Tensor #33. Duality and the Hodge Dual (Part 1)텐서 #33. 쌍대성과 호지 쌍대 (1부)

Tensor series, part 33: the pairing of vectors and dual vectors fixed by an inner product, counting dimensions of exterior powers and finding spaces of equal dimension, and densitized exterior powers (up to the point before the Hodge dual is defined)Tensor 시리즈 33편: 내적이 정하는 벡터와 쌍대벡터의 짝, 외부 거듭제곱의 차원 세기와 차원이 같은 짝 찾기, 밀도가 붙은 외부 거듭제곱 (호지 쌍대를 정의하기 전까지)

Tensor series텐서 시리즈Part 33 of 4040편 중 33번째
  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 33강과 34강이 한 영상으로 묶인 Duality and Hodge Duality의 앞쪽에 해당합니다. 영상이 1시간 40분을 넘어 두 편으로 나누었고, 이번 편은 쌍대성이라는 말의 쓰임과 어떤 스페이스끼리 짝이 될 수 있는지까지 다룹니다. 호지 쌍대의 정의는 영상의 뒤쪽을 다루는 다음 편에서 시작합니다. 지난 편의 텐서 밀도가 이번 편 끝에서 다시 나옵니다.

쌍대라는 말의 두 가지 쓰임

벡터 스페이스 VV를 하나 정하면 VV에서 실수로 가는 선형 사상을 모두 모은 쌍대 스페이스dual space V∗V^*가 저절로 생깁니다.

V∗=Hom⁡(V,R)V^* = \Hom(V, \R)

지금까지 쌍대라는 말은 이 뜻으로 썼습니다. 이번 편에서 쌍대성이라고 부르는 것은 쓰임이 다릅니다. 한 스페이스의 원소를 다른 스페이스의 원소에 일대일로 짝짓는, 뽑힌 사상 하나를 가리킵니다.

VV에서 WW로 가는 선형 사상 전체를 Hom⁡(V,W)\Hom(V, W)로 씁니다. WW 자리에 V∗V^*를 넣은 Hom⁡(V,V∗)\Hom(V, V^*)도 VV를 만들면 저절로 생기는 집합입니다. 그런데 이 안에서 어느 한 사상이 눈에 띄지 않습니다. 내적이 없는 벡터 스페이스에는 VV를 V∗V^*로 보내는 정준적canonical 사상, 곧 아무 선택 없이 정해지는 사상이 없습니다. (Hom⁡(V,V∗)\Hom(V, V^*)의 원소 φ\varphi 하나는 B(v,w)=φ(v)(w)B(v, w) = \varphi(v)(w)로 쌍선형 형식 하나를 정하므로 (0,2)(0, 2) 텐서 하나와 같습니다. 이 설명은 이해를 위해 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

Q. 차원이 같은 벡터 스페이스는 늘 동형인데 VV와 V∗V^*도 그냥 같은 것 아닌가요?
A. 동형 사상은 있지만 하나로 정해지지 않습니다. 기저를 고르면 ei↦eie_i \mapsto e^i로 동형 하나를 만들 수 있는데, 기저를 바꾸면 다른 동형이 됩니다. 정준적이라는 말은 이런 선택에 기대지 않는다는 뜻입니다. (이 설명은 이해를 위해 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

내적이 정하는 벡터와 쌍대벡터의 짝

VV에 내적 ⟨⋅,⋅⟩\langle \cdot, \cdot \rangle이 있다고 합시다. 벡터 vv를 내적의 첫 칸에 넣고 둘째 칸을 비워 두면, 벡터 ww를 받아 실수를 내놓는 선형 사상이 됩니다. 이것은 V∗V^*의 원소이고 v♭v^\flat로 씁니다.

