Tensor #22. Invitation to p-forms텐서 #22. p-형식으로의 초대
Tensor series, part 22: starting from the differential df of a function, 2-forms as antisymmetric (0, 2) tensors, the wedge product, the dimension C(n, p) of the exterior powers, and 3-forms and 4-formsTensor 시리즈 22편: 함수의 미분 df에서 출발해, 반대칭인 (0, 2) 텐서로서의 2-형식, 쐐기곱, 외부 거듭제곱의 차원 C(n, p)와 3-형식, 4-형식까지
Tensor series텐서 시리즈Part 22 of 4040편 중 22번째
- 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
XylyXylyX의 What is Tensor 강의를 정리한 노트입니다. 이 글은 재생목록의 22강 Invitation to p-forms에 해당합니다. 지난 편에서 두 가지 미분을 봤으니, 이번 편부터 세 번째인 외미분과 그 바탕이 되는 대수로 들어갑니다. 첫 관문은 외미분이 다루는 대상, 곧 p-형식입니다.
0-형식과 df
0-형식은 시공간 위의 함수 하나입니다. 성질은 이전 편들과 같고, 편미분이 모두 존재할 만큼 매끄럽다고 가정합니다. 0-형식에는 보여 줄 만한 구조가 없지만 외미분 를 소개하려면 출발점으로 필요합니다. 0-형식에 대한 외미분은 증명할 것이 없고 정의합니다.
는 의 좌표 기저, 곧 코벡터의 기저입니다. 그러므로 는 코벡터이고, 벡터 를 받으면 지금껏 보던 방식 그대로 값을 냅니다.
이 값은 방향으로 가 변하는 비율입니다. 표기는 여러 가지이고, , 같은 것이 모두 같은 뜻입니다. 같은 식에서 대신 좌표 함수 를 넣으면 가 나오므로, 기저 코벡터도 이 틀 안에 들어옵니다.
2-형식은 반대칭인 (0, 2) 텐서
0-형식은 텐서이고, 1-형식은 텐서이며, 같은 식으로 p-형식은 텐서입니다. 새로 만들 기계는 없고, 이미 아는 텐서에 제약을 하나 더하는 것뿐입니다. 먼저 2-형식 를 텐서의 꼴로 씁니다.
벡터 와 를 넣으면 이중합이 실수 하나가 됩니다. 선형성으로 성분을 밖으로 빼고 를 쓰면 나옵니다.
여기에 추가하는 제약이 반대칭입니다. 벡터 인수의 순서를 바꾸면 값의 부호가 바뀌어야 합니다.
이것을 성분에 대한 조건으로 옮기면 이고, 임의의 에 대해 성립해야 하므로 이렇게 됩니다.
일반 상대성이론 교재가 처음부터 반대칭 텐서를 “첨자를 바꾸면 부호가 바뀌는 것”이라고 정의하는 자리가 바로 여기입니다. 이 조건에서 대각 성분 은 자기 자신의 음수이므로 모두 0입니다.
성분은 16개에서 6개로
대각 성분이 사라지고 남은 12개 성분은 서로 부호만 다른 쌍을 이룹니다. 그러면 가장 일반적인 2-형식은 여섯 수로 정해집니다. 쌍마다 기저가 이렇게 묶입니다.
보통의 텐서는 개 수로 정해지니, 반대칭이라는 제약 하나로 수가 6으로 줄었습니다. 아래 장난감에서 반대칭인 2-형식, 대칭 텐서, 일반 텐서 중 하나를 골라 벡터 를 끌어 보세요. 반대칭이면 와 를 맞바꿀 때 값의 부호만 뒤집히고, 같은 벡터를 두 번 넣으면 0이 됩니다. (평행사변형의 부호 있는 넓이를 보여 주는 부분은 두 벡터의 반대칭 곱을 눈으로 보게 하려고 보탠 해석이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
Q. 반대칭이면 왜 같은 벡터를 두 번 넣을 때 0이 되나요?
A. 이므로 자기 자신의 음수와 같은 수는 0뿐입니다. 성분에서 대각 항이 모두 0이 되는 것과 같은 이유입니다.
쐐기곱
위의 묶음을 매번 다 쓰기는 번거로우니, 1-형식 사이에 새 연산을 정의합니다. 쐐기곱입니다.
이 정의로 앞의 식은 인 쌍만 모아서 쓸 수 있습니다.
왼쪽 합은 6개 항이고, 오른쪽은 가 모든 값을 달리게 두는 대신 와 가 같은 항을 두 번 센 것을 로 보정한 것입니다. 이 정의의 단순한 치환 같아 보이는 모양이, 쐐기곱 를 기저로 하는 새 벡터 스페이스를 암시합니다. 교재에는 쐐기곱을 배로 정의하는 약속도 있어서 그 경우에는 앞의 가 사라지니, 책을 바꿔 읽을 때 조심해야 합니다.
쐐기곱의 성질
쐐기곱은 기저에만 정의된 것이 아닙니다. 두 1-형식 , 에 대해서도 같은 정의를 쓰면 텐서곱의 선형성으로 이렇게 됩니다.
