1.5.4 — 교대텐서와 벡터: 부호가 뒤집히는 텐서
1.5.4 — 교대텐서와 벡터: 부호가 뒤집히는 텐서
벡터 순서가 바뀌면 부호가 뒤집히는 공변 텐서가 교대 텐서. 차원이 — 즉 가 작은 부분공간. 미분형식·외적·체적의 출발점.
본문이 말하는 것
-텐서 가 교대 (alternating) 이라는 것은: 두 슬롯의 임의의 교환 에 대해 부호가 뒤집힘:
일반적인 순열 에 대해:
교대 -텐서의 공간을 ( 의 -차 외대수) 라 적는다. 그 원소가 -형식 (또는 1.6 의 외미분형식).
중요 성질. 이면 (반복된 벡터로 항상 0 이 나옴). 즉 -차원 공간에서 가능한 -형식은 만.
차원
— 일반 의 차원 보다 훨씬 작다. 예: , 라면 (대신 는 9). 차원의 감소가 교대 조건 의 강한 제약을 반영.
기저. 의 기저 에서 의 기저는 -선택의 사전 순서
여기서 는 다음 1.5.5 의 외적 (wedge product). 개.
한 번 더, 천천히
(1) 면적의 부호. 의 면적 형식 가 두 벡터 , 에 작용하면 — 부호 있는 면적 (방향에 의존). 와 의 순서를 바꾸면 부호가 뒤집힌다.
(2) 체적 — 3차원의 경우. 의 체적 형식 가 세 벡터에 작용하면 행렬식 — 즉 . 평행육면체의 부호 있는 체적.
(3) 자속·전류밀도의 교대 본성. Maxwell 방정식의 자속 는 사실 위의 2-형식, 전류밀도 는 2-형식. 외적·외미분 어휘로 적으면 Maxwell 식이 4 개의 미분형식 식 2 개 로 압축된다 (1.6 의 주제).
(4) 일 때. — 1차원. 체적 형식의 공간. 임의 두 체적 형식은 스칼라 배수 차이. 미터 가 주어지면 자연 정규화로 유일 한 체적 형식 (음이 아닌 방향) 이 결정된다.
(5) 교대화 작용소. 일반 텐서 의 교대화 는
— 모든 순열을 가중치 로 평균. 결과는 항상 교대. 1.5.5 의 외적이 이 교대화로 정의된다.
파이썬으로 확인 — 의 면적·체적
이 코드의 메시지는 단순하다: 면적 와 체적 가 벡터 순서 교환에 부호 반전 을 정확히 따르는지 수치로 확인.
# Λ^p V* in R^3:
# Λ^1: 3-dim, basis dx, dy, dz
# Λ^2: 3-dim, basis dx∧dy, dy∧dz, dz∧dx
# Λ^3: 1-dim, basis dx∧dy∧dz
import numpy as np
# 2-form: ω(u, v) = u_x v_y - u_y v_x
def omega_xy(u, v):
return u[0] * v[1] - u[1] * v[0]
u = np.array([2.0, 1.0, 0.5])
v = np.array([1.0, 3.0, -1.0])
# 부호 반전 검증
print(f"ω(u, v) = {omega_xy(u, v)}")
print(f"ω(v, u) = {omega_xy(v, u)}")
print(f"부호 반전: ω(u, v) + ω(v, u) = {omega_xy(u, v) + omega_xy(v, u):.2e} (= 0 기대)")
# 3-form: 행렬식
def vol(u, v, w):
M = np.array([u, v, w]).T # 열벡터로
return np.linalg.det(M)
w = np.array([0.5, -1.0, 2.0])
print(f"\nvol(u, v, w) = {vol(u, v, w):.4f}")
print(f"vol(v, u, w) = {vol(v, u, w):.4f} (= -vol(u, v, w) 기대)")
print(f"vol(u, u, w) = {vol(u, u, w):.2e} (= 0 기대 — 반복된 벡터)")
이 결과는 교대 텐서의 두 핵심 성질 — (a) 임의 두 슬롯 교환 시 부호 반전, (b) 반복된 벡터에서 0 — 을 수치로 확인한다.
다음 절(1.5.5)로 가는 다리
교대 텐서가 정의됐지만, 두 교대 텐서를 결합해 새 교대 텐서를 만드는 연산 이 아직 박히지 않았다. 1.5.5 의 외적 가 그 연산 — 텐서곱에 교대화를 합성한 것. 그 위에 1.6 의 외미분·푸앵카레 보조정리·스토크스 정리가 차례로 박힌다.