Tensor #35. Other Notions of Duality텐서 #35. 또 다른 쌍대

Tensor series, part 35: the duality that pairs a p-form with an (n-p)-vector using only a volume form and the Levi-Civita symbol, the double dual of a function and the 1/p! convention, the route to the Hodge dual through the Levi-Civita tensor, and the last duality that leads to densitized vectorsTensor 시리즈 35편: 메트릭 없이 부피 형식과 레비치비타 기호만으로 p-형식을 (n-p)-벡터에 짝짓는 쌍대, 함수의 이중 쌍대와 1/p! 규약, 레비치비타 텐서로 호지 쌍대에 이르는 길, 밀도화된 벡터로 이어지는 마지막 쌍대

Tensor series텐서 시리즈Part 35 of 4040편 중 35번째
  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 36강 Other Notions of Duality에 해당합니다. 앞 글 텐서 #34에서 호지 쌍대를 계산해 보았고, 이번 영상은 쌍대에 관한 논의를 마무리합니다.

지금까지의 쌍대 지도

강의는 늘 그리던 그림으로 시작합니다. 맨 위에 함수들의 스페이스가 있고, 아래로 pp-형식의 스페이스 Λp\Lambda^p가 차례로 내려가 최대 차수 nn에 이릅니다. 같은 모양으로 pp-벡터의 스페이스도 최대 차수 nn까지 있습니다. 가장 아래 스페이스는 1차원이라서 최대 형식, 최대 벡터라고 부릅니다.

호지 쌍대는 pp 차수의 스페이스에서 n−pn-p 차수의 스페이스로 가는 사상입니다. 벡터 스페이스가 nn차원이고 메트릭이 있어야 정의되며, 메트릭이 듀얼 스페이스와 모든 텐서곱 스페이스의 메트릭을 낳아서 가능합니다. 같은 차수의 형식과 벡터 사이는 인덱스를 올리고 내리는 메트릭 쌍대가 잇고, 이것은 이미 익숙합니다.

이번에 다룰 쌍대는 메트릭이 없을 때도 같은 차수 pp에서 n−pn-p로 갑니다. 호지 쌍대는 이 쌍대에 메트릭 쌍대를 이어 붙여 얻는, 두 단계의 합성으로 볼 수 있습니다. 이 쌍대를 따로 배우는 까닭은 둘입니다. 하나는 많은 교재가 호지 쌍대보다 이 쌍대를 먼저 소개한다는 점입니다. 다른 하나는 뒤에 나올 밀도화된 형식이 이 길에서 시작하고 메트릭을 전혀 쓰지 않는다는 점이며, 이것이 형식을 시각화하는 여러 방식을 이해하는 바탕이 됩니다.

강의는 여기서 시청자의 질문에 한 마디를 보탭니다. 직관이나 시각화로 먼저 들어가는 지름길은 이 주제에 없고, 추상적인 정의와 규칙을 먼저 손에 익혀야 나중에 직관을 얻는다는 입장입니다.

쌍대가 기대는 부피 형식

메트릭 없는 쌍대는 부피 형식volume form이라는 대상에 기댑니다. 좌표 x1,…,xnx^1, \dots, x^n을 정하고 순서를 골랐다면 최대 형식 스페이스의 기저는 dx1∧⋯∧dxndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n입니다. 이 순서는 어느 정도 임의로 고른 것입니다. 시공간의 각 점마다 같은 기저를 잡고 앞에 함수 g(x)g(x)를 곱하면 최대 형식의 장이 하나 생깁니다.

g(x) dx1∧⋯∧dxng(x) \, dx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n

모든 점에서 g>0g > 0이면 시공간에 방향이 주어졌다고 봅니다. 시공간이 꼭 방향을 가질 필요는 없고 그렇지 않은 경우는 다루기 까다롭지만, 여기서는 방향이 있다고 가정해도 잃는 것이 별로 없습니다. 가장 흔한 선택은 g=1g = 1이고, 이때 이 대상을 부피 형식이라 부릅니다.

