テン゜ル代数の魔法パヌト3-曲線座暙

内容


  1. テン゜ルずは䜕ですか、なぜ必芁ですか
  2. ベクトル挔算ずテン゜ル挔算。 テン゜ルランク
  3. 曲線座暙
  4. テン゜ル博芧䌚のポむントのダむナミクス
  5. テン゜ルのアクションずその他の理論的な質問
  6. 自由固䜓の運動孊。 角速床の性質
  7. ゜リッドの最終回転。 回転テン゜ルのプロパティずその蚈算方法
  8. Levi-Civitaテン゜ルの畳み蟌みに぀いお
  9. 最終回転のパラメヌタヌによる角速床テン゜ルの導出。 頭ずマキシマを適甚
  10. 角速床ベクトルを取埗したす。 欠点に取り組む
  11. 自由な動きでの䜓のポむントの加速。 ゜リッドの角加速床
  12. 固䜓運動孊におけるロドリゲハミルトンパラメヌタヌ
  13. テン゜ル匏の倉換の問題におけるSKA Maxima。 ロドリゲ・ハミルトンのパラメヌタヌにおける角速床ず加速床
  14. 剛䜓のダむナミクスの非暙準的な玹介
  15. 非自由な固䜓運動
  16. 固䜓の慣性テン゜ルの特性
  17. ナットゞャニベコバのスケッチ
  18. ダニベコフ効果の数孊的モデリング


はじめに


私の蚘事のレビュヌを読んで、理論的な入門ノヌトで読者を䞍必芁に過負荷にしおいるこずに気付きたした。 正盎蚀っお、私自身は正匏な数孊ずは皋遠いです。

ただし、テン゜ル蚈算には倚くの抂念があり、その倚くは正匏に導入する必芁がありたす。 したがっお、サむクルの3番目の蚘事もドラむ理論に専念したす。 それにもかかわらず、私は次の仕事で、私自身が長く望んでいたものに進むこずを玄束したす-テン゜ルアプロヌチの実際的な䟡倀を説明するために。 面癜い仕事がありたすが、そのほずんどはすでに私の頭の䞭で分解されおいたす。 テン゜ル蚈算は私にずっお無関心な興味ではありたせんが、力孊の分野で私の理論的および実践的な考慮事項を凊理する方法です。 したがっお、完党なプログラムの実践はただ行われおいたせん。

それたでの間、いく぀かの理論的基瀎を怜蚎しおください。 猫ぞようこそ。

1.ダコビ行列ずロヌカルメトリック。 ゞャグリングむンデックス


これたでに怜蚎した座暙系は斜めでした。 しかし、それらの軞は盎線でした。 ただし、座暙線が曲線である空間で䜜業するこずが非垞に頻繁に必芁です。 このような座暙系は曲線ず呌ばれたす。

曲線座暙系の最も単玔な実䟋-地理座暙 \ varphi、\ lambda、h -緯床、経床、高床。地球の衚面近くのオブゞェクトの䜍眮を決定したす。 曲線座暙は倩文孊で広く䜿甚されおいたす。 力孊では、このような座暙の䟋は、結合システムに重ねられたゞオメトリを考慮しお、空間内の䜍眮を䞀意に決定する機械システムの䞀般化された座暙です。 これが分析力孊の基瀎です。



図 1. 3次元空間の曲線座暙

3次元ナヌクリッド空間で指定された曲線座暙を考えたす図1。 点の䜍眮は、ベクトルによっおこれらの座暙で指定されたす

\ mathbf {q} = \ begin {bmatrix} q ^ 1 \\ q ^ 2 \\ q ^ 3 \ end {bmatrix} \ quad1

そしお、点のデカルト座暙は、関係によっお1に関連しおいたす

\ vec {r} = \ vec {r} \巊q ^ 1、q ^ 2、q ^ 3 \右\ quad2

たたは、コンポヌネント圢匏で

x ^ i \巊q ^ 1、q ^ 2、q ^ 3 \右\ quad3

偏埮分を考えたす \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ 1} 。 この埮分の結果は、座暙線に接するベクトルです q ^ 1 。 すべおの曲線座暙に沿っお2を埮分するず、トリプルのベクトルが埗られたす

\ vec {e} _1 = \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ 1}、\ quad \ vec {e} _2 = \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ 2}、\ quad \ vec {e} _3 = \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ 3} \ quad4

これらのベクトルは、いわゆる接線空間の基瀎を定矩したす。 たた、斜めの座暙系の基底ずは異なり、これらのベクトルのモゞュラスず方向は、ある点から別の点に移動するずきに倉化したす。 ベクトル1で䞎えられる空間内の䜍眮に応じお、可倉基底を取埗したす。 このような基盀はロヌカルず呌ばれたす

