广义相对论-学习记录4-第三章-张量分析与黎曼几何1
作者:互联网
广义相对论的数学语言是微分几何。微分几何用来描述“流形”:局部可以看做欧几里得空间,而全局形状则可能比较复杂。 N N N维欧几里得空间 R n \mathcal R^n Rn本身就是最简单的一种 N N N维流形
数学上,
N
N
N维流形可以写作
{
M
,
{
U
α
,
Φ
α
}
}
\{\mathcal M,\{U_\alpha,\Phi_\alpha\}\}
{M,{Uα,Φα}}。其中,
M
\mathcal M
M是一组点的集合,
{
U
α
}
\{U_\alpha\}
{Uα}是
M
\mathcal M
M中开集的集合:
M
=
⋃
α
U
α
\mathcal M = \bigcup\limits_\alpha U_\alpha
M=α⋃Uα
Φ
α
\Phi_\alpha
Φα是将
(
U
α
)
(U_\alpha)
(Uα)映射到
N
N
N维欧氏空间
R
n
\mathcal R^n
Rn的可微函数:
U
α
→
R
n
U_\alpha\rightarrow \mathcal R^n
Uα→Rn。对于
M
\mathcal M
M上每一点
p
p
p,至少存在一个
(
U
α
)
(U_\alpha)
(Uα)使得
p
∈
U
α
p\in U_\alpha
p∈Uα。这样就说
Φ
α
\Phi_\alpha
Φα定义了点
p
p
p的邻域
U
α
U_\alpha
Uα上的一个局域坐标系
1、n维仿射空间中的张量
仿射空间是没有起点,只有方向和大小的向量所构成的向量空间
相对论将物理规律表述为张量方程,使得在任一坐标下都具有相同的形式
张量与张量变换
坐标
n
n
n维空间中,一个点用
n
n
n个数组成的数组来描述,称为该点的坐标:
x
μ
=
(
x
1
,
x
2
,
⋯
,
x
n
)
x^\mu=(x^1,x^2,\cdots ,x^n)
xμ=(x1,x2,⋯,xn)
坐标变换
考虑两组坐标系
x
~
μ
\tilde x^\mu
x~μ和
x
μ
x^\mu
xμ,它们之间具备联系:
x
~
μ
=
x
~
μ
(
x
)
\tilde x^\mu = \tilde x^\mu (x)
x~μ=x~μ(x),其中
x
x
x代表数组
x
μ
x^\mu
xμ。从这个联系中可以导出任一点的坐标微分的变换公式:
d
x
~
μ
=
∂
x
~
μ
∂
x
α
d
x
α
d\tilde x^\mu=\frac{\partial \tilde x^\mu}{\partial x^\alpha}dx^\alpha
dx~μ=∂xα∂x~μdxα
这样就得到了变换矩阵。对于逆变情况而言,变换矩阵为
∂
x
~
M
∂
x
α
\dfrac{\partial \tilde x^M}{\partial x^\alpha}
∂xα∂x~M,而对于协变情况而言,变换矩阵为
∂
x
α
∂
x
~
M
\dfrac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde{x}^M}
∂x~M∂xα
说明:
(1)由此式可见, d x μ dx^\mu dxμ和 d x ~ μ d\tilde x^\mu dx~μ之间是线性变换,但并不说明 x μ x^\mu xμ与 x ~ μ \tilde x^\mu x~μ之间也是线性变换
(2)变换矩阵随不同的点而不同
(3)若
det
∣
∂
x
~
μ
∂
x
ν
∣
≠
0
\det\left|\dfrac{\partial \tilde x^\mu}{\partial x^\nu}\right|\neq 0
det∣∣∣∣∂xν∂x~μ∣∣∣∣=0或者
∞
\infty
∞,则存在逆变换,即
d
x
α
=
∂
x
α
∂
x
~
μ
d
x
~
μ
dx^\alpha=\dfrac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}d\tilde x^\mu
dxα=∂x~μ∂xαdx~μ。这两个变换矩阵满足关系:
∂
x
~
μ
∂
x
α
∂
x
α
∂
x
~
ν
=
δ
ν
μ
,
∂
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
~
μ
∂
x
β
=
δ
β
α
\frac{\partial \tilde x^\mu}{\partial x^\alpha}\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\nu}=\delta^\mu_\nu,\ \frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\frac{\partial \tilde x^\mu}{\partial x^\beta}=\delta^\alpha_\beta
