Tensor #28. Formal Development of p-forms and p-vectors, Part 2텐서 #28. p-형식과 p-벡터의 정식 전개 2
Tensor series, part 28: the wedge product defined through the antisymmetric projection operator, the minors that appear in its basis components, a check that the wedge adds degrees, and the determinants in the value on vectors and in the induced inner productTensor 시리즈 28편: 반대칭 사영 연산자로 정의하는 쐐기곱, 기저 성분에 나타나는 소행렬식, 쐐기곱이 차수를 더한다는 확인, 벡터를 넣은 값과 유도된 내적에 나타나는 행렬식
Tensor series텐서 시리즈Part 28 of 4040편 중 28번째
- 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 28강 Formal development of p-forms and p-vectors Part 2에 해당합니다. 지난 편에서 순열 연산자와 반대칭 사영 연산자를 정의했으니, 이번 편에서는 그것으로 쐐기곱을 정식으로 정의하고 앞서 손으로 만들던 쐐기곱과 이어 봅니다. 도착점은 늘 같습니다. 1-형식(또는 벡터)을 쐐기로 이은 것이 완전 반대칭 텐서이고, 그것이 외부 거듭제곱의 원소라는 것입니다. 아래에서 는 1-형식이고 아래 번호는 이름입니다. p-벡터는 자리에 를 놓으면 분석이 같아서 p-형식으로만 적습니다.
정의와 두 가지 확인
쐐기곱은 같은 1-형식들의 텐서곱을 완전히 반대칭화한 것으로 정의합니다. 아래 식의 는 증명한 등식이 아니라 기호의 뜻을 그렇게 정한다는 표시입니다.
오른쪽의 에 이 들어 있으니 를 곱하면 순열의 합이 부호를 단 채로 남습니다. 곧 쐐기를 텐서곱으로 바꾸고 반대칭화한 뒤 를 곱한 것입니다. 이것이 예전 정의와 이어지는지 로 확인합니다. 순열이 항등과 맞바꿈 둘뿐이므로 이렇게 됩니다.
이면 순열이 6개이고, 짝수 순열 는 , 홀수 순열 는 입니다.
여섯 항은 어느 두 자리를 맞바꿔도 그 항이 짝을 이룬 항과 부호가 반대라서, 전체가 완전 반대칭입니다.
Q. 왜 에 를 곱해서 정의하나요?
A. 는 평균이라 이 붙어 있습니다. 곱하면 각 항의 계수가 이 되어, 예전에 손으로 쓰던 꼴이 그대로 나옵니다. 확인이 그 증거입니다.
사상으로 보는 표기
쐐기를 하나의 연산으로 보는 표기도 있습니다. 1-형식이 의 원소일 때 는 를 번 곱한 집합에서 외부 거듭제곱으로 가는 사상으로, 정렬된 쌍대 벡터 개를 받아 한 원소를 냅니다. 반대칭은 이렇게 쓰입니다.
기저로 풀면 나오는 소행렬식
쐐기에 들어 있는 1-형식을 좌표 기저로 풉니다. 이름 번호가 붙은 형식은 로 적습니다. 첫 첨자 는 이름이라서 합하지 않고 둘째 첨자 만 합합니다. 큰 글자 는 이름 첨자와 성분 첨자를 눈으로 구분하려고 쓴 것으로, 변환 행렬이 아닙니다. 선형성으로 계수를 밖으로 빼면 이렇게 됩니다.
합은 모든 값에 대해 이뤄집니다. 이제 합을 두 단계로 나눕니다. 먼저 인 번호 묶음을 하나 고르고, 그 묶음의 모든 순열에 대해 더합니다. 묶음을 훑은 뒤 순열까지 훑으면 모든 번호 줄을 한 번씩 지나는 것이니 같은 합입니다. 순열 로 섞은 기저 쐐기는 부호만 다릅니다.
이 부호를 계수에 흡수하면 계수는 순열 합이 되고, 이것은 정확히 행렬식의 정의입니다.
엄격한 기저 성분이 성분 행렬에서 열 개를 뽑은 소행렬식이라는 뜻입니다. 지난 편에서 비공식적으로 한 일, 곧 성분을 쌓고 소행렬식을 취하는 일이 이 식입니다. 예컨대 4차원에서 를 열면, 세 벡터의 성분을 세 행으로 쌓은 행렬에서 열 0, 1, 2를 뽑은 행렬식이 의 계수입니다. 열 0, 1, 3을 뽑으면 의 계수이고, 모두 네 개의 소행렬식이 나옵니다. 뽑은 열이 항상 개라서 소행렬은 언제나 정사각 행렬입니다.
