Tensor #32. Tensor Density Examples텐서 #32. 텐서 밀도의 예

Tensor series, part 32: why the Levi-Civita symbol is a density and not a tensor, how the metric determinant and its square root change as scalar densities, and the Levi-Civita tensor made by correcting a densityTensor 시리즈 32편: 레비치비타 기호가 텐서가 아니라 밀도인 까닭, 메트릭 행렬식과 그 제곱근이 스칼라 밀도로 변하는 모습, 밀도를 보정해 만드는 레비치비타 텐서

Tensor series텐서 시리즈Part 32 of 4040편 중 32번째
  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 32강 Tensor density examples. (REDUX)에 해당합니다. 지난 편에서 정의한 텐서 밀도를 이번 편에서는 두 가지 예로 확인합니다. 하나는 레비치비타 기호이고 다른 하나는 메트릭의 행렬식입니다.

레비치비타 기호 되짚기

nn차원 벡터 스페이스에서 레비치비타 기호Levi-Civita symbol ε\varepsilon는 번호 nn개를 받아 숫자를 내놓는 규칙입니다. 번호열 i1⋯ini_1 \cdots i_n가 1,…,n1, \dots, n의 순열 σ\sigma이면 부호를, 번호가 겹치면 0을 줍니다.

εi1⋯in=sgn⁡(σ) 또는 0\varepsilon^{i_1 \cdots i_n} = \operatorname{sgn}(\sigma) \ \text{또는} \ 0

짝순열이면 +1+1, 홀순열이면 −1-1, 번호가 겹치면 0입니다. 첨자를 위에 쓰든 아래에 쓰든 값은 같은 숫자입니다. 이름이 ‘기호’인 것은 텐서와 구별하려는 것입니다. 이 구별이 이번 편의 주제입니다.

기호는 텐서가 아니다

한 좌표계에서 성분이 레비치비타 기호인 (n,0)(n, 0) 텐서를 하나 만들어 봅니다.

E=εi1⋯in  ∂i1⊗⋯⊗∂in\mathcal{E} = \varepsilon^{i_1 \cdots i_n} \; \partial_{i_1} \otimes \cdots \otimes \partial_{i_n}

실수 계수에 기저를 곱해 더한 것이므로 E\mathcal{E} 자체는 틀림없는 텐서입니다. 새 좌표에서 성분을 보면 위 첨자마다 역행렬이 곱해집니다.

E′ i1′⋯in′=(Λ−1)i1′i1⋯(Λ−1)in′in  εi1⋯in\mathcal{E}'^{\,i'_1 \cdots i'_n} = (\Lambda^{-1})^{i'_1}{}_{i_1} \cdots (\Lambda^{-1})^{i'_n}{}_{i_n} \; \varepsilon^{i_1 \cdots i_n}

여기서 레비치비타 기호에 대해 알려진 사실이 필요합니다. 임의의 행렬 AA를 번호마다 적용하면 행렬식이 앞으로 나옵니다.

Ai1′i1⋯Ain′in  εi1⋯in=det⁡A  εi1′⋯in′A^{i'_1}{}_{i_1} \cdots A^{i'_n}{}_{i_n} \; \varepsilon^{i_1 \cdots i_n} = \det A \; \varepsilon^{i'_1 \cdots i'_n}

왼쪽은 새 번호에 대해 완전 반대칭이고, 번호가 1,…,n1, \dots, n일 때의 값이 행렬식의 정의 그대로 det⁡A\det A이기 때문입니다. (이 이유는 이해를 위해 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다. 강의는 행렬식을 다룬 앞 강의에서 본 사실로 불러옵니다.) A=Λ−1A = \Lambda^{-1}를 넣으면 이렇게 됩니다.

