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 degeneradogramo
, entonces podemos definir un producto interno entre dos vectoresX
yY
como sigue:
⟨ X , Y ⟩ = gramo ( X , Y ) = gramo (Xαmiα,Yβmiβ) =XαYβgramo (miα,miβ) ≡XαYβgramoα 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{miα}
, entonces la base canónica del espacio covectorial viene dada por{ϵα}
y se define por el hecho de que las bases covectoriales actúan sobre la base vectorial así:
ϵα(miβ) =dαβ≡ {10 α = β α ≠ β
Entonces un covectorω
puede actuar sobre un vectorX
como esto:
ω ( X ) =ωαϵα(Xβmiβ) =ωαXβϵα(miβ) =ωαXβdαβ=ωαXα
Usando la métrica, podemos definir un isomorfismo entre un espacio vectorial y el espacio covectorial, que mapea un vectorX
a un covectorX~
que actúa sobre un vectorY
de la siguiente manera:
X~( Y ) = gramo ( X , Y )
o en forma de componente,
X~( Y ) =X~αϵα(Yβmiβ) =X~αYα=gramoα βXβYα
entonces
X~α=gramoα βXβ
ObviamenteX~
yX
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~αϵα,Y~βϵβ) =X~αY~βgramo~α β=gramoα ρXρgramoβσYσgramo~α β=XρYσgramoρ σ
entonces
gramo~α βgramoα ρgramoβσ=gramoρ σ
lo que implica que
gramo~α βgramoα ρ=dβρ
A partir de ahí, podemos definir un isomorfismo general entre tensores como este:
T~(X~,Y~) =T~(X~αϵα,Y~βϵβ) =X~αY~βT~α β
que exigimos ser iguales a
T ( X , Y ) = T (Xαmiα,Yβmiβ) =XαYβTα β
comparando los dos, está claro que
T~α β=gramo~α ρgramo~βσTρ σ
De nuevo,T~
yT
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. DejarR
sea un endomorfismo lineal en el espacio vectorial que mapea un vectorX
a otro vectorX′= R ( X )
:
X′=X′ amiα= R (Xβmiβ) = (Rα βXβ)miα
y entonces
X′ a=Rα βXβ
Una transformación ortogonal es aquella que respeta el producto interior:
gramo (X′,Y′) = gramo (Rα ρXρmiα,Rβ σYσmiβ) =Rα ρRβ σXρYσgramo (miα,miβ)
=Rα ρRβ σXρYσgramoα β
= gramo ( X , Y ) =gramoρ σXρYσ
entonces
Rα ρRβ σgramoα β=gramoρ σ
Si escribimos esto en forma matricial, entoncesRα ρ= (RT) αρ
y esto se convierte
RT∘ gramo ∘ R = gramo
De manera equivalente, podemos usar aplicar la métrica inversa, lo que produce
gramo~∘RT∘ gramo ∘ R =gramo~∘ gramo = 1
lo que implica que
gramo~∘RT∘ gramo =R− 1⟺RT= gramo ∘R− 1∘gramo~⟺R =gramo~∘(R− 1)T∘ gramo
y por lo tanto que
R− 1=RT
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¯αmiα
y
X¯α
es el complejo conjugado de
Xα
. Trabajando a través del mismo proceso, encontramos que
tu¯α ρtuβ σgramoα β=gramoρ σ
o, en forma matricial (donde
†
denota la transpuesta conjugada),
tu†∘ gramo ∘ U = 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 esogramo
es simétrico y que sus componentes son reales.
También podemos preguntar cómo un tensor generalT →T′
debe transformarse bajo una acción de grupoq
si vamos a irnosT ( X , Y )
invariante. Hacemos básicamente lo mismo que antes (sin exigir que elT′= T
), y llegamos a
qα ρqβ σT′α β=Tρ σ
Como la acción de grupo es invertible, podemos escribir
T′α β=(q− 1)ρ α(q− 1)σ βTρ 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 ρgramo~βσTρ σ
entonces (bajo una transformación linealq
)
T~′ α β=gramo~α ρgramo~βσT′ρ σ=gramo~α ρgramo~βσ(q− 1)m ρ(q− 1)v σTμ ν
=gramo~α ρgramo~βσ(q− 1)m ρ(q− 1)v σgramoμ ηgramovτT~ητ
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~=RT
entonces en forma matricial,
T~′= R ∘T~∘RT
mientras
T′=(R− 1)T∘ T ∘R− 1
porque las transformaciones ortogonales son tales que
RT=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 tensorT
se transforma igual que antes:
T′= T ∘ T ∘tuT
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
.
ZeroTheHero
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