∂xα∂x~μ∂x~ν∂xα=δνμ, ∂x~μ∂xα∂xβ∂x~μ=δβα
逆变张量
(1)零阶(标量):有 n 0 n^0 n0个分量,并且在坐标变换下不变,即: T ~ ( x ~ ) = T ( x ) \tilde T(\tilde x)=T(x) T~(x~)=T(x)。其中, T T T为坐标 x μ x^\mu xμ下的值, x x x和 x ~ \tilde x x~是同一点的两组不同的坐标
(2)一阶(逆变矢量):有
n
1
n^1
n1个分量,并且在坐标变换下具有如下变换形式:
T
~
μ
(
x
~
μ
)
=
∂
x
~
μ
∂
x
α
T
α
(
x
μ
)
\tilde T^\mu(\tilde x^\mu)=\dfrac{\partial \tilde x^\mu}{\partial x^\alpha}T^\alpha(x^\mu)
T~μ(x~μ)=∂xα∂x~μTα(xμ)
坐标微分
d
x
μ
dx^\mu
dxμ是一个逆变矢量
(3)二阶:有
n
2
n^2
n2个分量,并且在坐标变换下具有如下变换形式:
T
~
μ
ν
(
x
~
μ
)
=
∂
x
~
μ
∂
x
α
∂
x
~
ν
∂
x
β
T
α
β
(
x
μ
)
\tilde T^{\mu\nu}(\tilde x^\mu)=\frac{\partial \tilde x^\mu}{\partial x^\alpha}\frac{\partial \tilde x^\nu}{\partial x^\beta}T^{\alpha\beta}(x^\mu)
T~μν(x~μ)=∂xα∂x~μ∂xβ∂x~νTαβ(xμ)
(4)高阶以此类推
协变张量
(1)零阶(标量):与逆变相同
(2)一阶(协变矢量):
T
~
μ
(
x
~
μ
)
=
∂
x
α
∂
x
~
μ
T
α
(
x
μ
)
\tilde T_\mu(\tilde x^\mu)=\dfrac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}T_\alpha(x^\mu)
T~μ(x~μ)=∂x~μ∂xαTα(xμ)
(3)二阶:
T
~
μ
ν
(
x
~
μ
)
=
∂
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
β
∂
x
~
ν
T
α
β
(
x
μ
)
\tilde T_{\mu\nu}(\tilde x^\mu)=\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\frac{\partial x^\beta}{\partial \tilde x^\nu}T_{\alpha\beta}(x^\mu)
T~μν(x~μ)=∂x~μ∂xα∂x~ν∂xβTαβ(xμ)
(4)高阶以此类推
混合张量
(1)
T
μ
ν
{T^\mu}_\nu
Tμν满足变换规则:
T
~
μ
ν
=
∂
x
~
μ
∂
x
α
∂
x
β
∂
x
~
ν
T
α
β
{\tilde T^\mu}_\nu=\frac{\partial \tilde x^\mu}{\partial x^\alpha}\frac{\partial x^\beta}{\partial \tilde x^\nu}{T^\alpha}_\beta
T~μν=∂xα∂x~μ∂x~ν∂xβTαβ
(2)
T
β
1
,
β
2
,
…
,
β
q
α
1
,
α
2
,
…
,
α
p
T^{\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_p}_{\beta_1,\beta_2,\dots,\beta_q}
Tβ1,β2,…,βqα1,α2,…,αp称为
(
p
,
q
)
(p,q)
(p,q)阶张量
一个数组是否构成张量,在于它们在坐标变换下的变换行为
张量运算
(1)由于张量变换矩阵在不同点是不同的,所以只有在同一点的两个张量进行运算,才能保证计算结果还是张量。标量是例外
(2)张量的加法与减法:相应的分量相加或者相减,因此两个张量必须同阶,运算结果仍然是张量。例如: C ν μ = A ν μ ± B ν μ C^\mu_\nu=A^\mu_\nu\pm B^\mu_\nu Cνμ=Aνμ±Bνμ
