1.6.4 — p-형식: 다양체 위 교대 텐서장의 무한 가족
1.6.4 — p-형식: 다양체 위 교대 텐서장의 무한 가족
점마다 교대 -텐서 하나를 매끄럽게 깐 것이 -형식. 외적 가 두 -형식을 결합해 새 형식을 만든다. 가 미분형식의 외대수.
본문이 말하는 것
-형식 (p-form, p次 외미분형식) 는 매끄러운 교대 -텐서장. 즉 각 점에 의 원소를 매끄럽게 부여.
좌표 표현:
또는 (사전 순서 없이, 자동 교대화 사용):
여기서 는 교대 (모든 인덱스 교환에 부호 반전). 위의 모든 -형식의 공간을 .
특수 경우.
- — 함수들.
- — 1-형식들 (1.6.2).
- — 체적 형식 (). 1차원.
- : .
외적의 확장. 1.5.5 의 점-별 외적을 함수 계수 로 확장. , 에 대해 .
성질 (점-별과 같음):
외대수. 가 외대수 — 외적이 곱셈인 분차 가환 대수 (graded commutative algebra).
한 번 더, 천천히
(1) 2-형식의 기하학적 의미. 가 두 벡터장 에 작용하면 — 함수. 점 에서의 값 는 두 화살표가 만드는 부호 있는 면적. 자속·각운동량 같은 면적 양 이 모두 2-형식.
(2) 체적 형식의 특수성. 은 1차원이지만 영이 아닌 원소를 전역적으로 골라 박을 수 있는가는 방향성 (orientability) 문제. 는 방향성 있음 (전역 체적 형식 존재), 뫼비우스 띠는 방향성 없음 (전역 체적 형식 없음). 1.6.7 의 적분이 방향이 있는 다양체 에서만 잘 정의된다.
(3) 미분형식과 Vector calculus 의 대응 (R^3 한정).
| 차수 | 객체 | 예 |
|---|---|---|
| 0 | 함수 | |
| 1 | 1-형식 | |
| 2 | 2-형식 | (자속) |
| 3 | 체적 형식 |
이 대응 덕분에 에서는 미분형식 어휘 없이도 모든 적분 정리를 다룰 수 있다. 4차원 이상에서는 대응이 깨지고 형식 자체 가 본질.
(4) 라그랑주·해밀턴 형식의 핵심 객체.
- 라그랑지언 1-형식 — 작용 = 이것의 곡선 적분.
- 심플렉틱 2-형식 on — 해밀턴 역학의 위상공간 구조.
- 체적 형식 — Liouville 정리 (체적 보존).
파이썬으로 확인 — 의 2-형식과 외적
이 코드의 메시지는 단순하다: 두 1-형식 , 의 외적 를 좌표로 계산하고, 2-형식이 행렬식 형식 으로 두 벡터에 작용함을 본다.
# α = y dx + z dy → α_x = y, α_y = z, α_z = 0
# β = z dx + x dz → β_x = z, β_y = 0, β_z = x
# (α ∧ β)_{ij} = α_i β_j - α_j β_i (i < j)
import sympy as sp
x, y, z = sp.symbols('x y z', real=True)
alpha = [y, z, 0] # (α_x, α_y, α_z)
beta = [z, 0, x] # (β_x, β_y, β_z)
# 2-form components in lex order (xy, xz, yz)
def wedge_2form(a, b):
return {
'xy': a[0] * b[1] - a[1] * b[0],
'xz': a[0] * b[2] - a[2] * b[0],
'yz': a[1] * b[2] - a[2] * b[1],
}
ab = wedge_2form(alpha, beta)
print(f"(α ∧ β)_xy = {sp.simplify(ab['xy'])}")
print(f"(α ∧ β)_xz = {sp.simplify(ab['xz'])}")
print(f"(α ∧ β)_yz = {sp.simplify(ab['yz'])}")
# 두 벡터 u, v 에 대해 (α ∧ β)(u, v) 평가
# 일반 공식: Σ_{i<j} (α∧β)_ij (u^i v^j - u^j v^i)
u_x, u_y, u_z, v_x, v_y, v_z = sp.symbols('u_x u_y u_z v_x v_y v_z', real=True)
ab_uv = (ab['xy'] * (u_x * v_y - u_y * v_x) +
ab['xz'] * (u_x * v_z - u_z * v_x) +
ab['yz'] * (u_y * v_z - u_z * v_y))
print(f"\n(α ∧ β)(u, v) = {sp.simplify(ab_uv)}")
# 부호 반전: (α ∧ β)(v, u) = -(α ∧ β)(u, v) ?
ab_vu = ab_uv.subs([(u_x, v_x), (v_x, u_x),
(u_y, v_y), (v_y, u_y),
(u_z, v_z), (v_z, u_z)], simultaneous=True)
print(f"(α ∧ β)(u, v) + (α ∧ β)(v, u) = {sp.simplify(ab_uv + ab_vu)} (= 0 기대)")
이 결과는 함수 계수 의 1-형식들의 외적이 함수 계수의 2-형식 임을 명시적으로 보인다. 외대수의 산수가 점-별 산수의 자연스러운 확장.
다음 절(1.6.5)로 가는 다리
미분형식들이 모인 외대수 위에는 덧셈·곱셈 외에 또 하나의 자연스러운 작용 — 미분 연산자 — 이 있다. 이 등급을 하나 올린다. 1.6.5 의 외미분이 그 정의와 핵심 성질 () 을 박는다.