E′ i1′⋯in′=(det⁡Λ)−1  εi1′⋯in′\mathcal{E}'^{\,i'_1 \cdots i'_n} = (\dL)^{-1} \; \varepsilon^{i'_1 \cdots i'_n}

텐서로서 바뀐 새 성분은 기호 값 자체가 아니라 그 (det⁡Λ)−1(\dL)^{-1}배입니다. 새 좌표에서도 성분이 기호 그대로이길 바랄 수는 없습니다. 텐서의 성분은 좌표를 바꾸면 규칙에 따라 변해야 하는데, 기호는 어느 좌표에서나 같은 숫자 0,±10, \pm 1이기 때문입니다. 그래서 레비치비타 기호는 텐서가 아닙니다.

Q. 기호의 값이 어느 좌표에서나 같으면 오히려 좌표에 의존하지 않는 좋은 대상 아닌가요?
A. 텐서가 좌표에 의존하지 않는다는 말은 성분이 규칙대로 변해서 대상 자체가 같다는 뜻입니다. 성분이 항상 같은 숫자로 고정되면 이 규칙을 따르지 못합니다. 기호는 값이 고정되어 있어서 텐서가 아닙니다.

쐐기곱 기저를 곱해 밀도로 만들기

지난 편의 방법으로 E\mathcal{E}를 고칠 수 있습니다. 기저 뒤에 최대 차수의 쐐기곱 기저를 하나 더 곱합니다.

E~=εi1⋯in  ∂i1⊗⋯⊗∂in⊗(dx1∧⋯∧dxn)\widetilde{\mathcal{E}} = \varepsilon^{i_1 \cdots i_n} \; \partial_{i_1} \otimes \cdots \otimes \partial_{i_n} \otimes \left( dx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n \right)

이 쐐기곱 기저는 dx1∧⋯∧dxn=det⁡Λ  dx′1∧⋯∧dx′ndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n = \dL \; dx'^1 \wedge \cdots \wedge dx'^n로 바뀌므로, 새 성분에는 앞의 (det⁡Λ)−1(\dL)^{-1}과 이 det⁡Λ\dL이 함께 나옵니다.

(det⁡Λ)−1⋅det⁡Λ  εi1′⋯in′=εi1′⋯in′(\dL)^{-1} \cdot \dL \; \varepsilon^{i'_1 \cdots i'_n} = \varepsilon^{i'_1 \cdots i'_n}

두 인자가 지워져서 모든 좌표에서 성분이 기호 그대로입니다. 지난 편의 정의에 w=1w = 1을 넣어도 같은 결과이므로, 위 첨자 레비치비타 기호는 가중치 +1+1인 텐서 밀도입니다. 이렇게 밀도로 만든 E~\widetilde{\mathcal{E}}는 모든 좌표에서 성분이 레비치비타 기호인 대상이지만, 보통 레비치비타 텐서라고 부르는 것은 아닙니다. 레비치비타 텐서는 뒤에서 만듭니다.

아래 첨자 기호도 같은 계산으로 따라갑니다. 공변 성분은 Λi1i1′⋯Λinin′ εi1⋯in=det⁡Λ  εi1′⋯in′\Lambda^{i_1}{}_{i'_1} \cdots \Lambda^{i_n}{}_{i'_n} \, \varepsilon_{i_1 \cdots i_n} = \dL \; \varepsilon_{i'_1 \cdots i'_n}이라서 텐서 규칙대로만 바꾸면 det⁡Λ\dL배가 나옵니다. 이 인자를 지우려면 (det⁡Λ)−1(\dL)^{-1}을 곱해야 하므로 아래 첨자 기호는 가중치 −1-1인 텐서 밀도이고, 최대 차수의 벡터 쪽 쐐기곱 기저 ∂1∧⋯∧∂n\partial_1 \wedge \cdots \wedge \partial_n을 곱하면 성분이 다시 모든 좌표에서 기호 그대로가 됩니다. (이 설명은 위 첨자의 계산을 아래 첨자로 옮긴 것으로, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

Q. 이렇게 밀도로 만든 대상이 레비치비타 텐서인가요?
A. 아닙니다. 이쪽은 쐐기곱 기저를 곱해 성분이 모든 좌표에서 기호 그대로가 되게 만든 밀도입니다. 레비치비타 텐서는 아래에서 메트릭 행렬식을 곱해 얻는 보통 텐서이고, 성분은 좌표마다 달라집니다.