(3)张量的乘法(外乘/直乘):例如, ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1)阶 A ν μ A^\mu_\nu Aνμ与 ( 1 , 0 ) (1,0) (1,0)阶 B μ B^\mu Bμ外乘定义为: C λ μ ν ≡ A λ μ B ν C^{\mu\nu}_\lambda\equiv A^\mu_\lambda B^\nu Cλμν≡AλμBν,得到 ( 2 , 1 ) (2,1) (2,1)阶张量。 ( p 1 , q 1 ) (p_1,q_1) (p1,q1)阶张量与 ( p 2 , q 2 ) (p_2,q_2) (p2,q2)阶张量外乘得到 ( p 1 + p 2 , q 1 + q 2 ) (p_1+p_2,q_1+q_2) (p1+p2,q1+q2)阶张量
(4)缩并:对于混合张量的某一对上下指标取相同的值并求和,例如 C ν = A λ λ ν C^\nu=A^{\lambda\nu}_\lambda Cν=Aλλν,或者 D μ = A λ μ λ D^\mu=A^{\mu\lambda}_\lambda Dμ=Aλμλ。一般来讲, ( p , q ) (p,q) (p,q)阶张量缩并一次得到 ( p − 1 , q − 1 ) (p-1,q-1) (p−1,q−1)阶张量
矢量的内积=外乘+缩并,即 C = A μ B μ C=A^\mu B_\mu C=AμBμ,结果是一个标量,但必须是一个协变矢量和一个逆变矢量才能进行
(5)张量不能定义除法运算,但如果有协变关系式,如 A μ = B ν μ C ν A^\mu=B^\mu_\nu C^\nu Aμ=BνμCν,且已知 A μ A^\mu Aμ, B ν μ B^\mu_\nu Bνμ均为张量,则能证明 C ν C^\nu Cν也是张量(商定理)
张量的对称性
以二阶逆变张量 T μ ν T^{\mu\nu} Tμν为例:
(1)若 T μ ν = T ν μ T^{\mu\nu}=T^{\nu\mu} Tμν=Tνμ,则称张量 T μ ν T^{\mu\nu} Tμν对指标 μ , ν \mu,\nu μ,ν对称
(2)若 T μ ν = − T ν μ T^{\mu\nu}=-T^{\nu\mu} Tμν=−Tνμ,则称张量 T μ ν T^{\mu\nu} Tμν对指标 μ , ν \mu,\nu μ,ν反对称
(3)若 T μ ν T^{\mu\nu} Tμν在坐标 x μ x^\mu xμ中对称,那么在另一任意坐标系 x ~ μ \tilde x^\mu x~μ中也对称
(4)上述所有讨论对协变张量也成立
(5)上述讨论对混合张量不成立。即便混合张量在一个坐标系下对称,在另一个坐标系中也不一定对称。在提到张量的对称性时,必须是两个上指标或者两个下指标,而不能是一上一下
(6)任一不对称的二阶逆变(协变)张量可以分解为一个对称张量和一个反对称张量之和:
T
μ
ν
=
S
μ
ν
+
A
μ
ν
T^{\mu\nu}=S^{\mu\nu}+A^{\mu\nu}
Tμν=Sμν+Aμν
其中:
S
μ
ν
=
1
2
(
T
μ
ν
+
T
ν
μ
)
≡
T
(
μ
ν
)
A
μ
ν
=
1
2
(
T
μ
ν
−
T
ν
μ
)
≡
T
[
μ
ν
]
S^{\mu\nu}=\frac{1}{2}(T^{\mu\nu}+T^{\nu\mu})\equiv T^{(\mu\nu)}\\ A^{\mu\nu}=\frac{1}{2}(T^{\mu\nu}-T^{\nu\mu})\equiv T^{[\mu\nu]}
Sμν=21(Tμν+Tνμ)≡T(μν)Aμν=21(Tμν−Tνμ)≡T[μν]
(7)对于高阶对称张量,是指其对任一对上下指标都是对称的。同理,对于高阶反对称张量,是指其对任一对上(下)指标都是反对称的,例如:
T
μ
ν
λ
=
T
μ
λ
ν
=
T
λ
ν
μ
=
T
ν
μ
λ
→
T
μ
ν
λ
对
称
T
μ
ν
λ
=
−
T
μ
λ
ν
=
−
T
λ
ν
μ
=
−
T
ν
μ
λ
→
T
μ
ν
λ
反
对
称
T^{\mu\nu\lambda}=T^{\mu\lambda\nu}=T^{\lambda\nu\mu}=T^{\nu\mu\lambda}\rightarrow T^{\mu\nu\lambda}对称\\ T^{\mu\nu\lambda}=-T^{\mu\lambda\nu}=-T^{\lambda\nu\mu}=-T^{\nu\mu\lambda}\rightarrow T^{\mu\nu\lambda}反对称
Tμνλ=Tμλν=Tλνμ=Tνμλ→Tμνλ对称Tμνλ=−Tμλν=−Tλνμ=−Tνμλ→Tμνλ反对称
(8)张量的对称化:对于任何一个张量,总是可以将其一定数目的上指标(或下指标)对称化:
T
(
μ
1
μ
2
⋯
)
σ
ρ
=
1
n
!