v♭(w)=⟨v,w⟩v^\flat (w) = \langle v, w \rangle

v↦v♭v \mapsto v^\flat이 앞 절의 Hom⁡(V,V∗)\Hom(V, V^*)에서 내적이 뽑아낸 사상 하나입니다. 내적이 퇴화하지 않았다면 v≠0v \neq 0일 때 ⟨v,w⟩≠0\langle v, w \rangle \neq 0인 ww가 있으므로 v♭≠0v^\flat \neq 0이고, 두 스페이스의 차원이 같으니 이 사상은 동형입니다. 반대 방향 V∗→VV^* \to V도 같은 내적에서 나옵니다. (이 설명은 이해를 위해 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.) 이렇게 내적이 있는 VV에서 VV의 벡터와 V∗V^*의 쌍대벡터dual vector가 일대일로 짝지어지는 것이 첫 번째 쌍대성입니다.

기저를 적지 않는 고전적인 표기로는 이 짝이 첨자를 올리고 내리는 일입니다.

vμ=gμν vν,vμ=gμν vνv_\mu = g_{\mu\nu} \, v^\nu, \qquad v^\mu = g^{\mu\nu} \, v_\nu

gμνg_{\mu\nu}는 내적을 성분으로 적은 (0,2)(0, 2) 텐서이고 gμνg^{\mu\nu}는 그 역행렬입니다. 벡터에서 쌍대벡터로 갈 때는 첨자를 내리고 돌아올 때는 올립니다. 내적이 정해지면 선택할 것이 없고, 내적을 바꾸면 같은 vv가 다른 쌍대벡터로 갑니다. 아래 장난감에서 벡터를 끌고 메트릭을 바꾸어 보세요. 쌍대벡터는 평행한 등위선 묶음으로 그렸고, v♭(w)v^\flat(w)가 ⟨v,w⟩\langle v, w \rangle와 같은 것도 확인됩니다.

Q. 내적이 없으면 쌍대벡터를 벡터처럼 읽을 수 없나요?
A. 읽는 방법이 하나로 정해지지 않을 뿐입니다. 일반 상대성이론에서는 시공간의 점마다 내적이 있고 그 전체가 메트릭 텐서이므로, 이 짝은 늘 쓸 수 있습니다.

첨자를 올리고 내리는 메트릭 쌍대

같은 일을 첨자가 여러 개인 대상에도 할 수 있습니다. pp-형식은 성분이 완전 반대칭이고 이렇게 씁니다.

ω=1p! Aα1⋯αp  dxα1∧⋯∧dxαp\omega = \frac{1}{p!} \, A_{\alpha_1 \cdots \alpha_p} \; dx^{\alpha_1} \wedge \cdots \wedge dx^{\alpha_p}

메트릭으로 첨자를 모두 올리면 pp-벡터의 성분이 됩니다.

Aμ1⋯μp=gμ1ν1⋯gμpνp Aν1⋯νpA^{\mu_1 \cdots \mu_p} = g^{\mu_1 \nu_1} \cdots g^{\mu_p \nu_p} \, A_{\nu_1 \cdots \nu_p}

같은 메트릭을 모든 첨자에 똑같이 쓰므로 반대칭이 그대로 유지됩니다. 이 노트에서는 이 짝을 강의가 붙인 이름 그대로 메트릭 쌍대metric duality라고 부릅니다. 앞 절의 짝을 첨자마다 되풀이한 것이라 새로 풀 문제가 없습니다. 강의도 여기서는 더 파고들지 않습니다.

외부 거듭제곱의 차원 세기

이제 VV가 내적을 가진 4차원 실수 벡터 스페이스라고 하고, pp-벡터의 스페이스와 pp-형식의 스페이스를 나란히 놓습니다. 강의는 pp-벡터 쪽을 아래 첨자 Λp\Lambda_p, 쌍대 스페이스로 만든 pp-형식 쪽을 위 첨자 Λp\Lambda^p로 구별합니다. Λp\Lambda_p는 VV의 벡터를 pp개 쐐기곱한 것들의 스페이스이고, Λp\Lambda^p는 V∗V^*의 쌍대벡터를 pp개 쐐기곱한 것들의 스페이스입니다. 이 스페이스를 외부 거듭제곱exterior power이라 부릅니다. 차원은 n=4n = 4에서 이렇습니다.

