Isomorphism between the tangent and cotangent bundles of a manifold
数学 、特に 微分幾何学 において、 音楽同型 ( または 正準同型 )とは、 リーマン 多様体 または 擬リーマン多様体 の接線束 と 余接束 との間の、 その 計量テンソルによって誘導される 同型である。 シンプレクティック多様体 にも同様の同型が存在する。これらの同型は 、内積空間 とその 双対 空間との間の正準同型の大域的バージョンである。 音楽的な(musical) という用語は、 音楽記 譜記号 (フラット) と (シャープ) の使用を指す 。 T M {\displaystyle \mathrm {T} M} T ∗ M {\displaystyle \mathrm {T} ^{*}M} ♭ {\displaystyle \flat } ♯ {\displaystyle \sharp }
リッチ計算 と 数理物理学 の記法では、この考え方は 添え字の上げ下げ として表現されます。添え字の上げ下げは、テンソル式における 添え字操作 の一種です 。
ポアソン多様体 などの特定の特殊な応用では、関係が 特異点 において同型でなくなる場合があり 、そのため、このような場合には、 は技術的には準同型のみになります。
モチベーション 線型代数 では 、 有限次元ベクトル空間は その 双対空間(ベクトル空間をその基底体に写像する 線型関数 の空間 )と同型だが、正準同型ではない。つまり、ベクトル空間の基底が固定されていれば、ベクトルと線型関数の間を自然に行き来できる。つまり、ベクトルは基底では 列ベクトル で表され、線型関数は基底では 行ベクトルで表され、 を転置する ことで行き来できる 。しかし、基底が固定されていないと、ベクトルと線型関数の間を行き来することはできない。これが、正準同型が存在しないという意味である。
一方、 非退化 双線型形式 を持つ有限次元ベクトル空間は、その双対に正準同型である。この正準同型は 次のように与えられる
。 V {\displaystyle V} ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ {\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle } V → V ∗ {\displaystyle V\to V^{*}}
v ↦ ⟨ v , ⋅ ⟩ {\displaystyle v\mapsto \langle v,\cdot \rangle } 。 の非退化性は、 まさに上記の写像が同型であることを意味します。例として、 と が 内積 で あるときの が挙げられます 。 ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ {\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle } V = R n {\displaystyle V=\mathbb {R} ^{n}} ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ {\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle }
基底 において 、上記の標準同型は以下のように表される。 を非退化双線形形式の成分とし、 を の逆行列の成分とする 。を の双対基底とする 。ベクトルは、 アインシュタインの和記法 を用いて と基底に表される。 すなわち、 は 基底に 成分を持つ。 に標準同型を適用すると 、双対の元が得られ、これは共ベクトルと呼ばれる。共ベクトルは、 と縮約することで得られる双対基底に成分を持つ 。 e i {\displaystyle e_{i}} g i j = ⟨ e i , e j ⟩ {\displaystyle g_{ij}=\langle e_{i},e_{j}\rangle } g i j {\displaystyle g^{ij}} g i j {\displaystyle g_{ij}} e i {\displaystyle e^{i}} e i {\displaystyle e_{i}} v {\displaystyle v} v = v i e i {\displaystyle v=v^{i}e_{i}} v {\displaystyle v} v i {\displaystyle v^{i}} v {\displaystyle v} v i {\displaystyle v_{i}} g {\displaystyle g}
v i = g i j v j . {\displaystyle v_{i}=g_{ij}v^{j}.} これが指数を下げるという意味です。逆に、共ベクトルを 逆ベクトルと縮約すると、次の 成分を持つベクトルが得られます。 α = α i e i {\displaystyle \alpha =\alpha _{i}e^{i}} g {\displaystyle g}
