Tensor #23. Operations on p-forms: The Exterior Algebra텐서 #23. p-형식의 연산과 외대수

Tensor series, part 23: the sign rules and commutation law of the wedge product, the exterior algebra that gathers all degrees, the determinant that appears under a change of basis, and the Hodge star operator linking p-forms and (n-p)-formsTensor 시리즈 23편: 쐐기곱의 부호 규칙과 교환 법칙, 모든 차수를 합친 외대수, 기저 변환에서 나타나는 행렬식, 그리고 p-형식과 (n-p)-형식을 잇는 호지 스타 연산자

Tensor series텐서 시리즈Part 23 of 4040편 중 23번째
  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 23강 Operations on p-forms. The Exterior Algebra.에 해당합니다. 지난 편에서 p-형식의 스페이스를 만들었으니, 이번 편에서는 그 위의 연산을 정리하고 외대수exterior algebra를 세웁니다.

복습: 외부 거듭제곱

차원이 nn인 벡터 스페이스 V\V에서 쌍대 스페이스 V∗\V^*가 나오고, 그 원소가 1-형식 α=αμdxμ\alpha = \alpha_\mu dx^\mu입니다. 1-형식을 쐐기곱으로 이으면 높은 차수의 형식이 나옵니다.

α∧β=αμβν dxμ∧dxν\alpha \wedge \beta = \alpha_\mu \beta_\nu \, dx^\mu \wedge dx^\nu

이 2-형식은 μ<ν\mu < \nu인 쌍만 모아 쓰거나, 모든 값을 달리게 하되 중복을 1/2!1/2!로 보정해 쓸 수 있고, 차수가 pp이면 보정 인수는 1/p!1/p!입니다. 어느 약속을 쓰는지는 책마다 다릅니다. 이렇게 이어서 3-형식, 4-형식을 만들 수 있고, pp-형식들이 사는 스페이스는 ΛpV∗\Lambda^p \V^*입니다. Λ1V∗=V∗\Lambda^1 \V^* = \V^*이고 Λ0\Lambda^0은 실수(또는 다양체 위의 실수 값 함수)입니다. 차원은 (np)\binom{n}{p}이고, 이것은 (nn−p)\binom{n}{n-p}와 같습니다. 강의는 이 대응이 일대일 사상으로 이어진다고 예고하며, 이번 편 끝의 호지 스타가 바로 그것입니다.

쐐기곱의 규칙

α,β\alpha, \beta가 1-형식이면 α∧β=−β∧α\alpha \wedge \beta = -\beta \wedge \alpha이고 α∧α=0\alpha \wedge \alpha = 0입니다. 주의할 점은 α∧α=0\alpha \wedge \alpha = 0이 1-형식에서 성립하는 규칙이라는 것이고, 높은 차수의 형식에는 그대로 옮겨 쓸 수 없습니다. 이 두 규칙과 결합법칙을 합치면, 1-형식을 이은 곱에서 어느 위치든 같은 것이 둘 있으면 전체가 0입니다. 인접하지 않은 두 개를 맞붙이는 데 드는 부호는 어차피 ±1\pm 1이기 때문입니다. 아무 두 개를 맞바꾸면 부호가 바뀌고, 다른 두 개를 또 맞바꾸면 다시 바뀝니다. 그래서 짝수 번 맞바꾸면 부호가 그대로이고 홀수 번이면 뒤집힙니다.

책에서는 이것을 순열로 씁니다. 1-형식 α1,…,αp\alpha_1, \dots, \alpha_p의 쐐기곱은 모든 순열 σ\sigma에 대해 부호를 곱해 더한 텐서곱입니다.

α1∧⋯∧αp=∑σsgn(σ) ασ(1)⊗⋯⊗ασ(p)\alpha_1 \wedge \cdots \wedge \alpha_p = \sum_{\sigma} \mathrm{sgn}(\sigma) \, \alpha_{\sigma(1)} \otimes \cdots \otimes \alpha_{\sigma(p)}

sgn(σ)\mathrm{sgn}(\sigma)는 순열이 짝수 번의 맞바꿈으로 얻어지면 +1+1, 홀수 번이면 −1-1입니다. 아래 첨자는 시공간 첨자가 아니라 서로 다른 1-형식의 이름입니다. 지난 편의 p=2p = 2 정의가 이 식의 첫 사례입니다.

