Tensor #38. All Possible Operations텐서 #38. 가능한 모든 연산
Tensor series, part 38: the eight operations (pairing and wedge) you can make from two of arrow, stack, thumbtack, sheaf, and honeycomb, the cross and dot product names, and scalar capacity and scalar densityTensor 시리즈 38편: 화살표, 스택, 압정, 다발, 벌집 가운데 두 물건을 골라 만들 수 있는 연산 여덟 가지(짝짓기와 쐐기곱)와 결과, 교차곱과 점곱의 구분, 스칼라 용량과 스칼라 밀도
Tensor series텐서 시리즈Part 38 of 4040편 중 38번째
- 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
- 쓸 수 있는 연산은 둘뿐입니다
- 다발은 벌집의 다른 얼굴
- 스칼라를 만드는 두 연산
- 쐐기곱으로 만드는 네 연산
- 넣어서 만드는 두 연산
- 교차곱과 점곱
- 그림으로 곱을 만들어 보기
- 스칼라는 세 종류
- 정리
- There are only two operations
- The sheaf is another face of the honeycomb
- The two operations that make a scalar
- The four operations made by wedge products
- The two operations made by inserting
- Cross product and dot product
- Making the products as pictures
- Scalars come in three kinds
- Summary
XylyXylyX의 What is Tensor 강의를 정리한 노트입니다. 이 글은 재생목록의 39강 All Possible Operations에 해당합니다. 지난 편까지 화살표, 스택, 압정, 다발, 벌집을 그림으로 읽는 법을 익혔습니다. 이번 편에서는 이 가운데 두 물건을 골라 만들 수 있는 연산을 빠짐없이 찾아 정리합니다. 3차원만 다룹니다.
쓸 수 있는 연산은 둘뿐입니다
3차원 벡터 스페이스 에서 지금까지 만든 물건은 다음 공간의 원소입니다.
여기에 한 칸짜리 공간 와 가 더해지고, 다발은 곧 보겠습니다. 이 물건들 사이에서 쓸 수 있는 연산은 두 가지뿐입니다. 하나는 쌍대 공간의 짝짓기이고 다른 하나는 쐐기곱입니다. 짝짓기는 형식의 빈자리에 벡터를 넣는 일이라서 수가 나오거나 차수가 낮은 형식이 남습니다. 쐐기곱은 같은 쪽 물건끼리 차수를 더합니다. 강의가 한 일은 가능한 짝을 하나씩 짚어서 결과가 무엇이고 그림으로 어떻게 읽는지 정리한 것입니다.
다발은 벌집의 다른 얼굴
다발은 화살표에 3-형식 기저 을 하나 곱해 밀도로 만든 물건입니다. 의미가 있는 것은 선들의 방향과 단위 넓이당 선의 수뿐이고, 선의 길이는 의미가 없습니다. 그래서 유한한 화살표를 모아 놓은 벡터장처럼 그리면 안 되고, 끝없이 긴 평행선 묶음으로 읽어야 합니다. 이 다발은 벌집과 같은 공간에 있습니다. 메트릭 없이 성립하는 대응이 네 개 있습니다.
첫째 식이 벌집과 다발의 대응입니다. 둘째는 스택이 밀도를 붙인 압정과 같은 공간이라는 뜻이고, 셋째는 화살표가 용량을 붙인 벌집, 넷째는 압정이 용량을 붙인 스택이라는 뜻입니다. 여기서 밀도는 3-형식 기저를, 용량은 3-벡터 기저 을 곱한 것입니다. 메트릭이 필요한 호지 쌍대와는 다른 대응입니다. 첫째 식을 성분으로 쓰면, 다발 에서 를 3-형식에 넣어 벌집 를 얻습니다. (이 성분식은 대응을 확인하려고 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
Q. 다발과 벌집을 같은 물건으로 보아도 되나요?
A. 같은 공간의 원소이고 하나가 정해지면 다른 하나가 정해집니다. 벌집으로 쓰면 형식끼리의 계산이 되고, 다발로 쓰면 화살표 그림으로 읽을 수 있습니다. 계산하기 편한 쪽과 그리기 편한 쪽을 번갈아 고르는 것입니다.