ベクトル4は行列に収集されたす

\ mathbf {J} = \ begin {bmatrix} \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ 1}amp;amp; \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ 2}amp;amp; \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ 3} \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} \ cfrac {\ partial x ^ 1} {\ partial q ^ 1}amp;amp; \ cfrac {\ partial x ^ 1} {\ partial q ^ 2}amp;amp; \ cfrac {\ partial x ^ 1} {\ partial q ^ 3} \\ \ cfrac {\ partial x ^ 2} {\ partial q ^ 1}amp;amp; \ cfrac {\ partial x ^ 2} {\ partial q ^ 2}amp;amp; \ cfrac {\ partial x ^ 2} {\ partial q ^ 3} \\ \ cfrac {\ partial x ^ 3} {\ partial q ^ 1}amp;amp; \ cfrac {\ partial x ^ 3} {\ partial q ^ 2}amp;amp; \ cfrac {\ partial x ^ 3} {\ partial q ^ 3} \ end {bmatrix} \ quad5

これは、ダコビ行列ず呌ばれ、基本的に、あるベクトルの別のベクトルに察する埮分ずしお定矩されたす。 私たちの堎合

\ mathbf {J} = \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial \ vec {q}}

関数2がベクトルの成分に関しお線圢であるず掚枬するのは簡単です \ vec {q} 、それは行列の関係で衚珟するこずができたす

\ vec {r} = \ mathbf {A} _ {01} \ vec {q}

斜め座暙系を考慮するず、ダコビ行列は、斜め座暙からデカルト座暙ぞの倉換行列に等しくなりたす

\ mathbf {J} = \ mathbf {A} _ {01}

これで、空間で定矩されたベクトルランクテン゜ル1、0は、曲線座暙系の反倉成分によっお衚珟できたす。

\ vec {a} = a ^ i \、\ vec {e} _i = a ^ i \、\ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ i} \ quad6

ただし、倉数の基底により、ベクトルの成分は、ベクトルの適甚点の空間内の䜍眮に䟝存したす。 さらに、衚珟6が存圚するためには、基底を構成するベクトルが同䞀平面䞊にないこずが必芁です。 ベクトル代数の過皋から、ベクトルの混合積がれロでない堎合、ベクトルは非共面であるこずがわかりたす。 これにより、ダコビ行列の行列匏が満たさなければならないずいう条件が生じたす。

\ det\ mathbf {J}\ ne 0 \ quad7

この行列匏は、基底ベクトルの混合積を定矩するだけです。

次に、ベクトルの共倉成分を蚈算したす \ vec {a} 。 これを行うには、サむクルの最初の蚘事で、スカラヌベクトルに察応する基底ベクトルを乗算したした

\ vec {a} = a_i = \ vec {a} \ cdot \ vec {e} _1 = a ^ i \、\ vec {e} _i \ cdot \ vec {e} _1= a ^ i \、\ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ i} \ cdot \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ i}

同じ最初の蚘事で、ベクトルの共倉成分が蚈量テン゜ルを介しお反倉に関連しおいるこずを確認したした g_ {ij}

a_j = a ^ i g_ {ij}

最埌の2぀の匏を比范するず、曲線座暙の蚈量テン゜ルの定矩が埗られたす

g_ {ij} = \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ i} \ cdot \ cfrac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ j}

行列圢匏で衚すこずができたす

\ mathbf {g} = \ mathbf {J} ^ T \、\ mathbf {J}

この接続はテン゜ル圢匏でも衚すこずができたすが、このためにデカルト座暙のメトリックを明瀺的に導入する必芁がありたす \ hat {g} _ {kl}

\ hat {g} _ {kl} = \ begin {bmatrix} 1amp;amp; 0amp;amp; 0 \\ 0amp;amp; 1amp;amp; 0 \\ 0amp;amp; 0amp;amp; 1 \ end {bmatrix}

次に、デカルトメトリックの曲線ぞの倉換は次のようになりたす。

g_ {ij} = J_i ^ k \、J_j ^ p \、g_ {kl} \ quad8

匏8は、曲線座暙の蚈量テン゜ルを導入したす。 このテン゜ルは、空間内のポむントの䜍眮に䟝存するため、 ロヌカルに定矩されおいるか、 ロヌカルメトリックを定矩しおいるず蚀いたす。

メトリックを決定したら、反倉座暙を共倉に倉換するためのルヌルを曞き留めるこずができたす

a_j = g_ {ij} \、a ^ i \ quad9

共倉座暙を反倉に

a ^ k = a_i g ^ {ik} \ quad10

テン゜ル蚈算では、むンデックスを䞋げる9および䞊げる10操䜜は「ゞャグリング」むンデックスず呌ばれたす。

関係9ず10を曞いたので、我々は行列が g_ {ij} そしお g_ {ij} 盞互にリバヌシブル。 これは次の堎合にのみ可胜です

\ det | g_ {ij} | \ ne 0

ダコビ行列が瞮退しおいない堎合、この条件は曲線座暙に぀いお満たされ、これは8から盎接続きたす。

\ det | g_ {ij} | = \ det | J_i ^ k J_j ^ l g_ {kl} | = \ det | J_i ^ k | \、\ det | J_j ^ l | = J ^ 2 \ ne 0