  • p=0p = 0: 차원 1. 시공간의 좌표에 대한 매끄러운 함수의 스페이스입니다. 벡터 쪽과 형식 쪽이 같은 스페이스입니다.
  • p=1p = 1: 차원 4. 벡터 또는 쌍대벡터입니다.
  • p=2p = 2: 차원 6.
  • p=3p = 3: 차원 4.
  • p=4p = 4: 차원 1. 최대 차수이고 원소는 부피 요소의 상수배입니다.

일반 nn에서는 dim⁡Λp=(np)\dim \Lambda^p = \binom{n}{p}이고 (np)=(nn−p)\binom{n}{p} = \binom{n}{n-p}이므로, 양 끝에서 세어도 같은 수가 나옵니다.

차원이 같은 짝 찾기

두 스페이스 사이에 일대일 대응을 세우려면 차원이 같아야 합니다. 그래서 위 목록에서 차원이 같은 스페이스를 짝지을 후보로 삼습니다. pp-형식 쪽에서 Λp\Lambda^p와 Λn−p\Lambda^{n-p}의 차원이 같으니, 내적이 있을 때 이 둘을 정준적으로 잇는 일대일 대응이 있습니다. 이것이 호지 쌍대Hodge duality이고, 이 시리즈에서 가장 중요한 쌍대성입니다. n=4n = 4에서는 Λ0↔Λ4\Lambda^0 \leftrightarrow \Lambda^4, Λ1↔Λ3\Lambda^1 \leftrightarrow \Lambda^3이고, Λ2\Lambda^2는 자기 자신과 짝이 됩니다. pp-벡터 쪽도 같습니다. 가운데 스페이스가 자기 쌍대self-dual인 경우는 nn이 짝수일 때만 생깁니다. 스페이스가 p=0,…,np = 0, \dots, n의 n+1n + 1개라서 nn이 짝수이면 홀수 개가 되어 가운데가 하나 남기 때문입니다. nn이 홀수이면 안쪽 두 스페이스가 서로 짝이 되어 자기 쌍대인 것은 없습니다.

벡터 쪽과 형식 쪽을 가로지르는 후보도 있습니다. Λ1\Lambda_1과 Λ3\Lambda^3처럼 차원이 같은 짝은 호지 쌍대와 메트릭 쌍대를 이어 붙인 사상으로 얻을 수 있습니다. 강의는 이것이 따로 새로운 쌍대인지 아직 모르겠다고 하고 넘어갑니다. (앞의 이어 붙임은 이해를 위해 보탠 설명이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

강의는 여기서 호지 쌍대에 내적이 꼭 필요하다는 점을 강조합니다. 일반 상대성이론에서는 시공간의 각 점마다 내적이 있고 그 전체가 메트릭 텐서 gμνg_{\mu\nu}여서 시공간의 기하를 정합니다. 내적을 요구하는 것은 무리한 조건이 아니고 오히려 이 이론의 중심입니다.

Q. 차원이 같기만 하면 쌍대인가요?
A. 차원이 같은 것은 후보가 된다는 뜻일 뿐입니다. 쌍대로 인정하려면 정준적인 일대일 대응이 실제로 있음을 보여야 합니다. 강의도 차원이 같은 짝을 늘어놓고 나서, 쌍대가 있는지는 따로 보여야 한다고 말합니다.

밀도가 붙은 외부 거듭제곱

차원이 같은 스페이스가 한 묶음 더 있습니다. Λ4\Lambda^4는 차원이 1이므로 어떤 텐서 곱에 곱해도 차원이 변하지 않습니다. 그래서 p=0,…,4p = 0, \dots, 4에 대해 Λp⊗Λ4\Lambda^p \otimes \Lambda^4의 차원도 1,4,6,4,11, 4, 6, 4, 1입니다. 이 곱은 다른 텐서 곱 스페이스로 옮겨 가는 것이어서 보통 텐서와 달리 텐서 밀도로 변하고, 이 스페이스를 밀도가 붙은 외부 거듭제곱densitized exterior power이라 부릅니다. Λ4\Lambda^4를 한 번 더 곱해도 차원은 그대로여서 두 번 붙은 것, 세 번 붙은 것으로 끝없이 이어집니다. 강의는 첫 번째만 그립니다.