스칼라를 만드는 두 연산
첫째는 화살표와 스택의 짝짓기입니다. 스택 에 화살표 를 넣으면 수 하나가 나옵니다. 그림으로는 화살표가 스택의 판을 몇 장 뚫는지 세는 일입니다.
둘째는 다발과 압정의 짝짓기입니다. 다발의 선이 압정의 넓이를 몇 개 지나는지 세고, 방향이 같으면 양수, 반대이면 음수입니다. 벌집으로 쓰면 벌집의 관이 압정을 몇 개 뚫는지 세는 일입니다. 이 둘은 세는 값이라서 좌표를 어떻게 바꿔도 변하지 않습니다. 안쪽에 있는 관을 바깥으로 옮길 방법은 좌표 변환에 없기 때문입니다.
쐐기곱으로 만드는 네 연산
같은 쪽 물건끼리는 쐐기곱을 합니다.
화살표 둘의 쐐기곱은 두 화살표가 이루는 평행사변형 조각, 곧 압정입니다. 스택 둘의 쐐기곱은 벌집이고, 두 스택의 판이 만나는 선들이 모여 관이 되는 모습입니다. 이 벌집을 다발로 읽을 수도 있습니다.
나머지 둘은 차수가 3까지 올라갑니다. 화살표와 압정을 쐐기곱하면 3-벡터가 되고, 3차원에서 3-벡터는 한 칸짜리 공간이라 수 하나 가 계수로 남습니다.
압정을 화살표 방향으로 쓸면 평행육면체 한 칸이 생기고, 그 부피가 입니다. 이 는 3-벡터 기저를 곱한 수라서 스칼라 용량입니다. 반대쪽에서는 스택과 벌집을 쐐기곱하면 3-형식이 되고 스칼라 밀도입니다. 다발의 선을 스택의 판이 자르면 점이 생기고, 단위 부피당 점의 수가 그 값입니다.
넣어서 만드는 두 연산
짝짓기가 수를 만들지 않고 물건 하나를 남기는 경우가 둘 있습니다. 벌집 에 화살표 를 넣으면 빈자리 하나가 남아 스택이 됩니다.
압정 에는 스택 를 넣어서 화살표가 나옵니다.
벌집을 다발로 바꿔 쓰면 첫째는 화살표와 다발에서 스택이 나오는 연산이 됩니다. 이렇게 모두 합쳐서 여덟 가지입니다.
교차곱과 점곱
강의는 Weinreich의 방식을 따라 이 연산에 이름을 붙입니다. 이 방식은 물건을 모양으로 두 종류로 나눕니다. 화살표와 다발은 화살표형이고, 스택과 압정은 평면형입니다. 스택은 판이 쌓인 모양이고 압정은 작은 평면 조각이라서 같은 평면형으로 묶습니다. 그리고 같은 종류끼리의 곱은 교차곱 , 다른 종류끼리의 곱은 점곱 로 씁니다. 여덟 연산은 이렇게 읽힙니다.
- 화살표 스택 = 스칼라
- 화살표 화살표 = 압정
- 스택 스택 = 다발
- 화살표 다발 = 스택
- 스택 압정 = 화살표
- 화살표 압정 = 스칼라 용량
- 스택 다발 = 스칼라 밀도
- 다발 압정 = 스칼라
벌집은 이 이름 체계에 들어오지 않습니다. 벌집은 MTW 교과서 쪽의 물건이고 Weinreich는 같은 공간의 다발로 그리기 때문입니다.