메트릭의 행렬식은 스칼라 밀도

두 번째 예는 메트릭 텐서입니다. 메트릭 g=gμν dxμ⊗dxνg = g_{\mu\nu} \, dx^\mu \otimes dx^\nu는 대칭인 (0,2)(0, 2) 텐서이고, 벡터 스페이스에 내적을 정하면 함께 정해지는 특별한 텐서입니다. 성분은 아래 첨자 둘의 규칙으로 바뀝니다.

gμ′ν′=Λμμ′ Λνν′ gμνg_{\mu'\nu'} = \Lambda^{\mu}{}_{\mu'} \, \Lambda^{\nu}{}_{\nu'} \, g_{\mu\nu}

행렬로 쓰면 g′=ΛTg Λg' = \Lambda^{T} g \, \Lambda이고, 양변의 행렬식을 잡으면 det⁡ΛT=det⁡Λ\det \Lambda^T = \det \Lambda이므로 이렇게 됩니다.

det⁡gμ′ν′=(det⁡Λ)2  det⁡gμν\det g_{\mu'\nu'} = (\dL)^2 \; \det g_{\mu\nu}

성분의 행렬식을 줄여 g=det⁡gμνg = \det g_{\mu\nu}로 쓰면 g′=(det⁡Λ)2gg' = (\dL)^2 g입니다. 이 숫자는 첨자가 하나도 없어서 텐서 부분이 없고, 변환 인자는 (det⁡Λ)2(\dL)^2입니다. 그래서 gg는 첨자가 없다는 뜻의 스칼라 밀도scalar density이고 가중치는 2입니다. 31강 끝에서는 이것을 (0,2)(0, 2) 밀도처럼 말하지만, 이번 강의가 바로잡는 대로 첨자가 없는 가중치 2의 스칼라 밀도가 맞습니다.

제곱근과 역수

스칼라 밀도는 숫자이므로 제곱근도 취할 수 있습니다.

∣g∣′=det⁡Λ  ∣g∣\sg' = \dL \; \sg

따라서 ∣g∣\sqrt{|g|}는 가중치 1의 스칼라 밀도입니다. 상대성이론의 메트릭은 대각 성분의 부호가 (−,+,+,+)(-,+,+,+) 처럼 섞여 있어 gg가 음수일 때가 많고, 그래서 교재마다 −g\sqrt{-g}나 ∣g∣\sqrt{|g|}로 씁니다. 같은 이유로 세 모양이 모두 나옵니다. 역수를 잡으면 가중치의 부호가 바뀝니다.

1∣g∣′=(det⁡Λ)−11∣g∣,1g′=(det⁡Λ)−21g\frac{1}{\sg'} = (\dL)^{-1} \frac{1}{\sg}, \qquad \frac{1}{g'} = (\dL)^{-2} \frac{1}{g}

정리하면 메트릭 하나에서 가중치 2인 gg, 가중치 1인 ∣g∣\sqrt{|g|}, 가중치 −1-1인 1/∣g∣1/\sqrt{|g|}, 가중치 −2-2인 1/g1/g를 모두 공짜로 얻습니다. 앞으로 어떤 밀도든 이 숫자 중 알맞은 하나를 곱하면 가중치를 0으로 맞출 수 있습니다.

Q. 행렬식에 절댓값이나 마이너스를 붙이는 까닭이 무엇인가요?
A. 상대성이론의 메트릭은 행렬식이 음수입니다. 음수에는 실수 제곱근이 없으므로 −g-g나 ∣g∣|g|로 바꿔 제곱근을 잡습니다.

엄밀히는 (det⁡Λ)2=∣det⁡Λ∣\sqrt{(\dL)^2} = |\dL|이므로 ∣g∣′=∣det⁡Λ∣∣g∣\sg' = |\dL| \sg이고, 행렬식이 음수인 좌표 변환에서는 강의의 식과 부호가 어긋납니다. 방향을 보존하는 변환(det⁡Λ>0\dL > 0)만 쓰면 강의의 식과 같습니다. 방향을 뒤집는 변환까지 다루는 일은 방향이 있는 다양체와 의사 텐서의 이야기이고, 강의는 나중으로 미룹니다. (이 구별은 이해를 위해 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

아래 장난감에서 새 기저 벡터 두 개를 끌어 이 변환 인자들을 확인해 보세요. 메트릭을 고르면 det⁡g\det g, ∣g∣\sqrt{|g|} 뿐 아니라 레비치비타 기호의 새 성분도 나옵니다.