강의의 말대로라면 이 스페이스들 사이에도 짝지을 후보가 생기고, 이 후보 가운데 어떤 것은 호지 쌍대와 달리 내적을 요구하지 않습니다. 예를 들어 Λp⊗Λn\Lambda_p \otimes \Lambda^n과 Λn−p\Lambda^{n-p} 사이에는 내적 없이 정해지는 정준 동형이 있습니다. pp-벡터를 최대 차수 형식에 안쪽 곱하면 (n−p)(n-p)-형식이 되기 때문입니다. (이 사상은 이해를 위해 보탠 설명이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다. 강의는 같은 차원임만 짚고 구체적인 사상은 뒤로 미룹니다.)

정리

이번 편에서 확인한 것은 다음과 같습니다.

  • 쌍대 스페이스 V∗V^*는 모든 선형 사상의 모임이고, 쌍대성은 그 안에서 정준적으로 뽑힌 일대일 대응 하나를 가리킵니다.
  • 내적이 있으면 v↦v♭=⟨v,⋅⟩v \mapsto v^\flat = \langle v, \cdot \rangle가 VV와 V∗V^*를 정준적으로 짝지으며, 성분으로는 메트릭으로 첨자를 올리고 내리는 일입니다.
  • nn차원에서 dim⁡Λp=(np)\dim \Lambda^p = \binom{n}{p}이고 Λp\Lambda^p와 Λn−p\Lambda^{n-p}의 차원이 같습니다. 내적이 있을 때 이 둘을 잇는 것이 호지 쌍대이고, nn이 짝수이면 가운데 스페이스가 자기 쌍대입니다.
  • 최대 차수 Λn\Lambda^n을 곱한 밀도가 붙은 외부 거듭제곱도 같은 차원을 가져서 짝지을 후보가 됩니다.

다음 편에서는 이 후보 가운데 호지 쌍대를 쐐기곱과 내적으로 정의합니다.

These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers the first half of the video Duality and Hodge Duality, which holds lectures 33 and 34 of the playlist. The video runs over an hour and 40 minutes, so I split it in two. This part covers how the word duality is used and which spaces can be paired. The definition of the Hodge dual starts in the next post, which covers the second half of the video. The tensor densities of the previous post come back at the end of this one.

Two uses of the word dual

Once we fix a vector space VV, the dual space V∗V^*, the collection of all linear maps from VV to the real numbers, comes into being automatically.

V∗=Hom⁡(V,R)V^* = \Hom(V, \R)

So far we have used the word dual in this sense. What we call duality in this post is a different use. It points to one chosen map that pairs an element of one space with an element of another space, one to one.

We write the set of all linear maps from VV to WW as Hom⁡(V,W)\Hom(V, W). Putting V∗V^* in the place of WW gives Hom⁡(V,V∗)\Hom(V, V^*), which is also a set that comes into being as soon as we make VV. But no single map stands out in it. A vector space without an inner product has no canonical map from VV to V∗V^*, that is, no map fixed without any choice. (One element φ\varphi of Hom⁡(V,V∗)\Hom(V, V^*) fixes a bilinear form by B(v,w)=φ(v)(w)B(v, w) = \varphi(v)(w), so it is the same as one (0,2)(0, 2) tensor. This explanation is added for understanding and was not covered in the lecture.)

Q. Vector spaces of the same dimension are always isomorphic, so aren’t VV and V∗V^* simply the same thing?
A. An isomorphism exists, but it is not fixed uniquely. Choosing a basis lets us build one by ei↦eie_i \mapsto e^i, and a different basis gives a different isomorphism. Canonical means not relying on such a choice. (This explanation is added for understanding and was not covered in the lecture.)