형식장

형식장은 이미 아는 텐서장과 같은 생각이고, 계수가 시공간의 실수 함수가 된 것입니다. n=4n = 4에서 0-형식장은 함수 하나이고, 1-형식장은 a(x)dx0+b(x)dx1+c(x)dx2+d(x)dx3a(x) dx^0 + b(x) dx^1 + c(x) dx^2 + d(x) dx^3 꼴입니다. 2-형식장은 기저가 6개이고, 계수가 각각 함수입니다.

p1(x) dx0∧dx1+p2(x) dx0∧dx2+p3(x) dx0∧dx3+p4(x) dx1∧dx2+p5(x) dx1∧dx3+p6(x) dx2∧dx3p_1(x) \, dx^0 \wedge dx^1 + p_2(x) \, dx^0 \wedge dx^2 + p_3(x) \, dx^0 \wedge dx^3 + p_4(x) \, dx^1 \wedge dx^2 + p_5(x) \, dx^1 \wedge dx^3 + p_6(x) \, dx^2 \wedge dx^3

3-형식장은 기저가 4개이고 4-형식장은 하나, 5-형식장부터는 기저가 겹치므로 0입니다. 번호 순서를 바꾼 항, 예컨대 dx2∧dx1∧dx3dx^2 \wedge dx^1 \wedge dx^3을 넣고 싶으면 부호를 바꿔 dx1∧dx2∧dx3dx^1 \wedge dx^2 \wedge dx^3 앞에 합치고 계수를 새 함수로 다시 이름 붙이면 됩니다. 성분으로 쓰면 T012=p(x)T_{012} = p(x)이고 T102=−T012T_{102} = -T_{012} 같은 관계가 따라 옵니다.

서로 다른 차수와 외대수

α∈Λ2V∗\alpha \in \Lambda^2 \V^*와 β∈Λ3V∗\beta \in \Lambda^3 \V^*는 서로 다른 벡터 스페이스의 원소라서 α+β\alpha + \beta는 정의되지 않습니다. 시공간의 각 점에 Λ0\Lambda^0부터 Λ3\Lambda^3까지의 스페이스가 다 놓여 있고, 한 스페이스의 원소와 다른 스페이스의 원소를 직접 더하거나 비교할 수는 없습니다. 반면 쐐기곱은 pp-형식과 qq-형식을 받아 (p+q)(p+q)-형식을 냅니다.

∧:Λp×Λq→Λp+q\wedge : \Lambda^p \times \Lambda^q \to \Lambda^{p+q}

성분은 계수끼리 곱하고 기저의 쐐기곱을 이어서 얻고, 선형성 덕분에 이것이 잘 정의됩니다. p+q>np + q > n이면 결과가 0입니다. 그런데 대수가 되려면 곱이 같은 벡터 스페이스 안에 머물러야 합니다. pp-형식 둘을 쐐기하면 2p2p-형식이 나오므로 Λp\Lambda^p 하나로는 닫히지 않습니다. 그래서 차수별 스페이스를 모두 직합direct sum으로 묶습니다.

Λ(V∗)=Λ0⊕Λ1⊕Λ2⊕⋯⊕Λn\Lambda(\V^*) = \Lambda^0 \oplus \Lambda^1 \oplus \Lambda^2 \oplus \cdots \oplus \Lambda^n

텐서 대수는 이 합이 한없이 이어지지만, 여기서는 k>nk > n이면 모두 0이라서 nn에서 끝납니다. 직합은 원소가 (n+1)(n+1)-튜플이라는 뜻입니다. 첫 칸에는 실수, 둘째 칸에는 1-형식, 그다음 칸에는 2-형식을 두고, 덧셈은 칸마다 하며 영원소는 모두 0인 튜플입니다. 이렇게 하면 벡터 스페이스이고, 쐐기곱은 pp번째 칸과 qq번째 칸의 곱을 (p+q)(p+q)번째 칸에 넣는 연산으로 곱셈이 됩니다. p+q>np + q > n이면 0이 됩니다. 이 대수가 외대수입니다. (전체 차원이 ∑p(np)=2n\sum_p \binom{n}{p} = 2^n이라는 계산은 직합의 정의에서 따라 나오는 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