밀도를 보정해 진짜 텐서로

스칼라 밀도는 밀도를 보통 텐서로 되돌리는 데 쓰입니다. 아래 첨자 기호에 ∣g∣\sqrt{|g|}를 곱한 대상을 봅니다.

∣g∣  εi1⋯in  dxi1⊗⋯⊗dxin\sg \; \varepsilon_{i_1 \cdots i_n} \; dx^{i_1} \otimes \cdots \otimes dx^{i_n}

이번에는 기저에 쐐기곱 기저를 덧붙이지 않고 좌표의 함수 하나를 계수에 곱했을 뿐입니다. 텐서 규칙으로 새 성분을 구하면 앞에서 본 대로 기호 부분은 det⁡Λ  εi1′⋯in′\dL \; \varepsilon_{i'_1 \cdots i'_n}이 되고, 곱해진 ∣g∣\sg는 ∣g∣′=det⁡Λ∣g∣\sg' = \dL \sg이므로 이렇게 됩니다.

∣g∣  εi1⋯in  ⟶  det⁡Λ  ∣g∣  εi1′⋯in′=∣g∣′  εi1′⋯in′\sg \; \varepsilon_{i_1 \cdots i_n} \;\longrightarrow\; \dL \; \sg \; \varepsilon_{i'_1 \cdots i'_n} = \sg' \; \varepsilon_{i'_1 \cdots i'_n}

새 좌표에서도 같은 모양, 곧 새 메트릭의 ∣g′∣\sqrt{|g'|}에 기호를 곱한 모양입니다. 그러니 이 성분 모임 ∣g∣ εi1⋯in\sg \, \varepsilon_{i_1 \cdots i_n}은 텐서 규칙을 그대로 따르는 진짜 텐서이고, 이것을 레비치비타 텐서Levi-Civita tensor라고 부릅니다. 가중치 −1-1인 아래 첨자 기호에 가중치 1인 ∣g∣\sqrt{|g|}를 곱했으니 가중치가 −1+1=0-1 + 1 = 0이 된 것입니다. 위 첨자 판도 같은 방식으로 1/∣g∣1/\sqrt{|g|}를 곱하면 얻습니다. 성분은 좌표마다 달라지지만, 강의가 말하듯 일반 상대성이론에서 실제로 쓰는 것은 이 텐서입니다.

정리

이번 편에서 확인한 것은 다음과 같습니다.

  • 레비치비타 기호를 성분으로 둔 대상을 텐서로 바꾸면 성분이 기호 값에서 벗어납니다. 그래서 기호는 텐서가 아닙니다.
  • 최대 차수의 쐐기곱 기저를 곱하면 성분이 모든 좌표에서 기호 그대로인 밀도가 됩니다. 위 첨자 기호는 가중치 +1+1 밀도입니다.
  • 메트릭의 행렬식 gg는 가중치 2의 스칼라 밀도이고, ∣g∣\sqrt{|g|}는 가중치 1, 1/∣g∣1/\sqrt{|g|}는 −1-1, 1/g1/g는 −2-2입니다.
  • 가중치가 맞는 스칼라 밀도를 곱하면 밀도를 보통 텐서로 보정할 수 있고, 그렇게 얻은 것이 레비치비타 텐서입니다.

These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 32 of the playlist, Tensor density examples. (REDUX). This time we check the tensor density defined in the previous post with two examples. One is the Levi-Civita symbol and the other is the determinant of the metric.