강의는 이것을 밀도 형식density form이라고도 부르고 싶다고 합니다. 이름이 반대로 보이는 까닭은 적분 때문입니다. 적분에서 이 대상은 미분 요소 자리에 놓여 부피 요소처럼 보입니다. 그러나 다중선형사상으로 보면 부피 요소를 받아 실수를 돌려주므로 밀도가 하는 일입니다. 적분은 다음 주제로 예고됩니다.

쌍대를 만들려면 부피 형식이 두 개 필요합니다. 하나는 형식 쪽의 dx1∧⋯∧dxndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n이고, 다른 하나는 벡터 쪽의 ∂1∧⋯∧∂n\partial_1 \wedge \cdots \wedge \partial_n입니다. 벡터 쪽은 행렬식을 열벡터가 만드는 평행다면체의 부피로 이해했던 것과 이어지므로 부피 형식이라 부르기 좋다고 합니다. 이 글은 벡터 쪽 대상을 EE라 쓰고 이것으로 이야기를 풉니다.

부피 형식으로 쌍대를 정의하기

차수 pp를 하나 고르고 EE의 인덱스를 앞쪽 n−pn-p개와 뒤쪽 pp개로 나눕니다. 앞쪽 묶음을 II, 뒤쪽 묶음을 JJ로 쓰면 레비치비타 기호 εIJ\varepsilon^{IJ}는 번호 nn개를 이어 붙인 것입니다. 부피 형식은 아인슈타인 합으로 이렇게 적힙니다.

E=εIJ ∂i1⊗⋯⊗∂in−p⊗∂j1⊗⋯⊗∂jpE = \varepsilon^{IJ} \ \partial_{i_1} \otimes \cdots \otimes \partial_{i_{n-p}} \otimes \partial_{j_1} \otimes \cdots \otimes \partial_{j_p}

텐서곱으로 적었지만 ε\varepsilon가 완전 반대칭이라서 쐐기곱으로 바꾸어도 같은 대상이고, 쐐기곱 기저로 쓰면 겹쳐 센 만큼 1/n!1/n!이 앞에 붙습니다. pp-형식 QQ의 성분 QJQ_J는 반대칭입니다. 쌍대는 QQ를 EE의 뒤쪽 pp개 자리에 먹입니다. 듀얼 기저가 델타를 만들어 EE의 JJ 번호와 QQ의 번호가 하나로 묶이고, 앞쪽 n−pn-p개 자리가 남습니다. 이렇게 나온 (n−p)(n-p)-벡터의 성분이 다음 식입니다.

VI=1p! εIJ QJV^{I} = \frac{1}{p!} \, \varepsilon^{IJ} \, Q_J

앞의 1/p!1/p!는 규약입니다. 성분이 위 첨자인 까닭은 (n−p)(n-p)-벡터의 성분이 반변이기 때문입니다. 이 쌍대는 메트릭을 한 번도 쓰지 않았고, 정한 것은 좌표 순서와 방향, 곧 부피 형식뿐입니다. 호지 쌍대와 같은 별 모양 기호를 쓰는 책이 있어서 읽을 때 구분이 필요합니다.

Q. 합 εIJQJ\varepsilon^{IJ} Q_J에서 JJ를 전부 더하면 같은 항이 겹치지 않나요?
A. 겹칩니다. JJ는 번호 pp개의 모든 순서쌍을 도니까, 오름차순 하나당 p!p!개의 순서쌍이 같은 값을 줍니다. 레비치비타 기호와 QJQ_J가 함께 부호를 바꾸기 때문입니다. 그래서 1/p!1/p!를 붙이면 오름차순 JJ만 더한 값, 곧 VH=∑Jε(H,J) QJV^{H} = \sum_{J} \varepsilon(H, J) \, Q_J가 됩니다.

반대 방향도 같은 방식입니다. pp-벡터에서 (n−p)(n-p)-형식을 만들려면 형식 쪽 부피 형식 dx1∧⋯∧dxndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n을 씁니다. 강의는 한쪽 방향만 풀고 다른 방향은 같다고 넘어갑니다.