Q. 다른 차수끼리는 더할 수 없다면서 외대수에서는 왜 한꺼번에 다루나요?
A. 외대수의 원소는 칸을 나눈 튜플이어서 한 칸의 값끼리만 더합니다. 서로 다른 차수의 형식을 한 형식으로 더하는 것이 아니라, 칸이 여러 개인 새 스페이스를 만든 것이고, 그 위에서 쐐기곱이 칸 사이를 이동하는 곱셈이 됩니다.

교환 법칙

ω\omega가 pp-형식이고 η\eta가 qq-형식일 때 곱의 순서를 바꾸면 이렇게 됩니다.

ω∧η=(−1)pq η∧ω\omega \wedge \eta = (-1)^{pq} \, \eta \wedge \omega

이유는 세는 것입니다. η\eta의 1-형식 하나를 ω\omega의 pp개를 건너 맨 앞으로 옮기는 데 pp번 맞바꾸고, 이것을 η\eta의 qq개 모두에 하므로 pqpq번입니다. 계수는 숫자라서 그대로 밖으로 나옵니다. 그러므로 pp나 qq 중 하나가 짝수이면 교환하고, 둘 다 홀수이면 반교환합니다.

ω\omega 자신과 바꿔 보면 ω∧ω=(−1)p2ω∧ω\omega \wedge \omega = (-1)^{p^2} \omega \wedge \omega이고, pp가 홀수이면 ω∧ω=−ω∧ω\omega \wedge \omega = -\omega \wedge \omega이므로 0입니다. pp가 짝수이면 이 논법에서는 아무것도 나오지 않고, 0이 꼭 아닙니다. 그래서 자기 자신과의 쐐기곱이 0이라는 말은 홀수 차수에서만 안전합니다. 아래 장난감에서 차원 nn과 차수 pp를 고르고, dx 칸을 눌러 번호를 바꿔 보세요. 이웃한 두 칸을 맞바꾸면 부호가 뒤집히고, 같은 번호가 겹치면 0이 되며, 칸마다 기저 형식의 수 (np)\binom{n}{p}가 나타납니다.

Q. 짝수 차수의 형식은 자기 자신과 쐐기해도 0이 되지 않나요?
A. 꼭 0이 아닙니다. n=4n = 4에서 ω=dx0∧dx1+dx2∧dx3\omega = dx^0 \wedge dx^1 + dx^2 \wedge dx^3이면 두 항이 교환하므로 ω∧ω=2 dx0∧dx1∧dx2∧dx3\omega \wedge \omega = 2 \, dx^0 \wedge dx^1 \wedge dx^2 \wedge dx^3이고 0이 아닙니다. (이 예는 이해를 위해 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

기저 변환과 행렬식

1-형식의 기저를 바꾸는 선형 변환 e^α=Λαβ eβ\hat e^\alpha = \Lambda^\alpha{}_\beta \, e^\beta를 생각합니다. 차원이 nn일 때 nn번째 외부 거듭제곱은 1차원이라서, 기저 하나의 쐐기곱이 변환 아래서 같은 기저의 상수배가 될 수밖에 없습니다. 그 상수가 행렬식입니다.

e^0∧⋯∧e^n−1=det⁡(Λ)  e0∧⋯∧en−1\hat e^0 \wedge \cdots \wedge \hat e^{n-1} = \det(\Lambda) \; e^0 \wedge \cdots \wedge e^{n-1}

정사각 행렬에서 만들 수 있는 믿을 만한 수 하나가 행렬식이므로 이 결과는 자연스럽습니다. 강의는 증명이 까다롭다며 생략하고, 귀납법을 쓰는 증명이 있다고만 합니다. nn보다 적은 kk개의 쐐기곱이면 행렬식 대신 Λ\Lambda의 k×kk \times k 소행렬식들이 나오고, 강의는 이를 일반화된 행렬식이라 부릅니다.