Recap of the Levi-Civita symbol

On an nn-dimensional vector space, the Levi-Civita symbol ε\varepsilon is a rule that takes nn indices and gives a number. If the sequence i1⋯ini_1 \cdots i_n is a permutation σ\sigma of 1,…,n1, \dots, n it gives the sign, and if the indices repeat it gives 0.

εi1⋯in=sgn⁡(σ) or 0\varepsilon^{i_1 \cdots i_n} = \operatorname{sgn}(\sigma) \ \text{or} \ 0

It is +1+1 for an even permutation, −1-1 for an odd one, and 0 when indices repeat. Whether the indices are written up or down, the values are the same numbers. It is called a symbol to keep it apart from a tensor. This distinction is the subject of this post.

The symbol is not a tensor

In one coordinate system, let us build an (n,0)(n, 0) tensor whose components are the Levi-Civita symbol.

E=εi1⋯in  ∂i1⊗⋯⊗∂in\mathcal{E} = \varepsilon^{i_1 \cdots i_n} \; \partial_{i_1} \otimes \cdots \otimes \partial_{i_n}

It is real coefficients multiplied by basis elements and added up, so E\mathcal{E} itself is certainly a tensor. Looking at the components in new coordinates, an inverse matrix is multiplied in for each upper index.

E′ i1′⋯in′=(Λ−1)i1′i1⋯(Λ−1)in′in  εi1⋯in\mathcal{E}'^{\,i'_1 \cdots i'_n} = (\Lambda^{-1})^{i'_1}{}_{i_1} \cdots (\Lambda^{-1})^{i'_n}{}_{i_n} \; \varepsilon^{i_1 \cdots i_n}

Here we need a known fact about the Levi-Civita symbol. Applying any matrix AA to each index brings the determinant out front.

Ai1′i1⋯Ain′in  εi1⋯in=det⁡A  εi1′⋯in′A^{i'_1}{}_{i_1} \cdots A^{i'_n}{}_{i_n} \; \varepsilon^{i_1 \cdots i_n} = \det A \; \varepsilon^{i'_1 \cdots i'_n}

This holds because the left side is completely antisymmetric in the new indices, and its value at the indices 1,…,n1, \dots, n is det⁡A\det A straight from the definition of the determinant. (This reason is added for understanding and was not covered in the lecture. The lecture brings it in as a fact seen in the earlier lecture on determinants.) Putting in A=Λ−1A = \Lambda^{-1} gives this.

E′ i1′⋯in′=(det⁡Λ)−1  εi1′⋯in′\mathcal{E}'^{\,i'_1 \cdots i'_n} = (\dL)^{-1} \; \varepsilon^{i'_1 \cdots i'_n}

The new components changed as a tensor are not the symbol values themselves but (det⁡Λ)−1(\dL)^{-1} times them. We cannot expect the components to stay equal to the symbol in new coordinates. The components of a tensor must change by a rule when the coordinates change, but the symbol is the same numbers 0,±10, \pm 1 in every coordinate system. So the Levi-Civita symbol is not a tensor.

Q. If the values of the symbol are the same in every coordinate system, isn’t that a nice object that does not depend on coordinates?
A. That a tensor does not depend on coordinates means that the components change by the rule so that the object itself stays the same. Components fixed to the same numbers cannot follow this rule. The symbol has fixed values, so it is not a tensor.

Multiplying in a wedge basis to make a density

We can repair E\mathcal{E} by the method of the previous post. After the basis, multiply in one more top-degree wedge basis.

E~=εi1⋯in  ∂i1⊗⋯⊗∂in⊗(dx1∧⋯∧dxn)\widetilde{\mathcal{E}} = \varepsilon^{i_1 \cdots i_n} \; \partial_{i_1} \otimes \cdots \otimes \partial_{i_n} \otimes \left( dx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n \right)

This wedge basis changes as dx1∧⋯∧dxn=det⁡Λ  dx′1∧⋯∧dx′ndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n = \dL \; dx'^1 \wedge \cdots \wedge dx'^n, so the new components contain both the earlier (det⁡Λ)−1(\dL)^{-1} and this det⁡Λ\dL.