가장 쉬운 예, 함수의 이중 쌍대

p=0p = 0이면 QQ는 함수 hh이고 JJ가 비어 있습니다. 1/0!=11/0! = 1이므로 쌍대는 hEh E입니다. 함수에 부피 형식을 곱한 것이 곧 쌍대입니다.

이 쌍대를 되돌리는 과정을 따라가 봅니다. 쌍대 hEh E는 nn-벡터입니다. 되돌릴 때는 형식 쪽 부피 형식의 레비치비타 기호를 hEhE의 모든 자리에 먹입니다. 이때 1/n!1/n!이 붙고 델타가 두 레비치비타 기호를 서로 겹쳐 곱하게 만듭니다.

1n! εJ εJ h=n!n! h=h\frac{1}{n!} \, \varepsilon_{J} \, \varepsilon^{J} \, h = \frac{n!}{n!} \, h = h

완전한 순서쌍에 대한 합 εJεJ\varepsilon_J \varepsilon^J는 n!n!입니다. n!n!으로 나누지 않으면 되돌린 값이 n! hn! \, h가 되고 맙니다. 규약의 앞 인수 1/p!1/p!는 이중 쌍대가 제자리로 돌아오도록 정해 둔 것입니다. 되돌아오는 값은 처음의 함수와 같은 0-형식입니다.

일반 차수에서 되돌리는 식은 강의가 풀지 않은 부분입니다. 같은 규약을 쓰면 (n−p)(n-p)-벡터에서 pp-형식으로 가는 식이 이렇게 나옵니다. (이것은 이해를 위해 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)

WJ=1(n−p)! εIJ VIW_J = \frac{1}{(n-p)!} \, \varepsilon_{IJ} \, V^{I}

3차원의 모든 차수와 두 서명에서 숫자를 넣어 W=QW = Q가 됨을 확인했습니다. 아래 장난감의 “되돌리기” 줄이 이 값입니다.

Q. 0-형식 hh의 쌍대는 왜 hEh E 한 개뿐인가요?
A. p=0p = 0이면 EE의 인덱스가 모두 앞쪽에 들어가 먹일 자리가 없기 때문입니다. 아무것도 먹이지 않으니 EE에 함수 hh가 곱해진 채로 남습니다. 최대 차수에서는 반대로 모든 자리를 먹여 인덱스가 남지 않고 함수가 나옵니다.

호지 쌍대에 이르는 길

위 쌍대는 부피 형식 ε\varepsilon만으로 만들었고 ε\varepsilon는 텐서가 아닙니다. 좌표를 바꾸면 값이 변해서 인덱스를 메트릭으로 올리거나 내릴 수 없습니다. 메트릭이 있다면 판이 달라집니다. 메트릭 행렬식의 절댓값의 제곱근 ∣g∣\sqrt{|g|}를 곱한 것이 레비치비타 텐서Levi-Civita tensor이고, 이것은 진짜 텐서처럼 변합니다.

ϵi1⋯in=∣g∣ εi1⋯in\epsilon_{i_1 \cdots i_n} = \sqrt{|g|} \ \varepsilon_{i_1 \cdots i_n}

이 텐서로는 인덱스를 메트릭으로 마음껏 올리고 내릴 수 있습니다. 그러므로 부피 형식으로 이 텐서를 고르면 위의 쌍대를 그대로 하되 결과의 인덱스를 내려서 (n−p)(n-p)-형식을 얻을 수 있고, 이것이 호지 쌍대와 같습니다. 강의는 이 말을 세 가지로 풉니다. 메트릭 쌍대를 뒤에 붙이면 호지 쌍대와 같고, 부피 형식을 레비치비타 텐서로 잘 고르면 쌍대 한 번이 호지 쌍대와 같고, 또 레비치비타 텐서의 인덱스를 일찍 내려도 같습니다. 어느 쪽이든 메트릭이 필요하다는 점은 같고, 메트릭 없이 호지 쌍대로 몰래 들어가는 길은 아닙니다. 많은 교재는 이 방식으로 호지 쌍대를 정의합니다.