유도된 내적

V\V에 내적이 있으면 쌍대 스페이스에 내적이 유도되고, 그것이 모든 Λp\Lambda^p에 유도됩니다. 내적은 같은 스페이스의 두 원소 사이에만 있어서 두 pp-형식 사이에서만 말이 됩니다. 단순한 pp-형식 α1∧⋯∧αp\alpha_1 \wedge \cdots \wedge \alpha_p와 β1∧⋯∧βp\beta_1 \wedge \cdots \wedge \beta_p의 내적은 1-형식 사이의 내적을 성분으로 하는 행렬의 행렬식입니다.

⟨α1∧⋯∧αp,β1∧⋯∧βp⟩=det⁡[⟨αi,βj⟩]i,j=1p\ip{\alpha_1 \wedge \cdots \wedge \alpha_p}{\beta_1 \wedge \cdots \wedge \beta_p} = \det \left[ \ip{\alpha_i}{\beta_j} \right]_{i,j=1}^{p}

성분은 모두 실수이고, 행렬이 p×pp \times p입니다. 이것도 모든 것이 선형이라 쪼개 다시 맞춰서 얻는 결과이고, 강의는 유도를 보이지 않습니다.

호지 스타

Λp\Lambda^p와 Λn−p\Lambda^{n-p}는 차원이 같아서 일대일 대응이 있을 것 같지만, 어떤 대응을 고르느냐에는 정해진 방법이 없습니다. 벡터 스페이스와 쌍대 스페이스를 델타 함수로 짝지은 것도 편의일 뿐 정준적이지 않았고, 내적이 있어야 정준적인 대응이 생겼습니다. 여기서도 같은 방식으로 기저의 내적을 빌립니다.

고정한 α∈Λp\alpha \in \Lambda^p와 임의의 β∈Λn−p\beta \in \Lambda^{n-p}를 쐐기하면 nn-형식, 곧 1차원 스페이스의 원소가 나오므로 부피 형식 vol=dx0∧⋯∧dxn−1\mathrm{vol} = dx^0 \wedge \cdots \wedge dx^{n-1}의 실수배입니다. 그 실수는 β\beta에 선형이므로 어떤 원소 ⋆α∈Λn−p\star\alpha \in \Lambda^{n-p}와의 내적으로 쓸 수 있습니다.

α∧β=⟨⋆α,β⟩  vol(모든 β∈Λn−p)\alpha \wedge \beta = \ip{\star\alpha}{\beta} \; \mathrm{vol} \qquad \text{(모든 } \beta \in \Lambda^{n-p} \text{)}

이 ⋆α\star\alpha가 호지 쌍대Hodge dual입니다. 벡터에서 실수로 가는 사상의 모임인 쌍대 스페이스와는 다른 개념입니다. 실제로 찾으려면 기저로 계산합니다. n=3n = 3, 기저가 정규직교인 경우에 α=dx0∧dx1\alpha = dx^0 \wedge dx^1의 쌍대를 ⋆α=a dx0+b dx1+c dx2\star\alpha = a \, dx^0 + b \, dx^1 + c \, dx^2로 놓고 β=dx0,dx1,dx2\beta = dx^0, dx^1, dx^2를 차례로 넣습니다. α∧dx0\alpha \wedge dx^0과 α∧dx1\alpha \wedge dx^1은 같은 번호가 겹쳐 0이므로 a=b=0a = b = 0이고, α∧dx2=vol\alpha \wedge dx^2 = \mathrm{vol}이므로 c=1c = 1입니다. 같은 방식으로 이렇게 됩니다.

⋆(dx0∧dx1)=dx2,⋆(dx0∧dx2)=−dx1,⋆(dx1∧dx2)=dx0\star(dx^0 \wedge dx^1) = dx^2, \qquad \star(dx^0 \wedge dx^2) = -dx^1, \qquad \star(dx^1 \wedge dx^2) = dx^0

기저에서 알면 선형성으로 모든 2-형식의 쌍대를 구할 수 있습니다.