(
T
μ
1
μ
2
⋯
ρ
σ
+
遍
历
μ
1
⋯
μ
n
置
换
的
求
和
)
{{T_{(\mu_1\mu_2\cdots)}}^\sigma}_\rho=\frac{1}{n!}({T_{\mu_1\mu_2\cdots\rho}}^\sigma+遍历\mu_1\cdots\mu_n置换的求和)
T(μ1μ2⋯)σρ=n!1(Tμ1μ2⋯ρσ+遍历μ1⋯μn置换的求和)
例如:
T
(
μ
∣
ν
∣
ρ
)
=
1
2
(
T
μ
ν
ρ
+
T
ρ
ν
μ
)
T_{(\mu|\nu|\rho)}=\frac{1}{2}(T_{\mu\nu\rho}+T_{\rho\nu\mu})
T(μ∣ν∣ρ)=21(Tμνρ+Tρνμ)
???
(9)张量的反对称化:对于任何一个张量,总是可以将其一定数目的上指标(或下指标)反对称化:
T
[
μ
1
μ
2
⋯
]
ρ
σ
=
1
n
!
(
T
μ
1
μ
2
⋯
ρ
σ
+
遍
历
μ
1
⋯
μ
n
置
换
的
带
符
号
求
和
)
{T_{[\mu_1\mu_2\cdots]\rho}}^\sigma=\frac{1}{n!}({T_{\mu_1\mu_2\cdots\rho}}^\sigma+遍历\mu_1\cdots\mu_n置换的带符号求和)
T[μ1μ2⋯]ρσ=n!1(Tμ1μ2⋯ρσ+遍历μ1⋯μn置换的带符号求和)
其中,带符号的意思是做了奇数次对易后,该项前面加上一个负号,例如:
T
[
μ
ν
ρ
]
σ
=
1
6
(
T
μ
ν
ρ
σ
−
T
μ
ρ
ν
σ
+
T
ρ
μ
ν
σ
−
T
ν
μ
ρ
σ
+
T
ν
ρ
μ
σ
−
T
ρ
ν
μ
σ
)
T_{[\mu\nu\rho]\sigma}=\frac{1}{6}(T_{\mu\nu\rho\sigma}-T_{\mu\rho\nu\sigma}+T_{\rho\mu\nu\sigma}-T_{\nu\mu\rho\sigma}+T_{\nu\rho\mu\sigma}-T_{\rho\nu\mu\sigma})
T[μνρ]σ=61(Tμνρσ−Tμρνσ+Tρμνσ−Tνμρσ+Tνρμσ−Tρνμσ)
2、矢量的平移,仿射联络,张量的协变微分
仿射联络的定义
设 P P P点有协变张量 A μ ( P ) A_\mu(P) Aμ(P),将其平移至 Q Q Q点( P P P与 Q Q Q离的很近),记作 A μ ( P → Q ) A_\mu(P\rightarrow Q) Aμ(P→Q)
作为线性理论,平移引起的改变记作 δ A μ ( P ) \delta A_\mu(P) δAμ(P),要求:
(1)它正比于 A μ ( P ) A_\mu(P) Aμ(P)
(2)它正比于 d x μ dx^\mu dxμ
因此,
δ
A
μ
(
P
)
\delta A_\mu(P)
δAμ(P)应该具有如下表达式:
δ
A
μ
(
P
)
≡
A
μ
(
P
→
Q
)
−
A
μ
(
P
)
=
Γ
μ
ν
λ
(
P
)
A
λ
(
P
)
d
x
ν
\delta A_\mu(P)\equiv A_\mu(P\rightarrow Q)-A_\mu(P)=\Gamma^\lambda_{\mu\nu}(P)A_\lambda(P)dx^\nu
δAμ(P)≡Aμ(P→Q)−Aμ(P)=Γμνλ(P)Aλ(P)dxν
此处的比例系数
Γ
μ
ν
λ
\Gamma^\lambda_{\mu\nu}
Γμνλ就叫做
P
P
P点的“仿射联络”
同时要求:
(3) A μ ( P → Q ) A_\mu(P\rightarrow Q) Aμ(P→Q)在 Q Q Q点是协变张量
仿射联络的坐标变换关系
出发点: A μ ( P → Q ) A_\mu(P\rightarrow Q) Aμ(P→Q)是张量
A ~ μ ( P → Q ) = ( ∂ x α ∂ x ~ μ ) Q A μ ( P → Q ) \tilde A_\mu(P\rightarrow Q)=\left(\dfrac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\right)_QA_\mu(P\rightarrow Q) A~μ(P→Q)=(∂x~μ∂xα)QAμ(P→Q)