α i = g i j α j . {\displaystyle \alpha ^{i}=g^{ij}\alpha _{j}.} 基礎において 。このプロセスは指数の上昇と呼ばれます。 e i {\displaystyle e_{i}}
同じインデックスを上げて次に下げる (またはその逆) ことは逆の操作であり、これは と が 逆であることに反映されています。 g i j {\displaystyle g_{ij}} g i j {\displaystyle g^{ij}}
g i j g j k = g k j g j i = δ i k = δ k i {\displaystyle g^{ij}g_{jk}=g_{kj}g^{ji}={\delta ^{i}}_{k}={\delta _{k}}^{i}} ここで 、 は クロネッカーのデルタ または 単位行列 です。 δ j i {\displaystyle \delta _{j}^{i}}
音楽同型は、 (擬)リーマン多様体 の 接束 と 余接束 に対する正準同型とその逆の大域的版である。これらは 、任意の点 p において、内積 を与えられた M の p における 接空間 に正準同型を適用した ベクトル束 の正準同型である 。 v ↦ ⟨ v , ⋅ ⟩ {\displaystyle v\mapsto \langle v,\cdot \rangle } ( M , g ) {\displaystyle (M,g)} g p {\displaystyle g_{p}}
すべての滑らかな多様体は (非標準的に)リーマン計量を付与できるため 、音楽の同型性は、滑らかな多様体上のベクトル束がその双対に(非標準的に)同型であることを示しています。
議論 ( M , g ) を(擬)リーマン多様体とする。各点 p において 、 写像 g p は 接空間T p M 上の非退化双線型形式となる 。v が T p M のベクトルである場合 、その 平坦部は 共ベクトル である。
v ♭ = g p ( v , ⋅ ) {\displaystyle v^{\flat }=g_{p}(v,\cdot )} T で ∗ p M 。これは点 pを保存する滑らかな写像なので、 滑らかなベクトル束 の射を定義する 。計量の非退化により、 各点において 逆写像が存在し ♭ : T M → T ∗ M {\displaystyle \flat :\mathrm {T} M\to \mathrm {T} ^{*}M} ♭ {\displaystyle \flat } ♯ {\displaystyle \sharp }
g p ( α ♯ , v ) = α ( v ) {\displaystyle g_{p}(\alpha ^{\sharp },v)=\alpha (v)} T の α について ∗ p M と v を T p M に代入する 。このベクトル はα の シャープ 写像と呼ばれる 。シャープ写像は滑らかなバンドル写像である 。 α ♯ {\displaystyle \alpha ^{\sharp }} ♯ : T ∗ M → T M {\displaystyle \sharp :\mathrm {T} ^{*}M\to \mathrm {T} M}
平坦ベクトル束と鋭角ベクトル束は滑らかなベクトル束の相互逆同型である。したがって、 M の各 pに対して、 T p M と T の間には相互逆ベクトル空間同型が存在する。 ∗ p M .
平坦写像と鋭角写像は、各点に適用することで ベクトル場 と 共ベクトル場 に適用できる。したがって、 X がベクトル場、 ω が共ベクトル場の場合、
X ♭ = g ( X , ⋅ ) {\displaystyle X^{\flat }=g(X,\cdot )} そして
g ( ω ♯ , X ) = ω ( X ) {\displaystyle g(\omega ^{\sharp },X)=\omega (X)} 。
動くフレームで { e i } が接線束 T M の移動接線フレーム ( 滑らかなフレーム も参照)で あり 、その 双対フレーム( 双対基底 も参照 )として 移動余弦フレーム ( 余線束 の 移動接線フレーム。 余弦フレーム も参照 ) { e i } があるとする。すると、 2共変 テンソル体である 擬リーマン計量は、この余弦フレームにおいて、 アインシュタインの総和記法 を用いて局所的に g = g ij e i ⊗ e j と表記できる 。 T ∗ M {\displaystyle \mathrm {T} ^{*}M}
ベクトル場 X = X i e i が与えられ、 g ij X i = X j と表記されると、その平坦部は