(det⁡Λ)−1⋅det⁡Λ  εi1′⋯in′=εi1′⋯in′(\dL)^{-1} \cdot \dL \; \varepsilon^{i'_1 \cdots i'_n} = \varepsilon^{i'_1 \cdots i'_n}

The two factors cancel, so the components are the symbol itself in every coordinate system. Putting w=1w = 1 into the definition of the previous post gives the same result, so the symbol with upper indices is a tensor density of weight +1+1. The E~\widetilde{\mathcal{E}} made a density this way is an object whose components are the Levi-Civita symbol in every coordinate system, but it is not what is usually called the Levi-Civita tensor. We build that one later.

The symbol with lower indices follows by the same computation. Covariant components satisfy Λi1i1′⋯Λinin′ εi1⋯in=det⁡Λ  εi1′⋯in′\Lambda^{i_1}{}_{i'_1} \cdots \Lambda^{i_n}{}_{i'_n} \, \varepsilon_{i_1 \cdots i_n} = \dL \; \varepsilon_{i'_1 \cdots i'_n}, so changing them only by the tensor rule gives a factor det⁡Λ\dL. To cancel this factor we must multiply by (det⁡Λ)−1(\dL)^{-1}, so the symbol with lower indices is a tensor density of weight −1-1, and it is obtained by multiplying in the vector-side wedge basis ∂1∧⋯∧∂n\partial_1 \wedge \cdots \wedge \partial_n of the top degree. (This explanation moves the computation for upper indices to lower indices and was not covered in the lecture.)

Q. Is an object made a density this way the Levi-Civita tensor?
A. No. This one is a density made by multiplying in a wedge basis so that the components are the symbol itself in every coordinate system. The Levi-Civita tensor is an ordinary tensor obtained below by multiplying by the metric determinant, and its components differ from coordinate system to coordinate system.

The metric determinant is a scalar density

The second example is the metric tensor. The metric g=gμν dxμ⊗dxνg = g_{\mu\nu} \, dx^\mu \otimes dx^\nu is a symmetric (0,2)(0, 2) tensor, a special tensor that is fixed once an inner product is given on the vector space. Its components change by the rule for two lower indices.

gμ′ν′=Λμμ′ Λνν′ gμνg_{\mu'\nu'} = \Lambda^{\mu}{}_{\mu'} \, \Lambda^{\nu}{}_{\nu'} \, g_{\mu\nu}

In matrix form this is g′=ΛTg Λg' = \Lambda^{T} g \, \Lambda, and taking the determinant of both sides with det⁡ΛT=det⁡Λ\det \Lambda^T = \det \Lambda gives this.

det⁡gμ′ν′=(det⁡Λ)2  det⁡gμν\det g_{\mu'\nu'} = (\dL)^2 \; \det g_{\mu\nu}

Abbreviating the determinant of the components as g=det⁡gμνg = \det g_{\mu\nu} gives g′=(det⁡Λ)2gg' = (\dL)^2 g. This number has no indices, so it has no tensor part, and the transformation factor is (det⁡Λ)2(\dL)^2. So gg is a scalar density, scalar meaning no indices, and its weight is 2. The end of lecture 31 speaks of this as if it were a (0,2)(0, 2) density, but as this lecture corrects, it is a scalar density of weight 2 with no indices.

The square root and the reciprocal

A scalar density is a number, so we can also take its square root.

∣g∣′=det⁡Λ  ∣g∣\sg' = \dL \; \sg

So ∣g∣\sqrt{|g|} is a scalar density of weight 1. The metric in relativity has diagonal entries of mixed signs like (−,+,+,+)(-,+,+,+), so gg is often negative, and for that reason textbooks write −g\sqrt{-g} or ∣g∣\sqrt{|g|}. All three forms appear. Taking the reciprocal flips the sign of the weight.