⋆(A dx0∧dx1+B dx0∧dx2+C dx1∧dx2)=A dx2−B dx1+C dx0\star(A \, dx^0 \wedge dx^1 + B \, dx^0 \wedge dx^2 + C \, dx^1 \wedge dx^2) = A \, dx^2 - B \, dx^1 + C \, dx^0

이 규칙은 초등 물리의 벡터곱과 같은 모양입니다. e1×e2=e3\mathbf e_1 \times \mathbf e_2 = \mathbf e_3, e1×e3=−e2\mathbf e_1 \times \mathbf e_3 = -\mathbf e_2, e2×e3=e1\mathbf e_2 \times \mathbf e_3 = \mathbf e_1이고, 3차원 유클리드 공간에서는 u×v=⋆(u∧v)\mathbf u \times \mathbf v = \star(\mathbf u \wedge \mathbf v)로 쓸 수 있습니다. 강의는 호지 스타가 쐐기곱 뒤에 놓인다고 정정합니다. 같은 식으로 스칼라 삼중곱도 u⋅(x×y)=⋆(u∧x∧y)\mathbf u \cdot (\mathbf x \times \mathbf y) = \star(\mathbf u \wedge \mathbf x \wedge \mathbf y)가 됩니다. 차이는, 벡터곱은 3차원에서만 정의되는 반면 호지 스타는 어느 차원에서든 pp와 n−pn - p 사이에서 작동한다는 점입니다. 또 이 모두가 정규직교라는 가정, 곧 내적 위에 서 있습니다. 예컨대 n=7n = 7이면 dim⁡Λp=1,7,21,35,35,21,7,1\dim \Lambda^p = 1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1이고 pp와 7−p7 - p가 호지 스타로 짝지어집니다. 이 계산은 정규직교 기저에서의 내적을 쓰는 것이 핵심이라서 차원이 커지면 행렬식이 커질 뿐 원리는 같다고 합니다.

Q. 호지 스타를 정의하는 데 왜 내적이 꼭 필요한가요?
A. 차원이 같은 두 벡터 스페이스에는 일대일 대응이 많이 있어서 하나를 고르려면 추가 정보가 필요합니다. 식 α∧β=⟨⋆α,β⟩vol\alpha \wedge \beta = \ip{\star\alpha}{\beta} \mathrm{vol}의 오른쪽에 내적이 들어 있어서, 내적이 없으면 ⋆α\star\alpha를 고를 수 없습니다.

다음 편에서는 외미분과 그 쓰임을 살펴봅니다.

These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 23 of the playlist, Operations on p-forms. The Exterior Algebra.. Having built the spaces of p-forms in the previous post, this time we organize the operations on them and set up the exterior algebra.

Review: exterior powers

From a vector space V\V of dimension nn comes the dual space V∗\V^*, whose elements are the 1-forms α=αμdxμ\alpha = \alpha_\mu dx^\mu. Chaining 1-forms with the wedge product gives forms of higher degree.

α∧β=αμβν dxμ∧dxν\alpha \wedge \beta = \alpha_\mu \beta_\nu \, dx^\mu \wedge dx^\nu

This 2-form can be written by collecting only the pairs with μ<ν\mu < \nu, or by letting all values run and correcting the double counting with 1/2!1/2!, and for degree pp the correction factor is 1/p!1/p!. Which convention is used differs from book to book. Continuing this way we can build 3-forms and 4-forms, and the space where pp-forms live is ΛpV∗\Lambda^p \V^*. We have Λ1V∗=V∗\Lambda^1 \V^* = \V^*, and Λ0\Lambda^0 is the real numbers (or real-valued functions on a manifold). The dimension is (np)\binom{n}{p}, which equals (nn−p)\binom{n}{n-p}. The lecture previews that this correspondence leads to a one-to-one map, and the Hodge star at the end of this post is exactly that.

Rules of the wedge product

For 1-forms α,β\alpha, \beta we have α∧β=−β∧α\alpha \wedge \beta = -\beta \wedge \alpha and α∧α=0\alpha \wedge \alpha = 0. Note that α∧α=0\alpha \wedge \alpha = 0 is a rule for 1-forms and cannot be carried over unchanged to forms of higher degree. Combining these two rules with associativity, in a product of 1-forms, if any two entries are the same, wherever they are, the whole product is 0, because the sign needed to bring two non-adjacent entries together is ±1\pm 1 anyway. Swapping any two flips the sign, and swapping any other two flips it again. So an even number of swaps keeps the sign and an odd number flips it.

