽기
- 이 기계가 텐서가 아닌 이유
- 연결 계수 꺼내기
- 공리로 정의하기
- 세 가지 미분
- Recap of the previous post
- The tensor the covariant derivative makes
- A machine with three slots
- Reading it in components
- Why this machine is not a tensor
- Extracting the connection coefficients
- Defining it by axioms
- Three kinds of derivatives
XylyXylyX의 What is Tensor 강의를 정리한 노트입니다. 이 글은 재생목록의 18강 The covariant derivative continued에 해당합니다. 지난 편에서 평행이동으로 공변미분의 성분 공식을 얻었으니, 이번에는 같은 대상을 더 추상적인 두 방식으로 다시 봅니다. 강의도 이 부분은 선택 사항이라고 밝히지만, 뒤에 나올 다른 미분들의 틀이 됩니다.
지난 편 정리
벡터장 의 공변미분은 편미분에 연결 항을 더한 것입니다.
코벡터의 성분에는 연결 항의 부호가 반대로 붙고, 일반 텐서는 위 첨자마다 이 규칙을, 아래 첨자마다 반대 규칙을 한 번씩 적용하며 편미분 항은 전체에 한 번만 붙습니다. 연결 계수 는 시공간 위의 함수이고, 서로 다른 점의 벡터 스페이스를 비교하는 평행이동의 기준을 정합니다. 이 기준 없이는 두 스페이스 사이의 변화율을 말할 수 없습니다. 강의는 논리의 흐름을 이렇게 요약합니다. 에너지-운동량 텐서가 아인슈타인 방정식을 거쳐 메트릭 텐서 를 정하고, 메트릭이 있으면 거기서 자연스러운 연결이 따라옵니다.
공변미분이 만드는 텐서
는 위 첨자 하나와 아래 첨자 하나를 가진 (1,1) 텐서의 성분입니다. 같은 것을 처럼 세미콜론으로 쓰기도 합니다. 기저까지 쓰면 다음과 같습니다.
그러므로 공변미분은 (1,0) 텐서를 받아 (1,1) 텐서를 내놓습니다. 위 식에서 편미분 항과 연결 항은 각각 텐서가 아니지만 합하면 텐서입니다. 이 합이 좌표를 바꿀 때 텐서답게 변환하도록 만든 것이 공변미분의 존재 이유입니다.
Q. 각 항이 텐서가 아닌데 합은 어떻게 텐서가 되나요?
A. 좌표를 바꾸면 편미분 항이 텐서 법칙에서 벗어나는 만큼, 연결 계수가 정확히 반대로 어긋나서 합에서 상쇄됩니다. (이 설명은 표준 결과를 적은 것이고, 강의에서는 합하면 텐서가 된다고만 말합니다. 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
세 슬롯을 가진 기계
미스너·손·휠러의 『Gravitation』(254쪽)은 공변미분을 처음부터 추상적으로 정의합니다. 한 점에서 공변미분은 세 개의 슬롯을 가진 기계입니다. 텐서도 슬롯을 가진 기계지만, 이 기계는 텐서가 아닙니다.
- 첫째 슬롯은 점 의 코벡터 를 받습니다.
- 둘째 슬롯은 벡터장 를 받습니다. 점 하나의 벡터가 아니라 장입니다.
- 셋째 슬롯은 점 의 벡터 를 받습니다.
세 칸을 모두 채우면 실수가 하나 나옵니다. 이 실수가 어떻게 만들어지는지는 거의 정해져 있습니다. 코벡터는 벡터를 먹고 실수를 내므로, 벡터장 와 벡터 로 먼저 벡터를 하나 만들어야 합니다. 그 벡터를 라고 부르면 다음과 같습니다.
Q. 의 아래 첨자 와 의 아래 첨자 는 같은 건가요?
A. 다른 기호입니다. 는 시공간 첨자이고 는 벡터 전체입니다. 둘은 로 이어집니다. 강의에서도 책에서 두 기호가 혼동되는 일이 잦다고 하고, 굵은 글씨로 구분하는 책이 많다고 합니다.
성분으로 읽기
좌표 기저에서 를 성분으로 쓰면 지난 편의 (1,1) 텐서가 벡터 를 먹은 것과 같습니다.
첨자 가 와 컨트랙션되어 사라지고 기저 만 남으므로 결과는 벡터입니다. 이 기계의 슬롯은 일부만 채워도 됩니다.
- 셋을 다 채우면 실수 입니다.
- 첫째 칸만 비우면 벡터 , 곧 를 방향 로 미분한 공변미분입니다.
- 벡터장 만 넣고 나머지를 비우면 (1,1) 텐서 입니다. 지난 편에서 얻은 것이고 의 기울기라고도 부릅니다.
아래 장난감은 극좌표에서 이 계산을 한 점에서 해 봅니다. 벡터장과 방향 를 고르면 편미분 항, 연결 항, 합이 따로 나옵니다. 평면의 상수 벡터장 는 극좌표 성분이 변하는데도 합이 0이 됩니다. 연결을 으로 바꾸면 이 일이 사라집니다.