X ♭ = g i j X i e j = X j e j {\displaystyle X^{\flat }=g_{ij}X^{i}\mathbf {e} ^{j}=X_{j}\mathbf {e} ^{j}} 。 これはインデックスを下げると呼ばれます。これは、 X のコンポーネントが上位インデックス X i で記述されるのに対し、 のコンポーネントが 下位インデックス X j で記述されるためです。 X ♭ {\displaystyle X^{\flat }}
同様に、共ベクトル場 ω = ω i e i が与えられ、 g ij ω i = ω j と表記すると 、そのシャープは
ω ♯ = g i j ω i e j = ω j e j {\displaystyle \omega ^{\sharp }=g^{ij}\omega _{i}\mathbf {e} _{j}=\omega ^{j}\mathbf {e} _{j}} 、 ここで、 g ij は逆計量テンソル の 成分( g ij の逆行列の要素によって与えられる) である。共ベクトル体のシャープを取ることを 指数乗 という 。
テンソル積への拡張 音楽的同型性は、各r 、 s 、 k に対して、バンドル間の同型性に 拡張されることもできる。
⨂ i = 1 s T M ⊗ ⨂ j = 1 r T ∗ M {\displaystyle \bigotimes _{i=1}^{s}{\rm {T}}M\otimes \bigotimes _{j=1}^{r}{\rm {T}}^{*}M} テンソル とテンソルの束 。ここで kは r - k ≥ 0 かつ s + k ≥ 0 である限り正でも負でもよい 。 ( r , s ) {\displaystyle (r,s)} ( r − k , s + k ) {\displaystyle (r-k,s+k)}
テンソル のインデックスを下げると テンソルになり、インデックスを上げると になります 。どちらのインデックスを上げるか下げるかを指定する必要があります。 ( r , s ) {\displaystyle (r,s)} ( r − 1 , s + 1 ) {\displaystyle (r-1,s+1)} ( r + 1 , s − 1 ) {\displaystyle (r+1,s-1)}
例えば、 (0, 2) テンソル X = X ij e i ⊗ e j を考えます。2番目の添え字を乗じると、 (1, 1) テンソルが
得られます。
X ♯ = g j k X i j e i ⊗ e k . {\displaystyle X^{\sharp }=g^{jk}X_{ij}\,{\rm {e}}^{i}\otimes {\rm {e}}_{k}.} 言い換えれば、 の成分は 次のように与えられる。 X i k {\displaystyle X_{i}^{k}} X ♯ {\displaystyle X^{\sharp }}
X i k = g j k X i j . {\displaystyle X_{i}^{k}=g^{jk}X_{ij}.} 他の位数のテンソルにも同様の式が適用できる。例えば、 テンソル X の場合、すべての添え字は次のように乗じられる。 [3] ( 0 , n ) {\displaystyle (0,n)}
X j 1 j 2 ⋯ j n = g j 1 i 1 g j 2 i 2 ⋯ g j n i n X i 1 i 2 ⋯ i n . {\displaystyle X^{j_{1}j_{2}\cdots j_{n}}=g^{j_{1}i_{1}}g^{j_{2}i_{2}}\cdots g^{j_{n}i_{n}}X_{i_{1}i_{2}\cdots i_{n}}.} テンソル X の場合 、すべてのインデックスは次のように下げられます。 ( n , 0 ) {\displaystyle (n,0)}
X j 1 j 2 ⋯ j n = g j 1 i 1 g j 2 i 2 ⋯ g j n i n X i 1 i 2 ⋯ i n . {\displaystyle X_{j_{1}j_{2}\cdots j_{n}}=g_{j_{1}i_{1}}g_{j_{2}i_{2}}\cdots g_{j_{n}i_{n}}X^{i_{1}i_{2}\cdots i_{n}}.} 位数の混合テンソルの場合 、すべての下位のインデックスは上がり、すべての上位のインデックスは下がる。 ( n , m ) {\displaystyle (n,m)}
X p 1 p 2 ⋯ p n q 1 q 2 ⋯ q m = g p 1 i 1 g p 2 i 2 ⋯ g p n i n g q 1 j 1 g q 2 j 2 ⋯ g q m j m X i 1 i 2 ⋯ i n j 1 j 2 ⋯ j m . {\displaystyle {X_{p_{1}p_{2}\cdots p_{n}}}^{q_{1}q_{2}\cdots q_{m}}=g_{p_{1}i_{1}}g_{p_{2}i_{2}}\cdots g_{p_{n}i_{n}}g^{q_{1}j_{1}}g^{q_{2}j_{2}}\cdots g^{q_{m}j_{m}}{X^{i_{1}i_{2}\cdots i_{n}}}_{j_{1}j_{2}\cdots j_{m}}.} 適切に定式化された式は、アインシュタインの加法記法の規則に制約されます。つまり、任意の添え字は最大2回しか出現できず、さらに、添え字を上げたものは添え字を下げたものと縮約しなければなりません。これらの規則を用いると、 のような式は適切に定式 化されているのに対し、 のような式は適切に定式化されて いないことがすぐにわかります。 g i j v i u j {\displaystyle g_{ij}v^{i}u^{j}} g i j v i u j {\displaystyle g_{ij}v_{i}u_{j}}
