¿Por qué subimos y bajamos índices de tensores de varios grupos con las invariantes de ese grupo?

Si T i j es el tensor que se transforma bajo S O ( norte ) entonces aparentemente (según me han dicho) no importa si subimos o bajamos los índices.

Si en cambio tenemos un tensor que se transforma bajo S tu ( norte ) entonces importa.

Entiendo que tiene que ver con las invariantes de los grupos, pero no he podido entenderlo matemáticamente. Cualquier ayuda es muy apreciada.

Es posible que desee leer sobre el formulario Killing encyclopediaofmath.org/index.php/Killing_form que funciona como un tensor métrico y permite subir y bajar los índices.
Creo que tiene que ver con el hecho de que los índices en diferentes posiciones se transforman bajo diferentes representaciones de dicho grupo, pero a menudo se puede demostrar que las dos repeticiones son equivalentes y la métrica del grupo es la matriz que expresa la equivalencia entre los dos. Al menos así lo entendí en el SL ( 2 , C caso de espinor.
Depende de lo que signifique la ubicación de los índices: si el tensor tiene todos los índices covariantes o contravariantes, entonces no importa si los índices están en la parte superior o inferior; si es un tensor mixto, entonces sí, ya que la ubicación nos dice si ese componente en particular es covariante o contravariante.
@MoziburUllah Eso no es cierto. Elegimos qué isomorfismo usar para aumentar y disminuir los índices (es decir, para asignar vectores a sus duales), generalmente mediante nuestra elección del producto interno en el espacio vectorial. Si una transformación respeta ese isomorfismo, entonces los vectores y covectores (y por extensión, los tensores de mayor rango) se transforman de la misma manera. De lo contrario, las leyes de transformación son diferentes. (1/2)
Por ejemplo, en GR, el mapeo se define por la operación del tensor métrico. Las transformaciones ortogonales reflejan la métrica ( gramo ( R ( X ) , R ( Y ) ) = gramo ( X , Y ) ), por lo que los tensores covariantes y contravariantes tienen leyes de transformación idénticas bajo transformaciones ortogonales. OTOH, en QM, el producto interno tiene una conjugación extra compleja, por lo que bras y kets se transforman de la misma manera bajo transformaciones unitarias , pero no ortogonales, y los operadores tensoriales heredan esas reglas (2/2).
y los operadores en general heredan esas reglas, ¡ups! Véanse, por ejemplo, las leyes de transformación que relacionan a los operadores en las imágenes de Schrödinger, Heisenberg e Interacción.
@J.Murray: ¿Qué, exactamente dije que eso no era cierto? No veo dónde no estaba claro. Si está utilizando espacios duales, entonces tiene índices tanto covariantes como contravariantes, en cuyo caso es un tensor 'mixto', en cuyo caso escribí que importa dónde se colocan los índices.
@ J.Murray: ciertamente no necesita un espacio dual simplemente para expandir un vector con respecto a una elección de base.
@MoziburUllah Dijiste "no importa si los índices están en la parte superior o inferior", y eso no es del todo cierto. T m v y T m v se transforman de manera diferente en general, y ni siquiera son componentes del mismo objeto.
@MoziburUllah No necesita un espacio dual para expandir un vector en sus componentes, pero ciertamente lo necesita para tener una noción de covarianza frente a contravarianza, que es fundamental para esta pregunta.
El otro lugar donde no importa dónde pongamos los índices es en el tensor métrico mismo, ya que el producto interior nos da un isomorfismo natural entre un espacio vectorial y su dual.
@J.Murray: sí, seguro; y mencioné el caso de los tensores mixtos; ¿Realmente leíste mi comentario, o simplemente decidiste hacer tu propia lectura de lo que escribí?

Respuestas (1)

Vamos a dividir esto en partes. Es casi seguro que esto es excesivo, pero espero que quede claro y puedas omitir las partes que no necesitas.