정규직교 기저에서는 이 연결이 정확한 식으로 정리됩니다. 위 쌍대로 얻은 VHV^H에 세 가지를 차례로 합니다. 레비치비타 텐서의 모든 인덱스를 올리면 det⁡η\det \eta가 곱해지고, HH의 번호마다 메트릭 η\eta로 내리고, 순서 부호 (−1)p(n−p)(-1)^{p(n-p)}를 곱합니다. 순서 부호가 필요한 까닭은 VHV^H가 εHJ\varepsilon^{HJ}로 만든 것이고 호지 쌍대의 식은 ε(I,H)\varepsilon(I, H)로 만들어 앞뒤 자리가 바뀌어 있기 때문입니다. (이 정확한 식은 보탠 것이고, 3차원의 무작위 성분 수백 번과 두 서명에서 직접 계산과 맞는지 확인했습니다. 강의는 레비치비타 텐서를 쓰면 호지 쌍대를 복제할 수 있다고만 말합니다.)

아래 장난감은 3차원에서 이 길을 따라갑니다. 차수와 서명을 고르고 성분을 넣으면 1단계 값 VV, 되돌린 WW, 2단계를 거친 값과 호지 쌍대 공식의 직접 값이 나란히 나옵니다. 서명을 바꾸어 보면 1단계 값은 그대로이고 2단계 값만 바뀝니다.

Q. 메트릭이 없는데도 이 쌍대를 따로 배울 가치가 있나요?
A. 있습니다. 메트릭이 없는 공간이나 메트릭을 쓰고 싶지 않은 상황에서도 정의되고, 적분에서 쓰이는 밀도의 구조가 이 길에서 나오기 때문입니다. 호지 쌍대는 여기에 메트릭 쌍대를 더한 것이라는 구조를 알아 두면, 메트릭의 서명이 2단계에서만 결과의 부호에 들어오는 까닭이 보입니다.

쌍대의 마지막 형태, 밀도화된 벡터

강의가 보이는 마지막 쌍대는 같은 일을 다른 방향에서 합니다. 이번에도 메트릭은 쓰지 않습니다. 이 절에서 EE는 앞 절과 달리 형식 쪽 최대 형식 dx1∧⋯∧dxndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n을 가리킵니다. 이 글에서는 α∈Λp\alpha \in \Lambda^p 하나를 고르는 것에서 시작합니다.

α\alpha로 쐐기곱 사상 α∧\alpha \wedge를 만들 수 있습니다. 이 사상은 qq-형식을 받아 (p+q)(p+q)-형식을 돌려줍니다. q=n−pq = n-p로 제한하면 (n−p)(n-p)-형식을 받아 최대 형식을 돌려주는 사상이 됩니다. 강의는 최대 형식의 스페이스를 밀도화된 스칼라densitized scalar의 스페이스라 부릅니다. 이 스페이스는 1차원이라서 원소가 모두 aEa E 꼴이고, 덧셈과 상수배만 보면 실수와 같은 벡터 스페이스입니다. 다만 부피 요소 EE가 곱해져 있다는 점이 다릅니다.

같은 모양의 사상을 다른 방법으로도 만들 수 있습니다. (n−p)(n-p)-형식 스페이스의 듀얼 스페이스에서 원소 ω\omega를 고르고 최대 형식 EE와 텐서곱합니다. 이렇게 만든 ω⊗E\omega \otimes E는 (n−p)(n-p)-형식 β\beta를 받아 ω(β) E\omega(\beta) \, E를 돌려줍니다. ω(β)\omega(\beta)는 실수이므로 결과는 역시 밀도화된 스칼라입니다.

이제 늘 하던 대로 두 사상이 같기를 요구합니다. 어떤 α∈Λp\alpha \in \Lambda^p를 골라도 모든 β\beta에서 α∧β=ω(β) E\alpha \wedge \beta = \omega(\beta) \, E가 되는 ω⊗E\omega \otimes E가 있습니다. 이때 ω⊗E\omega \otimes E가 α\alpha의 쌍대이고, 이것은 (n−p)(n-p)-벡터에 EE를 곱한 모양이라서 밀도화된 (n−p)(n-p)-벡터입니다. 강의의 말로 요약하면 모든 pp-형식은 밀도화된 (n−p)(n-p)-벡터와 쌍대입니다.