이 연산은 스칼라 곱과 덧셈에 선형입니다. 이고 입니다. 또 도 텐서이므로 같은 스페이스의 다른 원소와 더할 수 있습니다. 가장 중요한 성질은 자기 자신과의 쐐기곱입니다.
이 식으로 반대칭이 바로 나옵니다. 을 전개하면 와 가 0으로 사라지고 이것이 남습니다.
강의는 더 세련된 서술에서는 “자기 자신과의 쐐기곱이 0”을 공리로 삼고 거기서 반대칭을 증명한다고 덧붙입니다. 이 방식은 뒤에서 다시 다룬다고 합니다.
Q. 쐐기곱의 정의는 어떤 면에서 단순한 약식 표기 이상인가요?
A. 표기만 보면 두 항을 한 기호로 줄인 것입니다. 그러나 쐐기곱이 만드는 원소들은 모두 반대칭이고, 이 원소들이 텐서 스페이스의 부분 스페이스를 이룹니다. 덧셈과 스칼라 곱이 있고, 부호만 바꾼 원소(역원)와 영텐서도 있습니다. 그 부분 스페이스가 따로 이름을 갖고 연구 대상이 됩니다.
외부 거듭제곱과 차원
2-형식 전체의 스페이스를 의 외부 거듭제곱이라 하고 로 씁니다. 기저는 ()입니다. 세는 법은 이렇습니다. 4개 중에서 서로 다른 2개를 순서 없이 고릅니다. 순서를 바꾸면 부호만 달라질 뿐 같은 기저이기 때문입니다. 이것이 조합의 수입니다.
1-형식은 이고, 이것은 코벡터 스페이스 자체의 차원입니다. 같은 논의를 코벡터 대신 벡터에 하면 2-벡터라는 것이 생기고, 일반적으로 어떤 벡터 스페이스에서든 외부 거듭제곱을 만들 수 있습니다.
3-형식과 4-형식
3-형식은 텐서이면서 두 인수를 맞바꾸면 부호가 바뀌는 것입니다. 인수 세 개를 섞는 방법은 6가지이므로, 성분 는 첨자를 한 번 맞바꿀 때 부호가 바뀌어야 합니다. 두 번 맞바꾸면 부호가 돌아옵니다. 예를 들어 에서 로 가려면 맞바꿈이 두 번 필요해서 부호가 같습니다. 이 6개 항을 하나로 묶은 기저가 입니다. 같은 번호가 둘 있으면 곧바로 0이므로, 번호가 증가하는 조합만 남습니다.
모두 4개이고 와 맞습니다. 4-형식은 번호가 0, 1, 2, 3 하나뿐이어서 차원입니다. 그다음 5-형식부터는 4개 번호에서 5개를 고르면 어느 번호가 겹치므로 항상 0입니다. 일반적으로 가 차원 보다 크면 는 영 스페이스입니다. 0-형식은 함수이고 차원이 1입니다. 차원을 모으면 이렇습니다.
차원에서 은 언제나 1차원입니다. 또 이므로 -형식 스페이스와 -형식 스페이스의 차원이 같습니다. 강의는 이것이 둘 사이의 쌍대 관계를 세운다고 하고, 다음 강의들에서 다룬다고 예고합니다.
맞바꿈과 부호
쐐기곱을 몇 개 이어도 성질은 그대로입니다. 인접한 두 1-형식을 한 번 맞바꾸면 전체의 부호가 한 번 바뀌고, 맞바꿈을 짝수 번 하면 부호가 그대로이고 홀수 번 하면 뒤집힙니다. 예를 들어 이고, 까지 가려면 맞바꿈이 두 번이라 부호가 돌아와 와 같은 부호가 됩니다.
Q. 같은 번호가 들어 있으면 왜 항상 0인가요?
A. 쐐기곱은 결합법칙이 성립하고 반대칭이므로, 같은 1-형식 둘을 맞붙게 옮기는 데 드는 부호를 모두 모아도 이 되어 그 자리에서 전체가 0이 됩니다. 반대칭 성분 조건에서 번호가 같은 성분이 0인 것과 같은 말입니다. (이 설명은 위 성질에서 따라 나오는 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
이렇게 차수마다 따로 벡터 스페이스가 있고, 서로 다른 차수의 형식은 더할 수 없습니다. 강의 끝에서는 왜 반대칭 텐서가 중요한지, 곧 동기를 다음 강의에서 다룬다고 합니다. 다음 편에서는 p-형식에 대한 연산과 외대수를 살펴봅니다.
These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 22 of the playlist, Invitation to p-forms. Having seen two kinds of derivatives in the previous post, from this post on we enter the third, the exterior derivative, and the algebra underneath it. The first gate is the object the exterior derivative acts on, the p-form.
0-forms and df
A 0-form is a single function on spacetime. Its properties are as in earlier posts, and we assume it is smooth enough that all partial derivatives exist. A 0-form has no structure worth showing, but we need it as the starting point to introduce the exterior derivative . The exterior derivative of a 0-form has nothing to prove and is simply defined.
Here is the coordinate basis of , that is, the basis of covectors. So is a covector, and given a vector it produces a value in the same way as always.