Q. 스택 둘의 쐐기곱은 벌집인데 왜 여기서는 다발이라고 쓰나요?
A. 같은 공간의 원소이기 때문입니다. 강의의 말로는 이 이름 체계로 말하려면 쐐기곱의 결과를 앞의 대응으로 다발로 바꿔 쓰는 단계가 하나 더 필요합니다. 계산은 형식 쪽에서 하고, 결과를 그릴 때만 다발로 바꾸면 됩니다.
아래 장난감에서 두 물건을 골라 보세요. 표의 칸마다 이름, 차수 계산, 그림으로 읽는 법이 나옵니다.
Q. 압정끼리나 다발끼리의 곱은 왜 0인가요?
A. 3차원에서 2-벡터 둘을 쐐기곱하면 4-벡터가 되는데 4차는 3차원에 없으므로 0입니다. 벌집 둘도 같습니다. 짝지을 상대도 없습니다. (이 이유는 표를 채우려고 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
그림으로 곱을 만들어 보기
강의는 그림으로 만들기 까다로운 두 곱을 직접 만들어 봅니다.
첫째는 화살표 다발 = 스택입니다. 화살표를 다발 안에 놓고, 다발의 선 두 개가 화살표의 밑과 끝을 지나도록 간격을 고칩니다. 밀도는 같게 두고 간격만 바꾸는 것이라 다발은 그대로입니다. 화살표와 선의 방향이 이루는 평면이 스택의 판 하나가 되고, 이웃한 판은 그 간격에 맞춰 놓입니다. 방향은 오른손 법칙으로 정합니다. 이 스택은 를 화살표 와 가 이루는 평행사변형을 다발의 선이 몇 개 지나는지로 읽은 것과 같습니다. (이 수식 해석은 위 성분식 를 말로 풀어 쓴 것으로, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
둘째는 스택 압정 = 화살표입니다. 압정은 넓이만 의미가 있으니 모양을 마음대로 바꿀 수 있습니다. 스택의 이웃한 두 판 사이에 꼭 맞는 직사각형으로 눌러 맞추면, 판 위에 놓인 변이 결과 화살표가 됩니다. 방향은 스택에서 압정으로 오른손 법칙을 적용해 정하고, 순서를 바꾸면 반대가 됩니다. 식으로는 압정이 꼴이고 , 일 때 가 입니다. (이 식 확인은 보탠 것이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
스칼라는 세 종류
여덟 연산이 낸 수는 세 종류로 나뉩니다. 화살표와 스택, 다발과 압정의 짝짓기가 내는 보통의 스칼라는 좌표를 바꿔도 변하지 않습니다. 화살표와 압정의 쐐기곱이 내는 스칼라 용량과 스택과 다발의 쐐기곱이 내는 스칼라 밀도는 좌표가 바뀌면 값이 바뀝니다. 그런데 용량과 밀도는 서로 반대로 바뀌기 때문에 곱하면 보통의 스칼라가 됩니다.
보통의 스칼라는 용량 곱하기 밀도로 볼 수 있다는 것이 강의의 말입니다. 31편의 가중치로 말하면 밀도는 , 용량은 이고, 둘을 곱하면 가중치가 0이 됩니다. (가중치로 옮겨 쓴 것은 앞 편의 표기에 맞춘 보충이고, 강의에서 따로 다룬 내용은 아닙니다.)
정리
이번 편에서 확인한 것은 다음과 같습니다.
- 물건 사이에서 쓸 수 있는 연산은 짝짓기와 쐐기곱 둘이고, 3차원에서 두 물건을 고르면 여덟 가지 연산이 나옵니다.
- 짝짓기가 수를 내는 것은 화살표와 스택, 다발과 압정이고, 이 값은 세는 값이라 좌표를 바꿔도 같습니다.
- 쐐기곱은 화살표 둘이 압정, 스택 둘이 벌집(다발), 화살표와 압정이 스칼라 용량, 스택과 다발이 스칼라 밀도를 냅니다.
- 넣어서 만드는 곱은 화살표와 다발이 스택, 스택과 압정이 화살표를 냅니다.
- Weinreich의 이름 체계에서는 같은 종류끼리가 교차곱, 다른 종류끼리가 점곱입니다.