外積代数 の文脈では 、音楽演算子の拡張は ⋀ V とその双対 ⋀ V * 上に定義され、これも相互に逆である:
♭ : ⋀ i = 1 k V → ⋀ i = 1 k V ∗ , {\displaystyle \flat :\bigwedge _{i=1}^{k}V\to \bigwedge _{i=1}^{k}V^{*},} ♯ : ⋀ i = 1 k V ∗ → ⋀ i = 1 k V , {\displaystyle \sharp :\bigwedge _{i=1}^{k}V^{*}\to \bigwedge _{i=1}^{k}V,} 定義
( X ∧ … ∧ Z ) ♭ = X ♭ ∧ … ∧ Z ♭ , {\displaystyle (X\wedge \ldots \wedge Z)^{\flat }=X^{\flat }\wedge \ldots \wedge Z^{\flat },} ( α ∧ … ∧ γ ) ♯ = α ♯ ∧ … ∧ γ ♯ . {\displaystyle (\alpha \wedge \ldots \wedge \gamma )^{\sharp }=\alpha ^{\sharp }\wedge \ldots \wedge \gamma ^{\sharp }.} この拡張では、 ♭ は kベクトルを k 共 ベクトルに マッピングし 、 ♯ は k 共ベクトルを k ベクトルにマッピングしますが、 完全に反対称なテンソル のすべてのインデックス は同時に増加または減少するため、インデックスを指定する必要はありません。 Y ♯ = ( Y i 1 … i j e i 1 ⊗ ⋯ ⊗ e i j ) ♯ = g i 1 r 1 … g i j r s Y i 1 … i k e r 1 ⊗ ⋯ ⊗ e r s . {\displaystyle Y^{\sharp }=(Y_{i_{1}\dots i_{j}}\mathbf {e} ^{i_{1}}\otimes \dots \otimes \mathbf {e} ^{i_{j}})^{\sharp }=g^{i_{1}r_{1}}\dots g^{i_{j}r_{s}}\,Y_{i_{1}\dots i_{k}}\,\mathbf {e} _{r_{1}}\otimes \dots \otimes \mathbf {e} _{r_{s}}.}
これは、線型代数の文脈における k ベクトルだけでなく、 (擬似)リーマン多様体の文脈における k形式にも適用されます。
♭ : ⋀ i = 1 k T M → ⋀ i = 1 k T ∗ M , {\displaystyle \flat :\bigwedge _{i=1}^{k}{\rm {T}}M\to \bigwedge _{i=1}^{k}{\rm {T}}^{*}M,} ♯ : ⋀ i = 1 k T ∗ M → ⋀ i = 1 k T M , {\displaystyle \sharp :\bigwedge _{i=1}^{k}{\rm {T}}^{*}M\to \bigwedge _{i=1}^{k}{\rm {T}}M,}
バンドルメトリクスを持つベクトルバンドル より一般的には、バンドル メトリック が備わったベクトル バンドルとその双対 の間には音楽同型性が常に存在します。
テンソルの痕跡 (0, 2) テンソル X = X ij e i ⊗ e j が与えられ、 計量テンソル gを通る X のトレース を次のように 定義する。 tr g ( X ) := tr ( X ♯ ) = tr ( g j k X i j e i ⊗ e k ) = g i j X i j . {\displaystyle \operatorname {tr} _{g}(X):=\operatorname {tr} (X^{\sharp })=\operatorname {tr} (g^{jk}X_{ij}\,{\bf {e}}^{i}\otimes {\bf {e}}_{k})=g^{ij}X_{ij}.}
計量テンソルは対称的であるため、トレースの定義は指数の選択に依存しないことに注意してください。