(이어지는 한 줄은 보탠 것입니다. ω\omega의 성분을 직접 써 보면 ωI\omega^{I}는 1p!εJIαJ\tfrac{1}{p!} \varepsilon^{JI} \alpha_J 꼴이고, 앞 절의 VIV^I와 같은 재료에서 나오되 εJI=(−1)p(n−p)εIJ\varepsilon^{JI} = (-1)^{p(n-p)} \varepsilon^{IJ}의 순서 부호만 다릅니다. 성분 계산은 정확히 풀지 않아 확신이 낮습니다.)

반대 방향도 같은 구조입니다. 형식과 벡터를 서로 바꾸고 위 인덱스와 아래 인덱스를 서로 바꾸면 모든 pp-벡터는 (n−p)(n-p)-형식에 최대 벡터 ∂1∧⋯∧∂n\partial_1 \wedge \cdots \wedge \partial_n을 곱한 대상과 쌍대입니다. 이 대상이 용량capacity입니다. 부피와 용량을 같은 개념으로 보고, 밀도가 용량에 작용하면 실수가 나온다는 식으로 짝을 이룹니다. 강의는 이 쌍대가 현대의 일반 상대성이론 같은 분야에서는 비중이 작다고 하고, 정밀하게 다룬 미완성 논문이 있다고 소개합니다. 시각화에서는 중요하고 다음 영상은 적분과 시각화를 다룬다고 합니다.

Q. 밀도화된 벡터는 그냥 벡터와 무엇이 다른가요?
A. 벡터에 EE가 하나 곱해져 있다는 점입니다. 스페이스로 보면 1차원 스페이스와 텐서곱한 것이라 차원은 같습니다. 좌표를 바꿀 때 EE가 야코비 행렬식 인수만큼 변해서 성분이 보통 벡터와 다르게 변하고, 이것이 이전 글에서 본 텐서 밀도입니다.

정리

이 글에서 확인한 것은 다음과 같습니다.

  • 메트릭 없는 쌍대는 부피 형식과 레비치비타 기호만으로 VI=1p!εIJQJV^I = \tfrac{1}{p!} \varepsilon^{IJ} Q_J처럼 pp-형식을 (n−p)(n-p)-벡터에 짝짓습니다.
  • 앞의 1/p!1/p!는 이중 쌍대가 제자리로 돌아오도록 정한 규약이고, 함수의 경우에서 n!/n!=1n!/n! = 1로 확인됩니다.
  • 부피 형식을 ∣g∣ ε\sqrt{|g|} \, \varepsilon인 레비치비타 텐서로 고르고 인덱스를 메트릭으로 내리면 호지 쌍대가 됩니다. 이 길은 메트릭을 필요로 합니다.
  • 마지막 쌍대는 α∧\alpha \wedge와 ω⊗E\omega \otimes E가 같은 사상이 되게 해서 얻고, pp-형식은 밀도화된 (n−p)(n-p)-벡터와, pp-벡터는 용량을 가진 (n−p)(n-p)-형식과 쌍대입니다.

These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 36 of the playlist, Other Notions of Duality. In the previous post, Tensor #34, we computed Hodge duals, and this video wraps up the discussion of duality.

The map of dualities so far

The lecture begins with its usual picture. At the top is the space of functions, and below it the spaces Λp\Lambda^p of pp-forms descend one by one to the top degree nn. In the same shape there are the spaces of pp-vectors, also down to degree nn. The lowest space is one-dimensional, so we call it the top form or top vector.

The Hodge dual is a map from the space of degree pp to the space of degree n−pn-p. It needs an nn-dimensional vector space with a metric, and it works because the metric induces metrics on the dual space and on every tensor product space. Between forms and vectors of the same degree, the metric duality, which raises and lowers indices, is the link, and we already know it well.