1∣g∣′=(det⁡Λ)−11∣g∣,1g′=(det⁡Λ)−21g\frac{1}{\sg'} = (\dL)^{-1} \frac{1}{\sg}, \qquad \frac{1}{g'} = (\dL)^{-2} \frac{1}{g}

In summary, from one metric we get for free gg of weight 2, ∣g∣\sqrt{|g|} of weight 1, 1/∣g∣1/\sqrt{|g|} of weight −1-1, and 1/g1/g of weight −2-2. For any density from now on, multiplying by the suitable one of these numbers brings the weight to 0.

Q. Why attach an absolute value or a minus sign to the determinant?
A. The metric in relativity has a negative determinant. A negative number has no real square root, so we change it to −g-g or ∣g∣|g| before taking the root.

Strictly, (det⁡Λ)2=∣det⁡Λ∣\sqrt{(\dL)^2} = |\dL|, so ∣g∣′=∣det⁡Λ∣∣g∣\sg' = |\dL| \sg, and for a coordinate change with a negative determinant the sign disagrees with the formula in the lecture. If we use only orientation-preserving changes (det⁡Λ>0\dL > 0) it equals the formula in the lecture. Handling orientation-reversing changes belongs to the story of oriented manifolds and pseudotensors, which the lecture postpones. (This distinction is added for understanding and was not covered in the lecture.)

In the toy below, drag the two new basis vectors and check these transformation factors. Once you pick a metric, you also get det⁡g\det g, ∣g∣\sqrt{|g|}, and the new components of the Levi-Civita symbol.

Correcting a density into a true tensor

A scalar density is used to turn a density back into an ordinary tensor. Look at the symbol with lower indices multiplied by ∣g∣\sqrt{|g|}.

∣g∣  εi1⋯in  dxi1⊗⋯⊗dxin\sg \; \varepsilon_{i_1 \cdots i_n} \; dx^{i_1} \otimes \cdots \otimes dx^{i_n}

This time we did not attach a wedge basis to the basis; we only multiplied one function of the coordinates into the coefficient. Finding the new components by the tensor rule, the symbol part becomes det⁡Λ  εi1′⋯in′\dL \; \varepsilon_{i'_1 \cdots i'_n} as seen before, and the multiplied ∣g∣\sg satisfies ∣g∣′=det⁡Λ∣g∣\sg' = \dL \sg, so we get this.

∣g∣  εi1⋯in  ⟶  det⁡Λ  ∣g∣  εi1′⋯in′=∣g∣′  εi1′⋯in′\sg \; \varepsilon_{i_1 \cdots i_n} \;\longrightarrow\; \dL \; \sg \; \varepsilon_{i'_1 \cdots i'_n} = \sg' \; \varepsilon_{i'_1 \cdots i'_n}

In the new coordinates it has the same shape, namely the symbol multiplied by ∣g′∣\sqrt{|g'|} of the new metric. So this set of components ∣g∣ εi1⋯in\sg \, \varepsilon_{i_1 \cdots i_n} follows the tensor rule exactly and is a true tensor, which we call the Levi-Civita tensor. The symbol with lower indices has weight −1-1 and we multiplied it by ∣g∣\sqrt{|g|} of weight 1, so the weight became −1+1=0-1 + 1 = 0. The upper-index version is obtained the same way by multiplying by 1/∣g∣1/\sqrt{|g|}. Its components differ from coordinate system to coordinate system, but as the lecture says, this is the tensor actually used in general relativity.

Summary

What we checked in this post is the following.

  • If we change an object whose components are the Levi-Civita symbol as a tensor, the components leave the symbol values. So the symbol is not a tensor.
  • Multiplying in a top-degree wedge basis makes a density whose components are the symbol itself in every coordinate system. The symbol with upper indices is a density of weight +1+1.
  • The determinant of the metric gg is a scalar density of weight 2, and ∣g∣\sqrt{|g|} has weight 1, 1/∣g∣1/\sqrt{|g|} has −1-1, and 1/g1/g has −2-2.
  • Multiplying by a scalar density of the right weight corrects a density into an ordinary tensor, and what we get this way is the Levi-Civita tensor.

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