Books write this with permutations. The wedge product of 1-forms α1,…,αp\alpha_1, \dots, \alpha_p is the tensor product summed over all permutations σ\sigma, weighted by the sign.

α1∧⋯∧αp=∑σsgn(σ) ασ(1)⊗⋯⊗ασ(p)\alpha_1 \wedge \cdots \wedge \alpha_p = \sum_{\sigma} \mathrm{sgn}(\sigma) \, \alpha_{\sigma(1)} \otimes \cdots \otimes \alpha_{\sigma(p)}

sgn(σ)\mathrm{sgn}(\sigma) is +1+1 if the permutation is reached by an even number of swaps and −1-1 if by an odd number. The subscripts here are names of different 1-forms, not spacetime indices. The p=2p = 2 definition from the last post is the first instance of this formula.

Form fields

A form field is the same idea as the tensor fields we already know, with coefficients that become real functions on spacetime. For n=4n = 4 a 0-form field is a single function, and a 1-form field has the shape a(x)dx0+b(x)dx1+c(x)dx2+d(x)dx3a(x) dx^0 + b(x) dx^1 + c(x) dx^2 + d(x) dx^3. A 2-form field has 6 basis elements, each with a function as coefficient.

p1(x) dx0∧dx1+p2(x) dx0∧dx2+p3(x) dx0∧dx3+p4(x) dx1∧dx2+p5(x) dx1∧dx3+p6(x) dx2∧dx3p_1(x) \, dx^0 \wedge dx^1 + p_2(x) \, dx^0 \wedge dx^2 + p_3(x) \, dx^0 \wedge dx^3 + p_4(x) \, dx^1 \wedge dx^2 + p_5(x) \, dx^1 \wedge dx^3 + p_6(x) \, dx^2 \wedge dx^3

A 3-form field has 4 basis elements, a 4-form field has one, and from 5-form fields on the basis elements would repeat, so they are 0. If we want to add a term with the order of the numbers changed, for example dx2∧dx1∧dx3dx^2 \wedge dx^1 \wedge dx^3, we flip the sign, merge it in front of dx1∧dx2∧dx3dx^1 \wedge dx^2 \wedge dx^3, and relabel the coefficient as a new function. In components T012=p(x)T_{012} = p(x) and relations like T102=−T012T_{102} = -T_{012} follow.

Different degrees and the exterior algebra

Elements α∈Λ2V∗\alpha \in \Lambda^2 \V^* and β∈Λ3V∗\beta \in \Lambda^3 \V^* belong to different vector spaces, so α+β\alpha + \beta is not defined. At each point of spacetime the spaces from Λ0\Lambda^0 to Λ3\Lambda^3 all sit there, and an element of one space cannot be added to or compared directly with an element of another. The wedge product, on the other hand, takes a pp-form and a qq-form and gives a (p+q)(p+q)-form.

∧:Λp×Λq→Λp+q\wedge : \Lambda^p \times \Lambda^q \to \Lambda^{p+q}

In components we multiply the coefficients and chain the basis wedges, and linearity makes this well defined. If p+q>np + q > n the result is 0. But to be an algebra, the product must stay inside the same vector space. Wedging two pp-forms gives a 2p2p-form, so a single Λp\Lambda^p is not closed. So we bundle the spaces of all degrees with a direct sum.

Λ(V∗)=Λ0⊕Λ1⊕Λ2⊕⋯⊕Λn\Lambda(\V^*) = \Lambda^0 \oplus \Lambda^1 \oplus \Lambda^2 \oplus \cdots \oplus \Lambda^n

The tensor algebra has this sum going on forever, but here everything with k>nk > n is 0, so it ends at nn. The direct sum means the elements are (n+1)(n+1)-tuples. The first slot holds a real number, the second a 1-form, the next a 2-form, and so on. Addition is done slot by slot and the zero element is the tuple of all zeros. This gives a vector space, and the wedge product becomes the multiplication that puts the product of slot pp and slot qq into slot p+qp+q, giving 0 if p+q>np + q > n. This algebra is the exterior algebra. (That the total dimension is ∑p(np)=2n\sum_p \binom{n}{p} = 2^n follows from the definition of the direct sum and was not covered in the lecture.)