P
P
P与
Q
Q
Q相邻,所以可以用泰勒展开
(
∂
x
α
∂
x
~
μ
)
Q
=
(
∂
x
α
∂
x
~
μ
)
P
+
(
∂
2
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
~
ν
)
d
x
~
ν
=
(
∂
x
α
∂
x
~
μ
)
P
+
(
∂
2
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
~
ν
)
P
(
∂
x
~
ν
∂
x
σ
)
P
d
x
σ
\begin{aligned} \left(\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\right)_Q&=\left(\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\right)_P+\left(\frac{\partial^2 x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu\partial \tilde x^\nu}\right)d\tilde x^\nu\\ &=\left(\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\right)_P+\left(\frac{\partial^2 x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu\partial \tilde x ^\nu}\right)_P\left(\frac{\partial \tilde x^\nu}{\partial x^\sigma}\right)_P dx^\sigma \end{aligned}
(∂x~μ∂xα)Q=(∂x~μ∂xα)P+(∂x~μ∂x~ν∂2xα)dx~ν=(∂x~μ∂xα)P+(∂x~μ∂x~ν∂2xα)P(∂xσ∂x~ν)Pdxσ
得到:
A
~
μ
+
Γ
~
μ
ν
λ
A
~
λ
d
x
~
ν
=
(
∂
x
α
∂
x
~
μ
+
∂
2
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
~
ν
∂
x
~
ν
∂
x
σ
d
x
σ
)
(
A
α
+
Γ
α
γ
β
A
β
d
x
γ
)
=
∂
x
α
∂
x
~
μ
A
α
+
∂
2
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
~
ν
∂
x
~
ν
∂
x
σ
d
x
σ
A
α
+
∂
x
α
∂
x
~
μ
Γ
α
γ
β
A
β
d
x
γ
+
O
(
2
)
\begin{aligned} \tilde A_\mu+\tilde\Gamma^\lambda_{\mu\nu}\tilde A_\lambda d\tilde x^\nu&=\left(\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}+\frac{\partial ^2 x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu\partial \tilde x^\nu}\frac{\partial \tilde x^\nu}{\partial x^\sigma}dx^\sigma\right)(A_\alpha+\Gamma^\beta_{\alpha\gamma}A_\beta dx^\gamma)\\ &=\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}A_\alpha+\frac{\partial ^2 x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu\partial \tilde x^\nu}\frac{\partial \tilde x^\nu}{\partial x ^\sigma}dx^\sigma A_\alpha +\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\Gamma^\beta_{\alpha\gamma}A_\beta dx^\gamma + O(2) \end{aligned}