다음 편에서는 40강으로 시리즈를 마무리하며, 작은 육면체에서 각 물건의 기저를 읽어 봅니다.
These are my notes on XylyXylyX’s What is Tensor lectures. This post covers lecture 39 of the playlist, All Possible Operations. Up to the previous post we learned to read arrows, stacks, thumbtacks, sheaves, and honeycombs as pictures. This time we pick two of these objects and find every operation that can be made from them. We stay in three dimensions.
There are only two operations
On a 3-dimensional vector space , the objects we have built so far are elements of the following spaces.
The one-dimensional spaces and are added to these, and we will see the sheaf shortly. Between these objects only two operations are available. One is the pairing of the dual space and the other is the wedge product. A pairing puts a vector into an empty slot of a form, so either a number comes out or a form of lower degree is left. A wedge product adds the degrees of objects on the same side. What the lecture does is go through the possible pairs one by one and organize what the result is and how to read it as a picture.
The sheaf is another face of the honeycomb
A sheaf is an arrow made into a density by multiplying in one 3-form basis . Only the directions of the lines and the number of lines per unit area carry meaning, and the length of a line carries none. So it must not be drawn like a vector field made of finite arrows. We must read it as a bundle of endlessly long parallel lines. This sheaf lives in the same space as the honeycomb. There are four correspondences that hold without a metric.
The first one is the correspondence between honeycomb and sheaf. The second says that a stack lives in the same space as a thumbtack made a density, the third says that an arrow is a honeycomb made a capacity, and the fourth says that a thumbtack is a stack made a capacity. Here a density means multiplying in the 3-form basis, and a capacity means multiplying in the 3-vector basis . This is a different correspondence from the Hodge dual, which needs a metric. Writing the first one in components, from the sheaf we put into the 3-form and get the honeycomb . (This component formula is added to check the correspondence and was not covered in the lecture.)
Q. May I treat a sheaf and a honeycomb as the same object?
A. They are elements of the same space, and fixing one fixes the other. Written as a honeycomb it becomes a computation among forms, and written as a sheaf it can be read as a picture of arrows. We choose by turns the side that is easy to compute and the side that is easy to draw.
The two operations that make a scalar
The first is the pairing of an arrow and a stack. Putting the arrow into the stack gives one number . As a picture, it is counting how many sheets of the stack the arrow pierces.
The second is the pairing of a sheaf and a thumbtack. We count how many lines of the sheaf pass through the area of the thumbtack, positive if the directions agree and negative if opposite. Written as a honeycomb, it is counting how many tubes of the honeycomb the thumbtack cuts. Both are counted values, so they do not change however we change the coordinates. A coordinate change has no way to move a tube from the inside to the outside.
The four operations made by wedge products
Objects on the same side take a wedge product.
The wedge of two arrows is the parallelogram piece the two arrows span, that is, a thumbtack. The wedge of two stacks is a honeycomb, the picture where the lines in which the sheets of the two stacks meet gather into tubes. This honeycomb can also be read as a sheaf.
The other two raise the degree to 3. The wedge of an arrow and a thumbtack is a 3-vector, and in three dimensions the 3-vectors form a one-dimensional space, so a single number is left as the coefficient.
Sweeping the thumbtack along the arrow makes one parallelepiped cell, and its volume is . This is a number that multiplies the 3-vector basis, so it is a scalar capacity. On the other side, the wedge of a stack and a honeycomb is a 3-form, a scalar density. The sheets of the stack cut the lines of the sheaf into points, and the number of points per unit volume is its value.
The two operations made by inserting
There are two cases where the pairing leaves one object instead of making a number. Putting the arrow into the honeycomb leaves one empty slot and gives a stack.
Putting the stack into the thumbtack gives an arrow.
If we use the sheaf in place of the honeycomb, the first becomes the operation that makes a stack from an arrow and a sheaf. Altogether that makes eight.