The pairing of vectors and dual vectors fixed by an inner product

Suppose VV has an inner product ⟨⋅,⋅⟩\langle \cdot, \cdot \rangle. Put a vector vv in the first slot of the inner product and leave the second slot empty, and it becomes a linear map that takes a vector ww and gives a real number. This is an element of V∗V^*, and we write it v♭v^\flat.

v♭(w)=⟨v,w⟩v^\flat (w) = \langle v, w \rangle

The map v↦v♭v \mapsto v^\flat is the one map the inner product picks out of Hom⁡(V,V∗)\Hom(V, V^*) in the previous section. If the inner product is nondegenerate, then for v≠0v \neq 0 there is a ww with ⟨v,w⟩≠0\langle v, w \rangle \neq 0, so v♭≠0v^\flat \neq 0, and since the two spaces have the same dimension this map is an isomorphism. The reverse direction V∗→VV^* \to V also comes from the same inner product. (This explanation is added for understanding and was not covered in the lecture.) In this way, on a VV with an inner product, vectors of VV and dual vectors of V∗V^* are paired one to one, and that is the first duality.

In the classical notation that does not write the basis, this pairing is the raising and lowering of indices.

vμ=gμν vν,vμ=gμν vνv_\mu = g_{\mu\nu} \, v^\nu, \qquad v^\mu = g^{\mu\nu} \, v_\nu

gμνg_{\mu\nu} is the (0,2)(0, 2) tensor that writes the inner product in components, and gμνg^{\mu\nu} is its inverse matrix. Going from a vector to a dual vector we lower the index, and coming back we raise it. Once the inner product is fixed there is nothing to choose, and if we change the inner product the same vv goes to a different dual vector. In the toy below, drag the vectors and change the metric. The dual vector is drawn as a family of parallel level lines, and you can also check that v♭(w)v^\flat(w) equals ⟨v,w⟩\langle v, w \rangle.

Q. Without an inner product, can’t we read a dual vector as a vector?
A. There is just no single way to read it. In general relativity every point of spacetime has an inner product and the whole of them is the metric tensor, so this pairing is always available.

The metric duality that raises and lowers indices

We can do the same for objects with several indices. A pp-form has completely antisymmetric components and is written like this.

ω=1p! Aα1⋯αp  dxα1∧⋯∧dxαp\omega = \frac{1}{p!} \, A_{\alpha_1 \cdots \alpha_p} \; dx^{\alpha_1} \wedge \cdots \wedge dx^{\alpha_p}

Raising all the indices with the metric gives the components of a pp-vector.

Aμ1⋯μp=gμ1ν1⋯gμpνp Aν1⋯νpA^{\mu_1 \cdots \mu_p} = g^{\mu_1 \nu_1} \cdots g^{\mu_p \nu_p} \, A_{\nu_1 \cdots \nu_p}

The same metric is used on every index in the same way, so the antisymmetry is preserved. In this note we call this pairing the metric duality, the name the lecture gives it. It repeats the pairing of the previous section index by index, so there is no new problem to solve. The lecture does not dig further here either.

Counting the dimensions of exterior powers

Now let VV be a 4-dimensional real vector space with an inner product, and put the space of pp-vectors next to the space of pp-forms. The lecture distinguishes the pp-vector side with a lower index Λp\Lambda_p and the pp-form side, made from the dual space, with an upper index Λp\Lambda^p. Λp\Lambda_p is the space of wedge products of pp vectors of VV, and Λp\Lambda^p is the space of wedge products of pp dual vectors of V∗V^*. These spaces are called exterior powers. For n=4n = 4 the dimensions are as follows.

  • p=0p = 0: dimension 1. The space of smooth functions of the spacetime coordinates. The vector side and the form side are the same space.
  • p=1p = 1: dimension 4. Vectors or dual vectors.
  • p=2p = 2: dimension 6.
  • p=3p = 3: dimension 4.
  • p=4p = 4: dimension 1. The top degree, whose elements are constant multiples of the volume element.