テンソルのトレースも 同様の方法でとることができます。ただし、トレースする2つの異なるインデックスを指定する必要があります。このプロセスは、2つのインデックスの縮約とも呼ばれます。例えば、 Xが r > 1の テンソルで ある場合 、インデックスとを縮約して 、次 の成分を持つテンソル を得ることができます。 ( r , s ) {\displaystyle (r,s)} ( r , s ) {\displaystyle (r,s)} i 1 {\displaystyle i_{1}} i 2 {\displaystyle i_{2}} ( r − 2 , s ) {\displaystyle (r-2,s)}
X j 1 j 2 ⋯ j s i 3 i 4 ⋯ i r = g i 1 i 2 X j 1 j 2 ⋯ j s i 1 i 2 ⋯ i r . {\displaystyle X_{j_{1}j_{2}\cdots j_{s}}^{i_{3}i_{4}\cdots i_{r}}=g_{i_{1}i_{2}}X_{j_{1}j_{2}\cdots j_{s}}^{i_{1}i_{2}\cdots i_{r}}.}
計算例
ミンコフスキー時空において 共変 4位 は次のように与えられる。
X μ = ( − c t , x , y , z ) {\displaystyle X_{\mu }=(-ct,x,y,z)} コンポーネント付き:
X 0 = − c t , X 1 = x , X 2 = y , X 3 = z {\displaystyle X_{0}=-ct,\quad X_{1}=x,\quad X_{2}=y,\quad X_{3}=z} (ここで x , y , z は通常の 直交座標 )であり、 計量シグネチャ(− + + + )を持つ ミンコフスキー計量 テンソルは 次のように定義される。
η μ ν = η μ ν = ( − 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ) {\displaystyle \eta _{\mu \nu }=\eta ^{\mu \nu }={\begin{pmatrix}-1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\0&0&0&1\end{pmatrix}}} コンポーネント内:
η 00 = − 1 , η i 0 = η 0 i = 0 , η i j = δ i j ( i , j ≠ 0 ) . {\displaystyle \eta _{00}=-1,\quad \eta _{i0}=\eta _{0i}=0,\quad \eta _{ij}=\delta _{ij}\,(i,j\neq 0).} 指数を上げるには、テンソルを掛けて縮約します。
X λ = η λ μ X μ = η λ 0 X 0 + η λ i X i {\displaystyle X^{\lambda }=\eta ^{\lambda \mu }X_{\mu }=\eta ^{\lambda 0}X_{0}+\eta ^{\lambda i}X_{i}} λ = 0 の場合 :
X 0 = η 00 X 0 + η 0 i X i = − X 0 {\displaystyle X^{0}=\eta ^{00}X_{0}+\eta ^{0i}X_{i}=-X_{0}} λ = j = 1, 2, 3 の場合 :
X j = η j 0 X 0 + η j i X i = δ j i X i = X j . {\displaystyle X^{j}=\eta ^{j0}X_{0}+\eta ^{ji}X_{i}=\delta ^{ji}X_{i}=X_{j}\,.} したがって、インデックスを上げた 反変 4 位置は次のようになります。
X μ = ( c t , x , y , z ) . {\displaystyle X^{\mu }=(ct,x,y,z)\,.} この演算は行列の乗算と同等である
( − 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ) ( − c t x y z ) = ( c t x y z ) . {\displaystyle {\begin{pmatrix}-1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\0&0&0&1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}-ct\\x\\y\\z\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}ct\\x\\y\\z\end{pmatrix}}.} 2 つのベクトル および が与えられた場合、 それら の (擬似) 内積を 2 つの方法で記述できます。 X μ {\displaystyle X^{\mu }} Y μ {\displaystyle Y^{\mu }}
η μ ν X μ Y ν . {\displaystyle \eta _{\mu \nu }X^{\mu }Y^{\nu }.} インデックスを下げると、この式は次のように書ける。