Cross product and dot product
Following Weinreich, the lecture names these operations. This approach sorts the objects into two types by shape. The arrow and the sheaf are arrow type, and the stack and the thumbtack are flat type. A stack looks like piled sheets and a thumbtack is a small flat piece, so both are grouped as flat type. A product of the same type is written as a cross product , and a product of different types as a dot product . The eight operations read like this.
- arrow stack = scalar
- arrow arrow = thumbtack
- stack stack = sheaf
- arrow sheaf = stack
- stack thumbtack = arrow
- arrow thumbtack = scalar capacity
- stack sheaf = scalar density
- sheaf thumbtack = scalar
The honeycomb does not enter this naming scheme. The honeycomb belongs to the MTW textbook side, and Weinreich draws the same-space sheaf instead.
Q. The wedge of two stacks is a honeycomb, so why is it written as a sheaf here?
A. Because they are elements of the same space. As the lecture puts it, speaking in this naming scheme needs one more step: rewriting the result of the wedge as a sheaf by the correspondence above. We can compute on the form side and convert to a sheaf only when drawing the result.
In the toy below, pick two objects. Each cell of the table shows the name, the degree count, and how to read it as a picture.
Q. Why is the product of two thumbtacks, or of two sheaves, 0?
A. In three dimensions the wedge of two 2-vectors would be a 4-vector, and there is no degree 4 in three dimensions, so it is 0. Two honeycombs are the same. There is also nothing to pair with. (This reason is added to fill the table and was not covered in the lecture.)
Making the products as pictures
The lecture builds the two products that are hard to draw.
The first is arrow sheaf = stack. Place the arrow inside the sheaf and adjust the spacing so that two lines of the sheaf pass through the base and the tip of the arrow. Only the spacing changes with the density kept equal, so the sheaf stays the same. The plane made by the arrow and the direction of the lines becomes one sheet of the stack, and the neighboring sheets are placed to fit that spacing. The direction is fixed by the right-hand rule. This stack equals reading as the number of lines of the sheaf passing through the parallelogram spanned by the arrow and . (This reading of the formula puts the component formula above into words and was not covered in the lecture.)
The second is stack thumbtack = arrow. Only the area of a thumbtack matters, so we may change its shape freely. Squeeze it into a rectangle that fits exactly between two neighboring sheets of the stack, and the edge lying in the sheet becomes the resulting arrow. The direction is fixed by the right-hand rule from the stack to the thumbtack, and reversing the order reverses it. In a formula, when the thumbtack has the form with and , the result is . (This check is added and was not covered in the lecture.)
Scalars come in three kinds
The numbers made by the eight operations come in three kinds. The ordinary scalars made by the pairings of arrow with stack and of sheaf with thumbtack do not change when the coordinates change. The scalar capacity made by the wedge of an arrow and a thumbtack and the scalar density made by the wedge of a stack and a sheaf change their values when the coordinates change. But capacity and density change in opposite ways, so multiplying them gives an ordinary scalar.
The lecture says that an ordinary scalar can be seen as a capacity times a density. In the weights of post 31, the density is and the capacity is , and multiplying them makes the weight 0. (Rewriting this with weights is a supplement to match the notation of the earlier post and was not covered in the lecture.)
Summary
What we checked in this post is the following.
- Only two operations are available between the objects, pairing and wedge, and picking two objects in three dimensions gives eight operations.
- The pairings that give a number are arrow with stack and sheaf with thumbtack, and these are counted values, so they are the same in any coordinates.
- Among wedge products, two arrows give a thumbtack, two stacks give a honeycomb (sheaf), an arrow and a thumbtack give a scalar capacity, and a stack and a sheaf give a scalar density.
- Among products made by inserting, an arrow and a sheaf give a stack, and a stack and a thumbtack give an arrow.
- In Weinreich’s naming, products of the same type are cross products and products of different types are dot products.
In the next post, lecture 40 closes the series, and we read the basis of each object off a small cube.
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