This value is the rate at which changes in the direction of . There are several notations, and and all mean the same thing. Putting the coordinate function in place of in the same formula gives , so the basis covectors also fit in this framework.
A 2-form is an antisymmetric (0, 2) tensor
A 0-form is a tensor, a 1-form is a tensor, and in the same way a p-form is a tensor. There is no new machine to build, only one more constraint on tensors we already know. First write a 2-form in the form of a tensor.
Feeding it the vectors and turns the double sum into one real number. Pulling the components out by linearity and using gives the following.
The constraint added here is antisymmetry. Swapping the order of the vector arguments must flip the sign of the value.
Translating this into a condition on components gives , and since it must hold for arbitrary we get the following.
This is where general relativity textbooks start when they define an antisymmetric tensor as one whose sign flips when the indices are swapped. From this condition the diagonal components are the negatives of themselves, so they all vanish.
From 16 components to 6
With the diagonal gone, the remaining 12 components form pairs that differ only in sign. So the most general 2-form is fixed by six numbers . For each pair the basis is bundled like this.
An ordinary tensor is fixed by numbers, so the single constraint of antisymmetry cut the count down to 6. In the toy below, pick an antisymmetric 2-form, a symmetric tensor, or a general tensor, and drag the vectors . For the antisymmetric one, swapping and only flips the sign of the value, and feeding the same vector twice gives 0. (The part showing the signed area of the parallelogram is an interpretation added so you can see the antisymmetric product of two vectors, and was not covered in the lecture.)
Q. Why does an antisymmetric form give 0 when we feed it the same vector twice?
A. Because , and the only number equal to its own negative is 0. It is the same reason all the diagonal terms vanish in the components.
The wedge product
Writing out the bundles above every time is tedious, so we define a new operation between 1-forms. It is the wedge product.
With this definition the earlier expression can be written by collecting only the pairs with .
The left sum has 6 terms. On the right, instead of restricting, we let run over all values, so the pairs and count the same term twice, and the corrects for that. The shape of this definition, which looks like a plain substitution, hints at a new vector space with the wedge products as its basis. Some books define the wedge product with a factor of , in which case the above disappears, so take care when switching books.
Properties of the wedge product
The wedge product is not defined only on the basis. For two 1-forms and we use the same definition, and the linearity of the tensor product gives the following.
This operation is linear in scalar multiplication and addition: and . Since is also a tensor, it can be added to other elements of the same space. The most important property is the wedge of a form with itself.
Antisymmetry follows at once. Expanding , the terms and vanish and this remains.
The lecture adds that in a more sophisticated treatment one takes “the wedge of a form with itself is zero” as an axiom and proves antisymmetry from it. It says it will return to this approach later.
Q. In what sense is the definition of the wedge product more than a shorthand?
A. As notation it merely shortens two terms into one symbol. But all the elements the wedge product makes are antisymmetric, and these elements form a subspace of the tensor space. There is addition and scalar multiplication, the element with the sign flipped (the inverse), and the zero tensor. That subspace gets its own name and becomes an object of study.
Exterior powers and dimension
The space of all 2-forms is called the exterior power of and is written . Its basis is with . Here is how to count. Choose 2 distinct numbers out of 4, with no regard to order, because swapping the order changes only the sign and gives the same basis element. This is the number of combinations.
1-forms give , which is the dimension of the covector space itself. Doing the same argument with vectors in place of covectors gives things called 2-vectors, and in general an exterior power can be built from any vector space.
3-forms and 4-forms
A 3-form is a tensor whose sign flips when two arguments are swapped. There are 6 ways to shuffle three arguments, so the components must change sign under one swap of indices. Two swaps return the sign. For example, going from to takes two swaps, so the sign is the same. The basis that bundles these 6 terms into one is . If the same number appears twice it is zero at once, so only increasing combinations remain.
There are 4 of them, matching . A 4-form has the single choice 0, 1, 2, 3, so it is dimensional. From 5-forms on, choosing 5 numbers out of 4 makes some number repeat, so the result is always 0. In general, when exceeds the dimension , is the zero space. A 0-form is a function and has dimension 1. Collecting the dimensions gives this.
In dimensions is always 1 dimensional. Also, , so the space of -forms and the space of -forms have the same dimension. The lecture says this sets up a dual relationship between the two and previews it for the coming lectures.
Swaps and signs
Chaining more wedge products leaves the properties unchanged. Swapping two adjacent 1-forms once flips the sign of the whole, so an even number of swaps keeps the sign and an odd number flips it. For example , and reaching takes two swaps, so the sign comes back and matches that of .
Q. Why is the result always 0 when the same number appears?
A. The wedge product is associative and antisymmetric, so after moving two copies of the same 1-form next to each other, collecting all the signs still leaves , and the whole thing vanishes right there. It is the same statement as components with a repeated index being 0 in the antisymmetry condition. (This explanation follows from the properties above and was not covered in the lecture.)
So each degree has its own vector space, and forms of different degrees cannot be added. At the end the lecture says the motivation, why antisymmetric tensors matter, comes in the next lecture. In the next post we look at operations on p-forms and the exterior algebra.
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