X μ Y μ . {\displaystyle X_{\mu }Y^{\mu }.} 行列表記では、最初の式は次のように書ける。
( X 0 X 1 X 2 X 3 ) ( − 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ) ( Y 0 Y 1 Y 2 Y 3 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}X^{0}&X^{1}&X^{2}&X^{3}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}-1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\0&0&0&1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}Y^{0}\\Y^{1}\\Y^{2}\\Y^{3}\end{pmatrix}}} 2番目は、の指数を下げた後 、 X μ {\displaystyle X^{\mu }}
( − X 0 X 1 X 2 X 3 ) ( Y 0 Y 1 Y 2 Y 3 ) . {\displaystyle {\begin{pmatrix}-X^{0}&X^{1}&X^{2}&X^{3}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}Y^{0}\\Y^{1}\\Y^{2}\\Y^{3}\end{pmatrix}}.}
電磁気学では (0,2)テンソルの場合、 [3] 逆計量テンソルを2回収縮し、異なるインデックスで収縮すると、各インデックスが上昇します。
A μ ν = g μ ρ g ν σ A ρ σ . {\displaystyle A^{\mu \nu }=g^{\mu \rho }g^{\nu \sigma }A_{\rho \sigma }.} 同様に、計量テンソルを 2 回収縮し、異なるインデックスで収縮すると、各インデックスが低下します。
A μ ν = g μ ρ g ν σ A ρ σ {\displaystyle A_{\mu \nu }=g_{\mu \rho }g_{\nu \sigma }A^{\rho \sigma }} これを電磁気学の理論に当てはめてみましょう。
(+ − − −) シグネチャ における 反変 電磁テンソルは [ 5] で与えられる。
F α β = ( 0 − E x c − E y c − E z c E x c 0 − B z B y E y c B z 0 − B x E z c − B y B x 0 ) . {\displaystyle F^{\alpha \beta }={\begin{pmatrix}0&-{\frac {E_{x}}{c}}&-{\frac {E_{y}}{c}}&-{\frac {E_{z}}{c}}\\{\frac {E_{x}}{c}}&0&-B_{z}&B_{y}\\{\frac {E_{y}}{c}}&B_{z}&0&-B_{x}\\{\frac {E_{z}}{c}}&-B_{y}&B_{x}&0\end{pmatrix}}.} コンポーネントでは、
F 0 i = − F i 0 = − E i c , F i j = − ε i j k B k {\displaystyle F^{0i}=-F^{i0}=-{\frac {E^{i}}{c}},\quad F^{ij}=-\varepsilon ^{ijk}B_{k}} 共変 テンソル Fαβ を 得るには 、逆計量テンソルと縮約します。
F α β = η α γ η β δ F γ δ = η α 0 η β 0 F 00 + η α i η β 0 F i 0 + η α 0 η β i F 0 i + η α i η β j F i j {\displaystyle {\begin{aligned}F_{\alpha \beta }&=\eta _{\alpha \gamma }\eta _{\beta \delta }F^{\gamma \delta }\\&=\eta _{\alpha 0}\eta _{\beta 0}F^{00}+\eta _{\alpha i}\eta _{\beta 0}F^{i0}+\eta _{\alpha 0}\eta _{\beta i}F^{0i}+\eta _{\alpha i}\eta _{\beta j}F^{ij}\end{aligned}}} そして、 F 00 = 0 かつ F 0 i = − F i 0 であるので、これは次のように帰着する。
F α β = ( η α i η β 0 − η α 0 η β i ) F i 0 + η α i η β j F i j {\displaystyle F_{\alpha \beta }=\left(\eta _{\alpha i}\eta _{\beta 0}-\eta _{\alpha 0}\eta _{\beta i}\right)F^{i0}+\eta _{\alpha i}\eta _{\beta j}F^{ij}} ここで α = 0 、 β = k = 1, 2, 3 とします。