The duality of this video also goes from degree pp to degree n−pn-p, even when there is no metric. The Hodge dual can be seen as a two-step composition: this duality followed by the metric duality. There are two reasons to learn this duality separately. One is that many textbooks introduce it before the Hodge dual. The other is that the densitized forms that come later start on this route and use no metric at all, which is the basis for understanding the several ways of visualizing forms.

At this point the lecture adds a word in answer to viewers’ questions. In this subject there is no shortcut that begins from intuition or visualization; you first get the abstract definitions and rules into your hands, and intuition comes afterward.

The volume form that the duality rests on

The metric-free duality rests on an object called the volume form. Once we fix coordinates x1,…,xnx^1, \dots, x^n and choose an order, the basis of the top form space is dx1∧⋯∧dxndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n. This order is chosen somewhat arbitrarily. Take the same basis at every point of spacetime and multiply it by a function g(x)g(x), and we get a field of top forms.

g(x) dx1∧⋯∧dxng(x) \, dx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n

If g>0g > 0 everywhere, we regard the spacetime as oriented. A spacetime need not be oriented, and the non-oriented case is tricky, but we lose little by assuming orientation here. The most common choice is g=1g = 1, and then this object is called the volume form.

The lecture would also like to call it a density form. The names look reversed because of integration. In an integral this object sits where the differential element is, and looks like a volume element. Viewed as a multilinear map, however, it consumes volume elements and returns real numbers, which is what a density does. Integration is announced as the next topic.

To build the duality we need two volume forms. One is dx1∧⋯∧dxndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n on the form side, and the other is ∂1∧⋯∧∂n\partial_1 \wedge \cdots \wedge \partial_n on the vector side. The vector side connects to the determinant understood as the volume of the parallelepiped made by the column vectors, so it is natural to call it the volume form. In this post I write the vector-side object as EE and tell the story with it.

Defining the duality with the volume form

Pick a degree pp and split the indices of EE into the first n−pn-p and the last pp. Writing the first group as II and the last as JJ, the Levi-Civita symbol εIJ\varepsilon^{IJ} is the nn indices joined together. In Einstein summation the volume form is written like this.

E=εIJ ∂i1⊗⋯⊗∂in−p⊗∂j1⊗⋯⊗∂jpE = \varepsilon^{IJ} \ \partial_{i_1} \otimes \cdots \otimes \partial_{i_{n-p}} \otimes \partial_{j_1} \otimes \cdots \otimes \partial_{j_p}

It is written with tensor products, but since ε\varepsilon is totally antisymmetric it is the same object as a wedge product, and in the wedge basis a factor 1/n!1/n! appears in front to correct the over-counting. The components QJQ_J of a pp-form QQ are antisymmetric. The duality feeds QQ into the last pp slots of EE. The dual basis produces a delta, the JJ indices of EE are tied to the indices of QQ, and the first n−pn-p slots remain. The components of the (n−p)(n-p)-vector that comes out are the following.

VI=1p! εIJ QJV^{I} = \frac{1}{p!} \, \varepsilon^{IJ} \, Q_J

The factor 1/p!1/p! in front is a convention. The components carry upper indices because the components of an (n−p)(n-p)-vector are contravariant. This duality never used the metric; what we fixed was only the coordinate order and the orientation, that is, the volume form. Some books use the same star symbol as for the Hodge dual, so you need to tell them apart when reading.

Q. In the sum εIJQJ\varepsilon^{IJ} Q_J, doesn’t summing over all JJ repeat the same terms?
A. It does. JJ runs over all ordered tuples of pp indices, so for each increasing one, p!p! ordered tuples give the same value, because the Levi-Civita symbol and QJQ_J change sign together. So with the factor 1/p!1/p! the result equals the sum over increasing JJ only, namely VH=∑Jε(H,J) QJV^{H} = \sum_{J} \varepsilon(H, J) \, Q_J.

The opposite direction works the same way. To make an (n−p)(n-p)-form from a pp-vector, we use the form-side volume form dx1∧⋯∧dxndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n. The lecture works out one direction and says the other is the same.