Q. 일반 -형식은 이렇게 쐐기로 이은 꼴이 아닌 합일 수도 있는데, 이 식으로 충분한가요?
A. 충분합니다. 일반 -형식은 이런 단순한 형식들의 합이고, 모든 연산이 선형이라 단순한 형식에서 성립하면 합에서도 성립합니다.
쐐기곱은 차수를 더한다
외대수가 대수가 되려면 쐐기가 -형식과 -형식을 받아 -형식을 내야 했습니다. 지난번에는 말로만 설명했고, 이제 식으로 확인할 수 있습니다. 선형이니 단순한 형식 와 만 보면 됩니다. 각각을 위의 소행렬식 꼴로 전개해 곱하면, 계수 두 개의 곱이 기저 쐐기 앞에 붙습니다. 는 길이 , 는 길이 인 오름차순 번호 묶음입니다. 두 묶음에 같은 번호가 있으면 이 쐐기는 0입니다. 없으면 번호를 오름차순으로 되돌리는 데 부호만 들어서 꼴이 되고, 는 두 묶음을 합친 길이 의 오름차순 묶음입니다. 이는 -형식의 엄격한 기저 원소이므로 결과는 -형식입니다. 강의는 두 전개의 계수를 개의 1-형식 한 줄로 합쳐 이름을 다시 붙이는 방식으로 같은 결론에 이릅니다. 번호가 겹치면 0이므로 이면 결과는 0입니다. (이 설명은 기저 쐐기의 번호를 직접 세어 본 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
이 곱 아래서 차수별 스페이스를 직합으로 묶은 외대수는 등급 대수가 됩니다. 곱이 차수를 더하는 구조가 이름의 까닭입니다.
벡터를 넣으면 행렬식이 나온다
-형식은 텐서이므로 벡터 개를 받아 실수를 냅니다. 이 값은 이 편에서 꼭 기억할 두 규칙 중 하나입니다.
각 1-형식은 벡터를 받아 실수를 내는 쌍대 공간의 사상이므로, 모든 에 대해 를 채우면 실수 행렬이 됩니다. 값은 그 행렬식입니다. 정의에서 바로 따라 나옵니다. 를 풀면 순열 합이 남고 각 항이 이며, 이 합이 곧 행렬식입니다. (이 설명은 정의를 풀어 본 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.) 면 입니다.
아래 장난감에서 1-형식 와 벡터 의 성분을 정하면 행렬 와 그 행렬식을 보여 주고, 같은 값을 정의의 순열 합과 소행렬식의 곱 합으로도 계산합니다. 과 를 맞바꾸면 부호만 바뀌고, 두 벡터가 비례하면 0이 됩니다.
Q. 두 벡터가 서로 비례하면 왜 값이 0인가요?
A. 행렬 의 두 열이 비례하게 되어 행렬식이 0이 됩니다. 반대칭으로도 읽힙니다. 같은 벡터를 두 번 넣으면 값이 자기 자신의 음수가 되어 0입니다.
유도된 내적
벡터 스페이스에 내적이 있으면 쌍대 스페이스에 내적이 정해지고, 그것이 이어서 모든 텐서곱 스페이스와 그 안의 외부 거듭제곱에 내적을 정합니다. 이것이 두 번째로 기억할 규칙입니다. 두 단순한 -형식 사이의 내적은 1-형식끼리의 내적을 성분으로 하는 행렬의 행렬식입니다.
형식이든 벡터이든 같은 스페이스에서 온 두 원소 사이에서만 말이 됩니다. 내적을 괄호와 쉼표 대신 처럼 세로줄로 쓰는 책도 있고, 양자역학에서 자주 보는 표기입니다. 강의는 이 식이 증명하기 어렵지 않다고 하면서도 증명은 생략하고 기억해 두라고 합니다. 앞의 두 규칙은 변환을 다루는 다음 편들에서 다시 쓰입니다.
These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 28 of the playlist, Formal development of p-forms and p-vectors Part 2. Having defined the permutation operator and the antisymmetric projection operator in the previous post, this time we use them to define the wedge product formally and connect it to the wedge we built by hand earlier. The destination is always the same: a wedge of 1-forms (or vectors) is a totally antisymmetric tensor, and it is an element of an exterior power. Below, are 1-forms and the lower number is a name. For p-vectors the analysis is the same with in place of , so I write only p-forms.