F 0 k = ( η 0 i η k 0 − η 00 η k i ) F i 0 + η 0 i η k j F i j = ( 0 − ( − δ k i ) ) F i 0 + 0 = F k 0 = − F 0 k {\displaystyle {\begin{aligned}F_{0k}&=\left(\eta _{0i}\eta _{k0}-\eta _{00}\eta _{ki}\right)F^{i0}+\eta _{0i}\eta _{kj}F^{ij}\\&={\bigl (}0-(-\delta _{ki}){\bigr )}F^{i0}+0\\&=F^{k0}=-F^{0k}\\\end{aligned}}} 反対称性により、 α = k = 1, 2, 3 、 β = 0 の場合:
F k 0 = − F k 0 {\displaystyle F_{k0}=-F^{k0}} 最後に、 α = k = 1, 2, 3 、 β = l = 1, 2, 3 となります。
F k l = ( η k i η l 0 − η k 0 η l i ) F i 0 + η k i η l j F i j = 0 + δ k i δ l j F i j = F k l {\displaystyle {\begin{aligned}F_{kl}&=\left(\eta _{ki}\eta _{l0}-\eta _{k0}\eta _{li}\right)F^{i0}+\eta _{ki}\eta _{lj}F^{ij}\\&=0+\delta _{ki}\delta _{lj}F^{ij}\\&=F^{kl}\\\end{aligned}}} (共変の)下位インデックス付きテンソルは次のようになります。
F α β = ( 0 E x c E y c E z c − E x c 0 − B z B y − E y c B z 0 − B x − E z c − B y B x 0 ) {\displaystyle F_{\alpha \beta }={\begin{pmatrix}0&{\frac {E_{x}}{c}}&{\frac {E_{y}}{c}}&{\frac {E_{z}}{c}}\\-{\frac {E_{x}}{c}}&0&-B_{z}&B_{y}\\-{\frac {E_{y}}{c}}&B_{z}&0&-B_{x}\\-{\frac {E_{z}}{c}}&-B_{y}&B_{x}&0\end{pmatrix}}} この演算は行列の乗算と同等である
( − 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ) ( 0 − E x c − E y c − E z c E x c 0 − B z B y E y c B z 0 − B x E z c − B y B x 0 ) ( − 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ) = ( 0 E x c E y c E z c − E x c 0 − B z B y − E y c B z 0 − B x − E z c − B y B x 0 ) . {\displaystyle {\begin{pmatrix}-1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\0&0&0&1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}0&-{\frac {E_{x}}{c}}&-{\frac {E_{y}}{c}}&-{\frac {E_{z}}{c}}\\{\frac {E_{x}}{c}}&0&-B_{z}&B_{y}\\{\frac {E_{y}}{c}}&B_{z}&0&-B_{x}\\{\frac {E_{z}}{c}}&-B_{y}&B_{x}&0\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}-1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\0&0&0&1\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}0&{\frac {E_{x}}{c}}&{\frac {E_{y}}{c}}&{\frac {E_{z}}{c}}\\-{\frac {E_{x}}{c}}&0&-B_{z}&B_{y}\\-{\frac {E_{y}}{c}}&B_{z}&0&-B_{x}\\-{\frac {E_{z}}{c}}&-B_{y}&B_{x}&0\end{pmatrix}}.}
参照
引用
参考文献
基本概念 多様体の種類 主な結果 一般化 アプリケーション