The easiest example, the double dual of a function

For p=0p = 0, QQ is a function hh and JJ is empty. Since 1/0!=11/0! = 1, the dual is hEh E. Multiplying the function by the volume form is the dual.

Let us follow the way back. The dual hEh E is an nn-vector, with (n−p)=n(n-p) = n. When going back, this time we feed the Levi-Civita symbol of the form-side volume form into all the slots of hEhE. A factor 1/n!1/n! appears, and the delta makes the two Levi-Civita symbols multiply against each other.

1n! εJ εJ h=n!n! h=h\frac{1}{n!} \, \varepsilon_{J} \, \varepsilon^{J} \, h = \frac{n!}{n!} \, h = h

The sum over complete ordered tuples, εJεJ\varepsilon_J \varepsilon^J, is n!n!. Without dividing by n!n! the returned value would be n! hn! \, h. The prefactor 1/p!1/p! of the convention was set so that the double dual returns to the start. What comes back is a 0-form, the same as the function.

The formula for going back at a general degree is a part the lecture did not work out. With the same convention, the map from an (n−p)(n-p)-vector to a pp-form comes out like this. (This is added for understanding and was not covered in the lecture.)

WJ=1(n−p)! εIJ VIW_J = \frac{1}{(n-p)!} \, \varepsilon_{IJ} \, V^{I}

I checked with numbers that W=QW = Q at every degree in 3D and in both signatures. The “going back” line of the toy below is this value.

Q. Why is the dual of a 0-form hh just the single object hEh E?
A. Because for p=0p = 0 all the indices of EE are in the first group, so there are no slots to feed. Nothing is fed, so EE stays with the function hh multiplied in. At the top degree it is the opposite: every slot is fed, no index is left, and a function comes out.

The route to the Hodge dual

The duality above was built from the volume form ε\varepsilon alone, and ε\varepsilon is not a tensor. Its values change under a change of coordinates, so we cannot raise or lower its indices with a metric. With a metric the situation is different. Multiplying by ∣g∣\sqrt{|g|}, the square root of the absolute value of the metric determinant, gives the Levi-Civita tensor, which transforms like a true tensor.

ϵi1⋯in=∣g∣ εi1⋯in\epsilon_{i_1 \cdots i_n} = \sqrt{|g|} \ \varepsilon_{i_1 \cdots i_n}

With this tensor we can raise and lower indices with the metric freely. So if we choose this tensor as the volume form, we can do the duality above as it is and lower the indices of the result to get an (n−p)(n-p)-form, and this equals the Hodge dual. The lecture puts it in three ways. Adding the metric duality afterward gives the Hodge dual; choosing the volume form well as the Levi-Civita tensor makes a single duality equal to the Hodge dual; and lowering the indices of the Levi-Civita tensor early gives the same. Either way a metric is needed, so this is not a way to sneak into the Hodge dual without a metric. Many textbooks define the Hodge dual this way.

In an orthonormal basis this connection becomes an exact formula. Apply three steps in turn to the VHV^H obtained above. Raising all the indices of the Levi-Civita tensor multiplies by det⁡η\det \eta, each index of HH is lowered with the metric η\eta, and we multiply by the ordering sign (−1)p(n−p)(-1)^{p(n-p)}. The ordering sign is needed because VHV^H is built from εHJ\varepsilon^{HJ}, while the Hodge dual formula is built from ε(I,H)\varepsilon(I, H), so the two groups of indices are in swapped places. (This exact formula is my addition; I checked it against the direct calculation hundreds of times with random components in 3D and in both signatures. The lecture only says that using the Levi-Civita tensor reproduces the Hodge dual.)

The toy below follows this route in 3D. Pick the degree and the signature and enter components, and it shows side by side the step-1 value VV, the returned WW, the value after step 2, and the direct value from the Hodge dual formula. If you change the signature, the step-1 values stay put and only the step-2 values change.

Q. Is this duality worth learning separately even though it needs no metric?
A. Yes. It is defined on spaces without a metric, and in situations where we do not want to use one, and the structure of the density used in integration comes out of this route. Knowing that the Hodge dual is this duality plus the metric duality also shows why the metric signature enters the sign of the result only in step 2.