A~μ+Γ~μνλA~λdx~ν=(∂x~μ∂xα+∂x~μ∂x~ν∂2xα∂xσ∂x~νdxσ)(Aα+ΓαγβAβdxγ)=∂x~μ∂xαAα+∂x~μ∂x~ν∂2xα∂xσ∂x~νdxσAα+∂x~μ∂xαΓαγβAβdxγ+O(2)
最后得到仿射联络的变换公式:
Γ
~
μ
ν
λ
=
∂
2
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
~
ν
∂
x
~
λ
∂
x
α
+
∂
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
~
λ
∂
x
β
∂
x
γ
∂
x
~
ν
Γ
α
γ
β
\tilde\Gamma^\lambda_{\mu\nu}=\frac{\partial ^2 x^\alpha}{\partial\tilde x^\mu \partial \tilde x^\nu}\frac{\partial\tilde x^\lambda}{\partial x^\alpha}+\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\frac{\partial \tilde x^\lambda}{\partial x^\beta}\frac{\partial x^\gamma}{\partial \tilde x^\nu}\Gamma^\beta_{\alpha\gamma}
Γ~μνλ=∂x~μ∂x~ν∂2xα∂xα∂x~λ+∂x~μ∂xα∂xβ∂x~λ∂x~ν∂xγΓαγβ
仿射联络的性质
(1)对于逆变矢量
A
μ
(
P
)
A^\mu(P)
Aμ(P),可以证明:
A
μ
(
P
→
Q
)
=
A
μ
(
P
)
+
δ
A
μ
=
A
μ
(
P
)
−
Γ
λ
ν
μ
(
P
)
A
λ
(
P
)
d
x
ν
A^\mu(P\rightarrow Q)=A^\mu(P)+\delta A^\mu=A^\mu(P)-\Gamma^\mu_{\lambda\nu}(P)A^\lambda(P)dx^\nu
Aμ(P→Q)=Aμ(P)+δAμ=Aμ(P)−Γλνμ(P)Aλ(P)dxν
(2)
Γ
μ
ν
λ
\Gamma^\lambda_{\mu\nu}
Γμνλ不是张量,除非(???)
(3)容易得到:若同一仿射空间中引入两个联络 1 Γ μ ν λ _1\Gamma^\lambda_{\mu\nu} 1Γμνλ和 2 Γ μ ν λ _2\Gamma^\lambda_{\mu\nu} 2Γμνλ,则其差是一个 ( 1 , 2 ) (1,2) (1,2)阶张量
(4)容易得到:若联络的两个下指标不对称,那么将其变换顺序构成的新的量也是联络
(5)联络的对称组合也是联络,即: Γ ( μ ν ) λ ≡ 1 2 ( Γ μ ν λ − Γ ν μ λ ) \Gamma^\lambda_{(\mu\nu)}\equiv\dfrac{1}{2}(\Gamma^\lambda_{\mu\nu}-\Gamma^\lambda_{\nu\mu}) Γ(μν)λ≡21(Γμνλ−Γνμλ)是联络
(6)联络的反对称组合是一个张量,即: Γ [ μ ν ] λ ≡ 1 2 ( Γ μ ν λ − Γ ν μ λ ) \Gamma^\lambda_{[\mu\nu]}\equiv\dfrac{1}{2}(\Gamma^\lambda_{\mu\nu}-\Gamma^\lambda_{\nu\mu}) Γ[μν]λ≡21(Γμνλ−Γνμλ)是一个张量,称为“挠率张量”。挠率张量表征了空间的扭曲程度,它的绝对值度量了曲线上相邻两点的次法向量(与 P P P点的切向及法向量都垂直的向量)之间的夹角对弧长的变化率
(7)任一联络,总可以作如下分解:
Γ
μ
ν
λ
≡
Γ
(
μ
ν
)
λ
+
Γ
[
μ
ν
]
λ
\Gamma^\lambda_{\mu\nu}\equiv \Gamma^\lambda_{(\mu\nu)}+\Gamma^\lambda_{[\mu\nu]}