이 기계가 텐서가 아닌 이유
텐서라면 각 슬롯에서 함수를 곱한 것이 그대로 앞으로 나와야 합니다. 첫째와 셋째 슬롯은 그렇습니다. 문제는 둘째 슬롯입니다. 함수 를 곱한 벡터장 를 넣으면 곱셈 규칙 때문에 항이 하나 더 생깁니다.
는 벡터 가 함수 에 작용한 값, 곧 의 방향 도함수입니다. 앞의 때문에 둘째 슬롯에 대해 선형이 아닙니다. 위 장난감 아래쪽의 차이 줄이 정확히 이 항입니다. 이유는 하나 더 있습니다. 텐서의 슬롯은 한 점의 벡터를 받는데, 이 기계의 둘째 슬롯은 벡터장을 받습니다. 두 이유로 공변미분 기계는 텐서가 아닙니다.
연결 계수 꺼내기
기계에 기저 벡터를 하나씩 넣으면 연결 계수가 숫자로 나옵니다.
가운데 칸에 들어가는 는 모든 점에 하나씩 놓인 기저 벡터장입니다. 그래서 이 숫자들은 시공간의 함수이고, 이것도 텐서가 아닙니다. 이 식을 벡터로 읽으면 연결 계수의 뜻이 가장 분명해집니다.
점 에서 방향으로 조금 움직일 때 기저 벡터 가 얼마나 변하는지를 벡터로 알려 줍니다. 벡터가 변한 양은 그 자체가 벡터입니다. 좌표 기저에서는 로 바뀝니다.
Q. 연결 계수가 텐서가 아니라면 어떤 점이 달라지나요?
A. 좌표를 바꾸면 값이 텐서 법칙을 따르지 않고 달라집니다. 평면에서 직교좌표의 연결 계수는 모두 0이지만, 극좌표로 바꾸면 처럼 0이 아닌 값이 나옵니다. (이 예는 위 장난감에서 쓴 값이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
공리로 정의하기
마지막 관점은 찬드라세카르의 『The Mathematical Theory of Black Holes』입니다. 추상으로 출발하되 미스너·손·휠러만큼 멀리 가지는 않습니다. 여기서 연결은 벡터장 를 받아 “벡터장 를 벡터장 로 보내는 맵”을 내놓는 대상입니다. 이 대상은 네 가지를 지켜야 합니다.
- 에 대해 함수 배 선형입니다.
- 에 대해 덧셈을 보존합니다.
- 함수에 작용하면 벡터장이 미분 연산자로서 작용한 값입니다.
- 곱셈 규칙을 지킵니다.
이것을 만족하는 것을 도함수이라 하고, 수학에서 이 규칙을 푸는 방식이 셋 있다고 강의는 짚습니다. 공변미분, 리 미분, 외미분입니다. 이제 쌍대 기저 를 잡고 를 곱셈 규칙으로 풀면 다음 꼴이 됩니다.
둘째 항의 는 벡터이므로 기저로 펼쳐야 하고, 에 대해 선형이므로 의 성분이 앞으로 나옵니다. 남는 계수 를 쓰면 다음과 같습니다.
좌표 기저에서 를 로 바꿔 쓰면 지난 편의 공식이 그대로 나옵니다. 공리는 구조를 정해 줄 뿐이고, 계수 는 따로 줘야 합니다. 그것이 시공간의 연결을 정하는 일입니다.
세 가지 미분
강의는 여기서 한 걸음 물러나 비교합니다. 위 규칙을 만족하는 미분은 셋이고, 각각이 공짜로 생기지 않으며 무언가를 더 가정해야 합니다.
- 공변미분은 연결 계수를 더해야 합니다. 평행을 정하지 못하면 미분을 정할 수 없습니다.
- 리 미분은 기준이 되는 벡터장이 하나 있어야 합니다.
- 외미분은 반대칭인 대상에만 적용합니다.
다음 편에서는 잠시 미분에서 벗어나 대수 구조를 정리합니다.
These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 18 of the playlist, The covariant derivative continued. In the previous post we obtained the component formula of the covariant derivative from parallel transport, so this time I look at the same object in two more abstract ways. The lecture says this part is optional, but it gives the template for the other derivatives that come later.
Recap of the previous post
The covariant derivative of a vector field is the partial derivative plus a connection term.
For the components of a covector the connection term gets the opposite sign. For a general tensor, each upper index gets this rule and each lower index gets the opposite one, while the partial-derivative term appears only once for the whole tensor. The connection coefficients are functions on spacetime, and they fix the standard of parallel transport that compares the vector spaces at different points. Without that standard we cannot speak of a rate of change between two spaces. The lecture summarizes the logical flow like this. The stress-energy tensor goes through the Einstein equation to fix the metric tensor , and once there is a metric, a natural connection follows from it.