The last form of duality, densitized vectors

The last duality in the lecture does the same job from another direction. Again no metric is used. In this section EE, unlike in the previous sections, denotes the top form dx1∧⋯∧dxndx^1 \wedge \cdots \wedge dx^n on the form side. In this post we start by picking one α∈Λp\alpha \in \Lambda^p.

From α\alpha we can make the wedge map α∧\alpha \wedge. This map takes a qq-form and returns a (p+q)(p+q)-form. Restricting to q=n−pq = n-p, it becomes a map that takes an (n−p)(n-p)-form and returns a top form. The lecture calls the space of top forms the space of densitized scalars. This space is one-dimensional, so every element has the form aEa E, and as a vector space under addition and scalar multiples it is the same as the real numbers. The difference is only that the volume element EE is multiplied in.

A map of the same shape can be made in another way. Pick an element ω\omega of the dual space of the (n−p)(n-p)-form space and take its tensor product with the top form EE. The resulting ω⊗E\omega \otimes E takes an (n−p)(n-p)-form β\beta and returns ω(β) E\omega(\beta) \, E. Since ω(β)\omega(\beta) is a real number, the result is again a densitized scalar.

Now, as always, we demand that the two maps be equal. For any α∈Λp\alpha \in \Lambda^p there is an ω⊗E\omega \otimes E with α∧β=ω(β) E\alpha \wedge \beta = \omega(\beta) \, E for every β\beta. This ω⊗E\omega \otimes E is the dual of α\alpha, and since it has the shape of an (n−p)(n-p)-vector multiplied by EE, it is a densitized (n−p)(n-p)-vector. In the lecture’s words, every pp-form is dual to a densitized (n−p)(n-p)-vector.

(The next line is my addition. Writing out the components of ω\omega directly, ωI\omega^{I} has the form 1p!εJIαJ\tfrac{1}{p!} \varepsilon^{JI} \alpha_J. It comes from the same ingredients as VIV^I in the previous section and differs only by the ordering sign in εJI=(−1)p(n−p)εIJ\varepsilon^{JI} = (-1)^{p(n-p)} \varepsilon^{IJ}. I did not work out the component calculation exactly, so my confidence is low.)

The opposite direction has the same structure. Swap forms and vectors and swap upper and lower indices, and every pp-vector is dual to an (n−p)(n-p)-form multiplied by the top vector ∂1∧⋯∧∂n\partial_1 \wedge \cdots \wedge \partial_n. This object is the capacity. Volume and capacity are treated as the same idea, and they pair up in that a density acting on a capacity gives a real number. The lecture says this duality has little place in contemporary general relativity and elsewhere, and mentions an unfinished paper that treats it precisely. It matters for visualization, and the next video is said to cover integration and visualization.

Q. How does a densitized vector differ from an ordinary vector?
A. It has one extra factor EE multiplied in. As a space it is a tensor product with a one-dimensional space, so the dimension is the same. Under a change of coordinates EE changes by a Jacobian determinant factor, so the components transform differently from an ordinary vector, and this is the tensor density from the earlier post.

Summary

What we checked in this post is the following.

  • The metric-free duality pairs a pp-form with an (n−p)(n-p)-vector using only a volume form and the Levi-Civita symbol, as in VI=1p!εIJQJV^I = \tfrac{1}{p!} \varepsilon^{IJ} Q_J.
  • The prefactor 1/p!1/p! is a convention chosen so that the double dual returns to the start, and the function case confirms it as n!/n!=1n!/n! = 1.
  • Choosing the volume form as the Levi-Civita tensor ∣g∣ ε\sqrt{|g|} \, \varepsilon and lowering indices with the metric gives the Hodge dual. This route needs a metric.
  • The last duality comes from making α∧\alpha \wedge and ω⊗E\omega \otimes E the same map, and a pp-form is dual to a densitized (n−p)(n-p)-vector, while a pp-vector is dual to an (n−p)(n-p)-form carrying a capacity.

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