Q. If different degrees cannot be added, why do we treat them together in the exterior algebra?
A. The elements of the exterior algebra are tuples split into slots, and only values in the same slot are added. We do not add forms of different degrees into one form. We make a new space with several slots, and on it the wedge product becomes a multiplication that moves between slots.

The commutation law

When ω\omega is a pp-form and η\eta is a qq-form, swapping the order of the product gives this.

ω∧η=(−1)pq η∧ω\omega \wedge \eta = (-1)^{pq} \, \eta \wedge \omega

The reason is counting. Moving one 1-form of η\eta to the front, past the pp factors of ω\omega, takes pp swaps, and we do this for all qq factors of η\eta, so pqpq swaps. The coefficients are numbers and come out unchanged. So if either pp or qq is even they commute, and if both are odd they anticommute.

Swapping ω\omega with itself gives ω∧ω=(−1)p2ω∧ω\omega \wedge \omega = (-1)^{p^2} \omega \wedge \omega, and when pp is odd, ω∧ω=−ω∧ω\omega \wedge \omega = -\omega \wedge \omega, so it is 0. When pp is even this argument yields nothing, and it need not be 0. So the statement that the wedge of a form with itself is 0 is safe only for odd degrees. In the toy below, pick the dimension nn and the degree pp, and tap a dx slot to change its number. Swapping two neighboring slots flips the sign, a repeated number gives 0, and the number of basis forms (np)\binom{n}{p} appears for each degree.

Q. Doesn’t an even-degree form also become 0 when wedged with itself?
A. It need not. In n=4n = 4 with ω=dx0∧dx1+dx2∧dx3\omega = dx^0 \wedge dx^1 + dx^2 \wedge dx^3, the two terms commute, so ω∧ω=2 dx0∧dx1∧dx2∧dx3\omega \wedge \omega = 2 \, dx^0 \wedge dx^1 \wedge dx^2 \wedge dx^3, which is not 0. (This example is added for understanding and was not covered in the lecture.)

Change of basis and the determinant

Consider the linear transformation e^α=Λαβ eβ\hat e^\alpha = \Lambda^\alpha{}_\beta \, e^\beta that changes the basis of 1-forms. In dimension nn the nn-th exterior power is 1 dimensional, so the wedge of a basis can only become a constant multiple of the same basis element under the transformation. That constant is the determinant.

e^0∧⋯∧e^n−1=det⁡(Λ)  e0∧⋯∧en−1\hat e^0 \wedge \cdots \wedge \hat e^{n-1} = \det(\Lambda) \; e^0 \wedge \cdots \wedge e^{n-1}

A square matrix has one reliable number, the determinant, so this result is natural. The lecture skips the proof as tricky and says only that there is a proof by induction. For a wedge of k<nk < n elements, instead of the determinant the k×kk \times k minors of Λ\Lambda appear, and the lecture calls this a generalized determinant.

The induced inner product

If V\V has an inner product, an inner product is induced on the dual space, and from it on every Λp\Lambda^p. An inner product exists only between two elements of the same space, so it makes sense only between two pp-forms. The inner product of the simple pp-forms α1∧⋯∧αp\alpha_1 \wedge \cdots \wedge \alpha_p and β1∧⋯∧βp\beta_1 \wedge \cdots \wedge \beta_p is the determinant of the matrix whose entries are the inner products between 1-forms.

⟨α1∧⋯∧αp,β1∧⋯∧βp⟩=det⁡[⟨αi,βj⟩]i,j=1p\ip{\alpha_1 \wedge \cdots \wedge \alpha_p}{\beta_1 \wedge \cdots \wedge \beta_p} = \det \left[ \ip{\alpha_i}{\beta_j} \right]_{i,j=1}^{p}

All entries are real numbers, and the matrix is p×pp \times p. This too is a result obtained by breaking things apart and reassembling them, since everything is linear, and the lecture does not show the derivation.

The Hodge star

Λp\Lambda^p and Λn−p\Lambda^{n-p} have the same dimension, so a one-to-one correspondence seems possible, but there is no canonical way to choose which one. Pairing a vector space with its dual by the delta function was also only a convenience and not canonical, and it took an inner product to get a canonical correspondence. Here we borrow the inner product in the same way.