The tensor the covariant derivative makes
is the component of a (1,1) tensor with one upper and one lower index. The same thing is also written with a semicolon, . With the basis written out it reads as follows.
So the covariant derivative takes a (1,0) tensor and returns a (1,1) tensor. In the formula above the partial-derivative term and the connection term are not tensors separately, but their sum is. The reason the covariant derivative exists is to make this sum transform like a tensor when the coordinates change.
Q. Neither term is a tensor, so how can the sum be one?
A. Under a change of coordinates, the amount by which the partial-derivative term departs from the tensor law is matched by an exactly opposite departure of the connection coefficients, and they cancel in the sum. (This explanation states the standard result. The lecture only says the sum is a tensor, and this was not covered in the lecture.)
A machine with three slots
Misner, Thorne, and Wheeler’s Gravitation (page 254) defines the covariant derivative abstractly from the start. At a point, the covariant derivative is a machine with three slots. A tensor is also a machine with slots, but this machine is not a tensor.
- The first slot takes a covector at the point .
- The second slot takes a vector field . It is a field, not a vector at one point.
- The third slot takes a vector at the point .
With all three slots filled, one real number comes out. How this number is made is almost forced. A covector eats a vector and gives a real number, so we must first make a vector from the vector field and the vector . Calling that vector , we have the following.
Q. Is the subscript in the same as the subscript in ?
A. They are different symbols. is a spacetime index and is a whole vector. The two are linked by . The lecture also says the two symbols are often confused in books, and many books tell them apart with bold type.
Reading it in components
In a coordinate basis, writing in components is the same as letting the (1,1) tensor of the previous post eat the vector .
The index is contracted with and disappears, leaving only the basis , so the result is a vector. The slots of this machine may also be filled only in part.
- Filling all three gives the real number .
- Leaving only the first slot empty gives the vector , the covariant derivative of in the direction .
- Putting in only the vector field and leaving the rest empty gives the (1,1) tensor . We got it in the previous post, and it is also called the gradient of .
The toy below does this computation at one point in polar coordinates. Pick a vector field and a direction , and the partial-derivative term, the connection term, and the sum appear separately. The constant vector field of the plane has polar components that change, yet the sum is 0. Switch the connection to and this disappears.
Why this machine is not a tensor
For a tensor, a function multiplying a slot must come out to the front unchanged. This holds for the first and third slots. The trouble is the second slot. If we put in the vector field multiplied by a function , the product rule produces one extra term.
is the value of the vector acting on the function , that is, the directional derivative of . Because of the leading , the machine is not linear in the second slot. The difference line at the bottom of the toy above is exactly this term. There is one more reason. The slots of a tensor take vectors at a single point, whereas the second slot of this machine takes a vector field. For these two reasons the covariant derivative machine is not a tensor.
Extracting the connection coefficients
Feed the machine basis vectors one by one and the connection coefficients come out as numbers.
The in the middle slot is a basis vector field, with one basis vector placed at every point. So these numbers are functions on spacetime, and they are not tensors either. Reading this formula as a vector shows the meaning of the connection coefficients most clearly.
It tells us, as a vector, how much the basis vector changes when we move a little in the direction from the point . The amount by which a vector changes is itself a vector. In a coordinate basis, .
Q. If the connection coefficients are not a tensor, what is different?
A. Under a change of coordinates their values change without following the tensor law. In the plane, the connection coefficients of Cartesian coordinates are all 0, but in polar coordinates there are nonzero values such as . (This example uses the values in the toy above and was not covered in the lecture.)
Defining it by axioms
The last viewpoint is from Chandrasekhar’s The Mathematical Theory of Black Holes. It starts abstractly, but not as far out as Misner, Thorne, and Wheeler. Here a connection is an object that takes a vector field and returns “a map sending a vector field to the vector field ”. It must obey four rules.
- It is function-linear in .
- It preserves addition in .
- Acting on a function, it gives the value of the vector field acting as a differential operator.
- It obeys the product rule.
Something that satisfies these is called a derivation, and the lecture points out that there are three ways in mathematics to solve these rules: the covariant derivative, the Lie derivative, and the exterior derivative. Now take dual bases and expand with the product rule.
In the second term, is a vector, so it has to be expanded in the basis, and since it is linear in , the components of come out in front. Writing the leftover coefficients as we get the following.
In a coordinate basis, rewrite as and the formula of the previous post comes out exactly. The axioms only fix the structure, and the coefficients must be supplied separately. That is the job of choosing the connection of spacetime.
Three kinds of derivatives
The lecture steps back here to compare. There are three derivatives that satisfy the rules above, and none of them comes for free. Each needs something more to be assumed.
- The covariant derivative needs the connection coefficients added. Without a notion of parallelism we cannot define a derivative.
- The Lie derivative needs one preferred vector field.
- The exterior derivative applies only to antisymmetric objects.
In the next post we step away from derivatives for a moment and review algebraic structures.
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