For general nn we have dim⁡Λp=(np)\dim \Lambda^p = \binom{n}{p} and (np)=(nn−p)\binom{n}{p} = \binom{n}{n-p}, so counting from either end gives the same numbers.

Finding pairs of equal dimension

To set up a one-to-one correspondence between two spaces, their dimensions must be equal. So in the list above we take spaces of equal dimension as candidates for pairing. On the pp-form side, Λp\Lambda^p and Λn−p\Lambda^{n-p} have equal dimension, and with an inner product there is a one-to-one correspondence joining them canonically. This is the Hodge duality, the most important duality of this series. For n=4n = 4 we get Λ0↔Λ4\Lambda^0 \leftrightarrow \Lambda^4 and Λ1↔Λ3\Lambda^1 \leftrightarrow \Lambda^3, and Λ2\Lambda^2 is paired with itself. The pp-vector side is the same. A self-dual middle space occurs only when nn is even. The spaces are the n+1n + 1 of p=0,…,np = 0, \dots, n, so when nn is even there is an odd number and one is left in the middle. When nn is odd the two inner spaces pair with each other and none is self-dual.

There are also candidates that cross between the vector side and the form side. A pair of equal dimension such as Λ1\Lambda_1 and Λ3\Lambda^3 can be obtained by chaining the Hodge duality and the metric duality. The lecture says it does not yet know whether this is a new duality and moves on. (The chaining is an explanation added for understanding and was not covered in the lecture.)

Here the lecture stresses that the Hodge duality needs an inner product. In general relativity every point of spacetime has an inner product and the whole of them is the metric tensor gμνg_{\mu\nu}, which fixes the geometry of spacetime. Requiring an inner product is not an unreasonable condition. It is the center of the theory.

Q. Is equal dimension enough to be a duality?
A. Equal dimension only means a candidate. To accept a duality we must show that a canonical one-to-one correspondence really exists. The lecture also lists the pairs of equal dimension first and then says the existence of a duality must be shown separately.

Densitized exterior powers

There is one more family of spaces with the same dimensions. Λ4\Lambda^4 has dimension 1, so multiplying it into any tensor product does not change the dimension. So for p=0,…,4p = 0, \dots, 4 the dimensions of Λp⊗Λ4\Lambda^p \otimes \Lambda^4 are also 1,4,6,4,11, 4, 6, 4, 1. This product moves us to a different tensor product space, so, unlike ordinary tensors, these objects change as tensor densities, and the spaces are called densitized exterior powers. Multiplying in Λ4\Lambda^4 once more keeps the dimension, so there are doubly and triply densitized ones, going on without end. The lecture draws only the first.

As the lecture has it, candidates for pairing arise among these spaces too, and some of them, unlike the Hodge duality, do not require an inner product. For example, between Λp⊗Λn\Lambda_p \otimes \Lambda^n and Λn−p\Lambda^{n-p} there is a canonical isomorphism fixed without an inner product, because contracting a pp-vector into a top-degree form gives an (n−p)(n-p)-form. (This map is an explanation added for understanding and was not covered in the lecture. The lecture only points out the equal dimensions and postpones the concrete maps.)

Summary

What we checked in this post is the following.

  • The dual space V∗V^* is the collection of all linear maps, and a duality points to one canonically chosen one-to-one correspondence among them.
  • With an inner product, v↦v♭=⟨v,⋅⟩v \mapsto v^\flat = \langle v, \cdot \rangle pairs VV and V∗V^* canonically, and in components it is the raising and lowering of indices with the metric.
  • In nn dimensions dim⁡Λp=(np)\dim \Lambda^p = \binom{n}{p} and Λp\Lambda^p and Λn−p\Lambda^{n-p} have equal dimension. With an inner product, what joins them is the Hodge duality, and when nn is even the middle space is self-dual.
  • The densitized exterior powers, with the top degree Λn\Lambda^n multiplied in, have the same dimensions and so are candidates for pairing too.

In the next post we define the Hodge dual among these candidates, using the wedge product and the inner product.

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