Wedging a fixed α∈Λp\alpha \in \Lambda^p with an arbitrary β∈Λn−p\beta \in \Lambda^{n-p} gives an nn-form, an element of a 1-dimensional space, so a real multiple of the volume form vol=dx0∧⋯∧dxn−1\mathrm{vol} = dx^0 \wedge \cdots \wedge dx^{n-1}. That real number is linear in β\beta, so it can be written as an inner product with some element ⋆α∈Λn−p\star\alpha \in \Lambda^{n-p}.

α∧β=⟨⋆α,β⟩  vol(for all β∈Λn−p)\alpha \wedge \beta = \ip{\star\alpha}{\beta} \; \mathrm{vol} \qquad \text{(for all } \beta \in \Lambda^{n-p} \text{)}

This ⋆α\star\alpha is the Hodge dual. It is a different notion from the dual space, the collection of maps from vectors to real numbers. To actually find it, we compute with a basis. Take n=3n = 3 with an orthonormal basis. Set α=dx0∧dx1\alpha = dx^0 \wedge dx^1 and write its dual as ⋆α=a dx0+b dx1+c dx2\star\alpha = a \, dx^0 + b \, dx^1 + c \, dx^2, then insert β=dx0,dx1,dx2\beta = dx^0, dx^1, dx^2 in turn. The wedges α∧dx0\alpha \wedge dx^0 and α∧dx1\alpha \wedge dx^1 repeat a number and vanish, so a=b=0a = b = 0, and α∧dx2=vol\alpha \wedge dx^2 = \mathrm{vol} gives c=1c = 1. In the same way we get the following.

⋆(dx0∧dx1)=dx2,⋆(dx0∧dx2)=−dx1,⋆(dx1∧dx2)=dx0\star(dx^0 \wedge dx^1) = dx^2, \qquad \star(dx^0 \wedge dx^2) = -dx^1, \qquad \star(dx^1 \wedge dx^2) = dx^0

Once we know the basis, linearity gives the dual of every 2-form.

⋆(A dx0∧dx1+B dx0∧dx2+C dx1∧dx2)=A dx2−B dx1+C dx0\star(A \, dx^0 \wedge dx^1 + B \, dx^0 \wedge dx^2 + C \, dx^1 \wedge dx^2) = A \, dx^2 - B \, dx^1 + C \, dx^0

This rule has the same shape as the cross product of introductory physics: e1×e2=e3\mathbf e_1 \times \mathbf e_2 = \mathbf e_3, e1×e3=−e2\mathbf e_1 \times \mathbf e_3 = -\mathbf e_2, e2×e3=e1\mathbf e_2 \times \mathbf e_3 = \mathbf e_1, and in 3-dimensional Euclidean space we can write u×v=⋆(u∧v)\mathbf u \times \mathbf v = \star(\mathbf u \wedge \mathbf v). The lecture corrects itself that the Hodge star goes after the wedge product. In the same way the scalar triple product becomes u⋅(x×y)=⋆(u∧x∧y)\mathbf u \cdot (\mathbf x \times \mathbf y) = \star(\mathbf u \wedge \mathbf x \wedge \mathbf y). The difference is that the cross product is defined only in 3 dimensions, whereas the Hodge star works between pp and n−pn - p in any dimension. All of this also stands on the assumption of orthonormality, that is, on an inner product. For example in n=7n = 7 we have dim⁡Λp=1,7,21,35,35,21,7,1\dim \Lambda^p = 1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1, and pp and 7−p7 - p are paired by the Hodge star. The lecture says the heart of the computation is using the inner product in an orthonormal basis, and in higher dimensions the determinants only grow larger while the principle stays the same.

Q. Why is an inner product needed to define the Hodge star?
A. Two vector spaces of the same dimension have many one-to-one correspondences, so choosing one needs extra information. The formula α∧β=⟨⋆α,β⟩vol\alpha \wedge \beta = \ip{\star\alpha}{\beta} \mathrm{vol} has an inner product on its right-hand side, so without an inner product we cannot pick out ⋆α\star\alpha.

In the next post we look at the exterior derivative and its uses.

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