Un tensor de rango-(0,2) T es un mapa multilineal que toma dos vectores y devuelve un número real (o complejo). Si lo escribimos por componentes, escribimos sus índices.

Si nuestro espacio vectorial está equipado con un tensor métrico de rango (0,2) simétrico y no degenerado gramo , entonces podemos definir un producto interno entre dos vectores X y Y como sigue:

X , Y = gramo ( X , Y ) = gramo ( X α mi α , Y β mi β ) = X α Y β gramo ( mi α , mi β ) X α Y β gramo α β

(así es como extraemos los componentes de un tensor, dejándolo operar sobre la base del espacio vectorial)

Dado un espacio vectorial, podemos definir un espacio vectorial dual de la misma dimensión cuyos elementos se denominan vectores duales o covectores. Si la base del espacio vectorial está dada por { mi α } , entonces la base canónica del espacio covectorial viene dada por { ϵ α } y se define por el hecho de que las bases covectoriales actúan sobre la base vectorial así:

ϵ α ( mi β ) = d β α { 1   α = β   0   α β

Entonces un covector ω puede actuar sobre un vector X como esto:

ω ( X ) = ω α ϵ α ( X β mi β ) = ω α X β ϵ α ( mi β ) = ω α X β d β α = ω α X α


Usando la métrica, podemos definir un isomorfismo entre un espacio vectorial y el espacio covectorial, que mapea un vector X a un covector X ~ que actúa sobre un vector Y de la siguiente manera:

X ~ ( Y ) = gramo ( X , Y )
o en forma de componente,
X ~ ( Y ) = X ~ α ϵ α ( Y β mi β ) = X ~ α Y α = gramo α β X β Y α
entonces
X ~ α = gramo α β X β

Obviamente X ~ y X son objetos completamente diferentes y habitan espacios completamente diferentes, pero tienen una correspondencia uno a uno, por lo que la gente tiende a pensar en ellos como "versiones" diferentes de lo mismo. Es en este sentido que hablamos de "subir" y "bajar" los índices.


El isomorfismo antes mencionado también se puede aplicar a los tensores. Primero podemos definir una "métrica inversa" gramo ~ que es un tensor de rango simétrico-(2,0), y que actúa sobre vectores duales respetando el isomorfismo de la siguiente manera:

gramo ~ ( X ~ , Y ~ ) = gramo ( X , Y )

No es difícil ver cómo se define esto por componentes:

gramo ~ ( X ~ α ϵ α , Y ~ β ϵ β ) = X ~ α Y ~ β gramo ~ α β = gramo α ρ X ρ gramo β σ Y σ gramo ~ α β = X ρ Y σ gramo ρ σ
entonces
gramo ~ α β gramo α ρ gramo β σ = gramo ρ σ
lo que implica que
gramo ~ α β gramo α ρ = d ρ β

A partir de ahí, podemos definir un isomorfismo general entre tensores como este:

T ~ ( X ~ , Y ~ ) = T ~ ( X ~ α ϵ α , Y ~ β ϵ β ) = X ~ α Y ~ β T ~ α β
que exigimos ser iguales a
T ( X , Y ) = T ( X α mi α , Y β mi β ) = X α Y β T α β

comparando los dos, está claro que

T ~ α β = gramo ~ α ρ gramo ~ β σ T ρ σ

De nuevo, T ~ y T son objetos diferentes que habitan espacios diferentes , pero están en correspondencia biunívoca y sus componentes están relacionados como arriba.