Γμνλ≡Γ(μν)λ+Γ[μν]λ
张量的协变微分
标量的协变微分
标量场的微商:
T
(
x
)
T(x)
T(x)对
x
μ
x^\mu
xμ的普通微商,记作
T
,
μ
T_{,\mu}
T,μ,即:
T
,
μ
≡
∂
T
∂
x
μ
T_{,\mu}\equiv\frac{\partial T}{\partial x^\mu}
T,μ≡∂xμ∂T
作如下坐标变化:
T
~
,
μ
≡
∂
T
~
∂
x
~
μ
=
∂
T
~
∂
x
α
∂
x
α
∂
x
~
μ
=
∂
T
∂
x
α
∂
x
α
∂
x
~
μ
=
T
,
α
∂
x
α
∂
x
~
μ
\tilde T_{,\mu}\equiv \frac{\partial\tilde T}{\partial \tilde x^\mu}=\frac{\partial \tilde T}{\partial x^\alpha}\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}=\frac{\partial T}{\partial x^\alpha}\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}=T_{,\alpha}\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}
T~,μ≡∂x~μ∂T~=∂xα∂T~∂x~μ∂xα=∂xα∂T∂x~μ∂xα=T,α∂x~μ∂xα
因此
T
,
α
T_{,\alpha}
T,α是
(
0
,
1
)
(0,1)
(0,1)阶张量,将其记作:
T
;
μ
≡
T
,
μ
T_{;\mu}\equiv T_{,\mu}
T;μ≡T,μ
即标量的协变微商就是其普通微商
协变矢量的协变微分
协变矢量微分后不是张量:
∂
T
μ
∂
x
ν
→
∂
T
~
μ
∂
x
~
ν
=
∂
2
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
~
ν
T
α
+
∂
x
α
∂
x
~
μ
∂
x
β
∂
x
~
ν
∂
T
α
∂
x
β
\frac{\partial T_\mu}{\partial x^\nu}\rightarrow \frac{\partial \tilde T_\mu}{\partial \tilde x^\nu}=\frac{\partial^2 x^\alpha}{\partial\tilde x^\mu\partial \tilde x^\nu}T_\alpha+\frac{\partial x^\alpha}{\partial \tilde x^\mu}\frac{\partial x^\beta}{\partial \tilde x^\nu}\frac{\partial T_\alpha}{\partial x^\beta}
∂xν∂Tμ→∂x~ν∂T~μ=∂x~μ∂x~ν∂2xαTα+∂x~μ∂xα∂x~ν∂xβ∂xβ∂Tα
上式中,右侧的第一项就不是张量
按原有的定义:
T
μ
,
ν
≡
lim
Q
→
P
T
μ
(
Q
)
−
T
μ
(
P
)
Δ
x
ν
T_{\mu,\nu}\equiv \lim\limits_{Q\rightarrow P}\frac{T_\mu(Q)-T_\mu(P)}{\Delta x^\nu}
Tμ,ν≡Q→PlimΔxνTμ(Q)−Tμ(P)
T
μ
(
P
)
T_\mu(P)
Tμ(P)不是张量。为了让微商后仍然是张量,定义“协变微商”:
T
μ
;
ν
≡
lim
Q
→
P
T
μ
(
Q
)
−
T
ν
(
P
→
Q
)
Δ
x
ν
T_{\mu;\nu}\equiv\lim\limits_{Q\rightarrow P}\frac{T_\mu(Q)-T_\nu(P\rightarrow Q)}{\Delta x^\nu}
Tμ;ν≡Q→PlimΔxνTμ(Q)−Tν(P→Q)
在该定义中,分子是张量,分母(
d
x
μ
dx^\mu
dxμ)也是张量,根据商定理,
T
μ
;
ν
T_{\mu;\nu}
Tμ;ν也是张量:
T
μ
;
ν
≡