The definition and two checks
The wedge product is defined as the complete antisymmetrization of the tensor product of the same 1-forms. The in the formula below marks that the meaning of the symbol is set this way, not that an equality was proved.
The on the right carries a factor , so multiplying by leaves the sum over permutations with its signs. In words, we replace the wedges by tensor products, antisymmetrize, and multiply by . We check that this connects to the old definition with . There are only two permutations, the identity and the swap, so we get this.
For there are six permutations: the even ones carry and the odd ones carry .
Swapping any two positions turns each term into a term of opposite sign among the six, so the whole is totally antisymmetric.
Q. Why is the definition multiplied by after ?
A. is an average and carries . Multiplying makes every term’s coefficient , and the old hand-written form comes out unchanged. The check is the evidence.
The notation as a map
There is also a notation that treats the wedge as a single operation. When the 1-forms are elements of , is a map from the -fold product of to the exterior power, taking an ordered list of dual vectors and returning one element. Antisymmetry is written like this.
Expanding in a basis gives minors
We expand the 1-forms inside the wedge in the coordinate basis. A form with a name number is written . The first index is a name and is not summed, and only the second index is summed. The capital is used to tell the name index from the component index by eye, and it is not a transformation matrix. Pulling the coefficients out by linearity gives this.
The sum runs over all values of . Now we split the sum in two steps. First pick a set of indices with , then sum over all permutations of that set. Running over the sets and then over the permutations passes through every index row exactly once, so it is the same sum. The basis wedge shuffled by a permutation differs only by a sign.
Absorbing this sign into the coefficient, the coefficient becomes the following sum, which is exactly the definition of a determinant.
This says the strict-basis components are the minors obtained by picking columns from the component matrix. What we did informally in the previous post, stacking the components and taking minors, is this formula. For example opening in four dimensions, the determinant of columns 0, 1, 2 of the matrix that stacks the components of the three vectors in three rows is the coefficient of . Picking columns 0, 1, 3 gives the coefficient of , and four minors appear in all. Since exactly columns are picked, the minor is always a square matrix.
Q. A general -form may be a sum of terms not of this chained shape, so is this formula enough?
A. It is enough. A general -form is a sum of such simple forms, and since every operation is linear, what holds for simple forms holds for sums.
The wedge adds degrees
For the exterior algebra to be an algebra, the wedge had to take a -form and a -form and give a -form. Last time this was explained only in words, and now we can check it with formulas. By linearity it is enough to look at the simple forms and . Expanding each in the minor form above and multiplying, the product of two coefficients sits in front of a basis wedge . Here is an ascending index set of length and one of length . If the two sets share an index, this wedge is 0. If they do not, restoring ascending order costs only a sign, so it has the form , where is the ascending union of the two sets, of length . This is a strict basis element of the -forms, so the result is a -form. The lecture reaches the same conclusion by merging the coefficients of the two expansions into one list of 1-forms and renaming them. A shared index gives 0, so if the result is 0. (This explanation counts the basis indices directly and was not covered in the lecture.)
Under this product, the exterior algebra, which bundles the spaces of each degree by a direct sum, becomes a graded algebra. The structure in which the product adds degrees is the reason for the name.
Feeding vectors gives a determinant
A -form is a tensor, so it takes vectors and returns a real number. This value is one of the two rules to remember from this post.
Each 1-form is a map in the dual space taking a vector to a real number, so filling in for all gives a real matrix. The value is its determinant. It follows directly from the definition. Unwinding leaves a sum over permutations whose terms are , and this sum is the determinant. (This explanation unwinds the definition and was not covered in the lecture.) For it is .
In the toy below, fix the components of the 1-forms and the vectors and it shows the matrix and its determinant, and computes the same value as the permutation sum of the definition and as the sum of products of minors. Swapping and only flips the sign, and when two vectors are proportional the value is 0.
Q. Why is the value 0 when two vectors are proportional?
A. Two columns of the matrix become proportional, so the determinant is 0. It can also be read as antisymmetry: feeding the same vector twice makes the value the negative of itself, so it is 0.
The induced inner product
If the vector space has an inner product, an inner product is fixed on the dual space, and it in turn fixes one on every tensor product space and on the exterior powers inside them. This is the second rule to remember. The inner product between two simple -forms is the determinant of the matrix whose entries are the inner products between 1-forms.
Whether forms or vectors, it makes sense only between two elements from the same space. Some books write the inner product with a vertical bar like instead of parentheses and a comma, a notation often seen in quantum mechanics. The lecture says the formula is not hard to prove, but skips the proof and asks us to remember it. These two rules will be used again in the following posts, which treat transformations.
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