Bueno. Entonces ahora preguntamos qué significa que un tensor se transforme de acuerdo con una regla de transformación particular. Dejar R sea ​​un endomorfismo lineal en el espacio vectorial que mapea un vector X a otro vector X = R ( X ) :

X = X α mi α = R ( X β mi β ) = ( R     β α X β ) mi α

y entonces

X α = R     β α X β

Una transformación ortogonal es aquella que respeta el producto interior:

gramo ( X , Y ) = gramo ( R     ρ α X ρ mi α , R     σ β Y σ mi β ) = R     ρ α R     σ β X ρ Y σ gramo ( mi α , mi β )
= R     ρ α R     σ β X ρ Y σ gramo α β
= gramo ( X , Y ) = gramo ρ σ X ρ Y σ
entonces
R     ρ α R     σ β gramo α β = gramo ρ σ

Si escribimos esto en forma matricial, entonces R     ρ α = ( R T ) ρ     α y esto se convierte

R T gramo R = gramo
De manera equivalente, podemos usar aplicar la métrica inversa, lo que produce
gramo ~ R T gramo R = gramo ~ gramo = 1
lo que implica que
gramo ~ R T gramo = R 1 R T = gramo R 1 gramo ~ R = gramo ~ ( R 1 ) T gramo
y por lo tanto que
R 1 = R T
donde hemos usado eso gramo es simétrico


¿Qué pasa si usamos una transformación unitaria? tu en lugar de uno ortogonal? Bueno, no hay muchos cambios, pero ahora la transformación respeta el producto interior sesquilineal.

X , Y = gramo ( X ¯ , Y )
dónde X ¯ = X ¯ α mi α y X ¯ α es el complejo conjugado de X α . Trabajando a través del mismo proceso, encontramos que

tu ¯     ρ α tu     σ β gramo α β = gramo ρ σ
o, en forma matricial (donde denota la transpuesta conjugada),
tu gramo tu = gramo
y entonces
gramo ~ tu gramo = tu 1 tu = gramo tu 1 gramo ~ tu = gramo ~ ( tu 1 ) gramo
y por lo tanto que
tu 1 = tu

donde hemos usado eso gramo es simétrico y que sus componentes son reales.


También podemos preguntar cómo un tensor general T T debe transformarse bajo una acción de grupo q si vamos a irnos T ( X , Y ) invariante. Hacemos básicamente lo mismo que antes (sin exigir que el T = T ), y llegamos a

q     ρ α q     σ β T α β = T ρ σ
Como la acción de grupo es invertible, podemos escribir
T α β = ( q 1 )     α ρ ( q 1 )     β σ T ρ σ
o, en forma matricial,

T = ( q 1 ) T T q 1


Ahora a la pieza final. Dada toda la maquinaria que hemos construido, ¿cómo se transforman los tensores duales ? Bien,

T ~ α β = gramo ~ α ρ gramo ~ β σ T ρ σ

entonces (bajo una transformación lineal q )

T ~ α β = gramo ~ α ρ gramo ~ β σ T ρ σ = gramo ~ α ρ gramo ~ β σ ( q 1 )     ρ m ( q 1 )     σ v T m v

= gramo ~ α ρ gramo ~ β σ ( q 1 )     ρ m ( q 1 )     σ v gramo m η gramo v τ T ~ η τ

Con un poco de esfuerzo, esto se puede poner en forma de matriz:

T ~ = [ gramo ~ ( q 1 ) T gramo ] T ~ [ gramo q 1 gramo ~ ]


Un poco asqueroso, pero meh. ¿Qué sucede si esta transformación es ortogonal ? Podemos responder de inmediato en función de nuestro arduo trabajo anterior. Encontramos eso

gramo ~ ( R 1 ) T gramo = R

y eso

gramo R 1 gramo ~ = R T

entonces en forma matricial,

T ~ = R T ~ R T
mientras
T = ( R 1 ) T T R 1
porque las transformaciones ortogonales son tales que R T = R 1 , el tensor T y su doble T ~ transforma precisamente de la misma manera.


Por otro lado, ¿y si la transformación es unitaria ? el tensor T se transforma igual que antes:

T = tu T tu T
pero ahora la inversa y la transpuesta no son lo mismo, y entonces el duelo tensor se transforma así
T ~ = tu ¯ T ~ tu ¯ T
dónde tu ¯ es el complejo conjugado de tu .