Wenn ist Tensor, der unter transformiert dann spielt es anscheinend (nach dem, was mir gesagt wurde) keine Rolle, ob wir die Indizes nach oben oder nach unten setzen.
Wenn wir stattdessen einen Tensor haben, der nach unten transformiert dann ist es wichtig.
Ich verstehe, dass es mit den Invarianten der Gruppen zu tun hat, aber ich bin nicht in der Lage gewesen, es mathematisch zu verstehen. Jede Hilfe wird sehr geschätzt.
Lassen Sie uns das in Teile aufschlüsseln. Das ist mit ziemlicher Sicherheit übertrieben, aber hoffentlich wird es klar sein, und Sie können die Bits überspringen, die Sie nicht benötigen.
Ein Rang-(0,2)-Tensor ist eine multilineare Abbildung, die zwei Vektoren nimmt und eine reelle (oder komplexe) Zahl zurückgibt. Wenn wir es komponentenweise aufschreiben, schreiben wir seine Indizes auf.
Wenn unser Vektorraum mit einem symmetrischen, nicht entarteten metrischen Rang-(0,2)-Tensor ausgestattet ist , dann können wir ein inneres Produkt zwischen zwei Vektoren definieren Und folgendermaßen:
(so extrahieren wir die Komponenten eines Tensors - indem wir ihn auf der Grundlage des Vektorraums arbeiten lassen)
Ausgehend von einem Vektorraum können wir einen dualen Vektorraum derselben Dimension definieren, dessen Elemente duale Vektoren oder Kovektoren genannt werden. Wenn die Basis des Vektorraums gegeben ist durch , dann ist die kanonische Basis des Kovektorraums gegeben durch und ist dadurch definiert, dass die Covektorbasen auf der Vektorbasis wie folgt wirken:
Also ein Covektor kann auf einen Vektor wirken so was:
Mit der Metrik können wir einen Isomorphismus zwischen einem Vektorraum und dem Covektorraum definieren, der einen Vektor abbildet zu einem Covektor die auf einen Vektor wirkt auf die folgende Weise:
Offensichtlich Und sind völlig unterschiedliche Objekte und bewohnen völlig unterschiedliche Räume, aber sie stehen in einer Eins-zu-Eins-Entsprechung, und daher neigen die Leute dazu, sie locker als verschiedene "Versionen" derselben Sache zu betrachten. In diesem Sinne sprechen wir von „Erhöhen“ und „Senken“ der Indizes.
Der oben erwähnte Isomorphismus kann auch auf Tensoren angewendet werden. Wir können zuerst eine "inverse Metrik" definieren Dies ist ein symmetrischer Rang-(2,0) -Tensor und wirkt auf duale Vektoren unter Berücksichtigung des Isomorphismus auf folgende Weise:
Es ist nicht schwer zu sehen, wie dies komponentenweise definiert ist:
Von dort aus können wir einen allgemeinen Isomorphismus zwischen Tensoren wie folgt definieren:
Vergleicht man die beiden, ist das klar
Nochmal, Und sind unterschiedliche Objekte, die unterschiedliche Räume bewohnen , aber sie stehen in Eins-zu-Eins-Entsprechung und ihre Komponenten stehen wie oben in Beziehung.
Okay. Nun fragen wir also, was es bedeutet, wenn sich ein Tensor nach einer bestimmten Transformationsregel transformiert. Lassen ein linearer Endomorphismus auf dem Vektorraum sein, der einen Vektor abbildet zu einem anderen Vektor :
und so
Eine orthogonale Transformation ist eine, die das innere Produkt respektiert:
Wenn wir das in Matrixform schreiben, dann und das wird
Was passiert, wenn wir eine einheitliche Transformation verwenden? eher als ein orthogonales? Nun, es ändert sich nicht viel, aber jetzt respektiert die Transformation das sesquilineare innere Produkt
wo wir das verwendet haben symmetrisch ist und dass seine Komponenten reell sind.
Wir können auch fragen, wie ein allgemeiner Tensor muss sich unter einer Gruppenaktion umwandeln wenn wir gehen sollen unveränderlich. Wir machen im Grunde dasselbe wie vorher (ohne zu fordern, dass die ), und wir kommen zu
Nun zum letzten Stück. Wie transformieren sich die dualen Tensoren angesichts all der Maschinen, die wir konstruiert haben ? Also,
also (unter einer linearen Transformation )
Mit ein wenig Ellenbogenfett kann dies in Matrixform gebracht werden:
Ein bisschen eklig, aber meh. Was passiert, wenn diese Transformation orthogonal ist ? Wir können sofort antworten, basierend auf unserer harten Arbeit von früher. Wir haben das gefunden
und das
also in Matrixform,
Was ist andererseits, wenn die Transformation einheitlich ist ? Der Tensor transformiert sich wie zuvor:
ZeroTheHero
NormalsNotFar
Mosibur Ullah
J. Murray
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