lim
Q
→
P
T
μ
(
Q
)
−
T
ν
(
P
→
Q
)
Δ
x
ν
=
lim
Q
→
P
(
T
μ
(
Q
)
−
T
ν
(
P
)
Δ
x
ν
+
T
μ
(
P
)
−
T
ν
(
P
→
Q
)
Δ
x
ν
)
=
T
μ
,
ν
−
Γ
μ
ν
λ
T
λ
\begin{aligned} T_{\mu;\nu}&\equiv \lim\limits_{Q\rightarrow P}\frac{T_\mu(Q)-T_\nu(P\rightarrow Q)}{\Delta x^\nu}\\ &=\lim\limits_{Q\rightarrow P}\left(\frac{T_\mu(Q)-T_\nu(P)}{\Delta x^\nu}+\frac{T_\mu(P)-T_\nu(P\rightarrow Q)}{\Delta x^\nu}\right)\\ &=T_{\mu,\nu}-\Gamma^\lambda_{\mu\nu}T_\lambda \end{aligned}
Tμ;ν≡Q→PlimΔxνTμ(Q)−Tν(P→Q)=Q→Plim(ΔxνTμ(Q)−Tν(P)+ΔxνTμ(P)−Tν(P→Q))=Tμ,ν−ΓμνλTλ
即:
T
μ
;
ν
=
T
μ
,
ν
−
Γ
μ
ν
λ
T
λ
T_{\mu;\nu}=T_{\mu,\nu}-\Gamma^\lambda_{\mu\nu}T_\lambda
Tμ;ν=Tμ,ν−ΓμνλTλ
乘法规则
规定协变微商满足乘法规则:
(
A
⋯
⋯
B
⋯
⋯
)
;
λ
=
(
A
⋯
;
λ
⋯
)
B
⋯
⋯
+
A
⋯
⋯
(
B
⋯
;
λ
⋯
)
(A^\cdots_\cdots B^\cdots_\cdots)_{;\lambda}=(A^\cdots_{\cdots;\lambda})B^\cdots_\cdots+A^\cdots_\cdots(B^\cdots_{\cdots ;\lambda})
(A⋯⋯B⋯⋯);λ=(A⋯;λ⋯)B⋯⋯+A⋯⋯(B⋯;λ⋯)
任意阶张量的协变微商公式
利用上面得出的结论,可以推导出任意阶张量的协变微商公式,例如:
A
;
λ
μ
=
A
,
λ
μ
+
Γ
α
λ
μ
A
α
T
ν
;
λ
μ
=
T
ν
,
λ
μ
+
Γ
ρ
λ
μ
T
ν
ρ
−
Γ
ν
λ
ρ
T
ρ
μ
T
;
λ
μ
ν
=
T
,
λ
μ
ν
+
Γ
ρ
λ
μ
T
ρ
ν
+
Γ
ρ
λ
ν
T
μ
ρ
T
μ
ν
;
λ
=
T
μ
ν
,
λ
−
Γ
μ
λ
ρ
T
ρ
ν
−
Γ
ν
λ
ρ
T
μ
ρ
\begin{aligned} A^\mu_{;\lambda}&=A^\mu_{,\lambda}+\Gamma^\mu_{\alpha\lambda}A^\alpha\\ T^\mu_{\nu;\lambda}&=T^\mu_{\nu,\lambda}+\Gamma^\mu_{\rho\lambda}T^\rho_\nu-\Gamma^\rho_{\nu\lambda}T^\mu_\rho\\ T^{\mu\nu}_{;\lambda}&=T^{\mu\nu}_{,\lambda}+\Gamma^\mu_{\rho\lambda}T^{\rho\nu}+\Gamma^\nu_{\rho\lambda}T^{\mu\rho}\\ T_{\mu\nu;\lambda}&=T_{\mu\nu,\lambda}-\Gamma^\rho_{\mu\lambda}T_{\rho\nu}-\Gamma^\rho_{\nu\lambda}T_{\mu\rho} \end{aligned}
A;λμTν;λμT;λμνTμν;λ=A,λμ+ΓαλμAα=Tν,λμ+ΓρλμTνρ−ΓνλρTρμ=T,λμν+ΓρλμTρν+ΓρλνTμρ=Tμν,λ−ΓμλρTρν−ΓνλρTμρ
在进行微商时,每一个上指标都按照逆变张量的微商那样操作一次,而每一个下指标则按照协变张量的微商那样操作一次
标签:第三章,mu,alpha,黎曼,张量分析,tilde,partial,nu,lambda 来源: https://blog.csdn.net/qq_41959720/article/details/120736768