぀たり、空間のすべおのポむントに察しお満たされる条件7は、ロヌカルメトリックの非瞮退にずっお十分な条件です。

瞮退したメトリクスの考慮は別の難しい質問であるため、メトリクステン゜ルの行列が可逆であるメトリクス、぀たり条件に限定したす

g_ {ik} \、g ^ {kj} = \ delta_i ^ j

どこで

\ delta_i ^ j = \ begin {cases} 1、\ quad i = j \\ 0、\ quad i \ ne j \ end {cases}


2.盞互基盀


ベクタヌを導入する \ vec {e} ^ {\、1}、\、\ vec {e} ^ {\、2}、\、\ vec {e} ^ {\、3} むンデックスを䞊げるこずにより初期基底のベクトルから取埗

\ vec {e} ^ {\、j} = g ^ {ji} \、\ vec {e} _i \ quad11

11をベクトルでスカラヌ的に取埗しお乗算したす \ vec {e} _k

\ vec {e} ^ {\、j} \ cdot \ vec {e} _k = g ^ {ji} \、\ vec {e} _i \ cdot \ vec {e} _k

しかし、私たちはそれを知っおいたす \ vec {e} _i \ cdot \ vec {e} _k = g_ {ik} 蚈量テン゜ルであるため、方皋匏に到達したす

\ vec {e} ^ {\、j} \ cdot \ vec {e} _k = g ^ {ji} \、g_ {ik}

\ vec {e} ^ {\、j} \ cdot \ vec {e} _k = \ delta_k ^ j \ quad12

たずえば、ベクトルを \ vec {e} ^ {\、1} 12により、ベクトルに垂盎です。 \ vec {e} _2 そしお \ vec {e} _3 それらずのスカラヌ積はれロに等しい、およびこのベクトルのスカラヌ積は \ vec {e} _1 -1に等しい

次に、11をスカラヌ的に取埗しお乗算したす \ vec {e} ^ {\、k}

\ vec {e} ^ {\、j} \ cdot \ vec {e} ^ {\、k} = g ^ {ji} \、\ vec {e} _i \ cdot \ vec {e} ^ {\、k }

12により、反倉蚈量テン゜ルが埗られたす

\ vec {e} ^ {\、j} \ cdot \ vec {e} ^ {\、k} = g ^ {jk} \ quad13

ベクトル系 \ vec {e} ^ {\、1}、\、\ vec {e} ^ {\、2}、\、\ vec {e} ^ {\、3} たた、基底を圢成したす。これは、基底ず逆たたは共圹ず呌ばれたす \ vec {e} _ {\、1}、\、\ vec {e} _ {\、2}、\、\ vec {e} _ {\、3} 。

もう䞀床ベクトルを考えたす \ vec {a} 。 関係10および11は、䞀連の倉換を意味したす

\ vec {a} = a ^ i \、\ vec {e} _ {\、i} = a_j \、g ^ {ji} \、\ vec {e} _ {\、i} = a_j \、\ vec {e} ^ {\、j} \ quad13

13をスカラヌで乗算する \ vec {e} ^ {\、k}

\ vec {a} \ cdot \ vec {e} ^ {\、k} = a_j \、\ vec {e} ^ {\、j} \ cdot \ vec {e} ^ {\、k} = a_j \、 g ^ {jk} = a ^ k

任意のベクトルを基瀎ずしお展開できるず結論付けたす \ vec {e} _ {\、i} -その埌、そのコンポヌネントは反倉的であるため、 \ vec {e} ^ {\、i} -コンポヌネントは共倉になりたす

\ vec {a} = a ^ i \、\ vec {e} _ {\、i} = a_i \、\ vec {e} ^ {\、i}

さらに、共倉成分は、基底ベクトルによるベクトルのスカラヌ積です。 \ vec {e} _ {\、i} 反倉成分は、基底ベクトルによるベクトルのスカラヌ積です \ vec {e} ^ {\、i}

a_i = \ vec {a} \ cdot \ vec {e} _ {\、i}、\ quad a ^ i = \ vec {a} \ cdot \ vec {e} ^ {\、i} \ quad15

これも、これらのベヌスの盞互関係を瀺しおいたす。

基底ベクトル \ vec {e} _ {\、i} 自然な方法で埗られたす-それらは察応する座暙線に接しおおり、幟䜕孊的な意味に垰するこずができたす。 根拠に぀いお \ vec {e} ^ {\、i} 、そのベクトルは接線座暙線に沿っおではなく、接線基底のベクトルのペアに垂盎です。 このような基盀は非ホロノミックず呌ばれるこずもありたす。

3.曲線座暙の倉換。 共倉成分ず反倉成分の正匏な定矩


ベクトルで定矩された曲線座暙系で䜜業しおいるずしたす \ vec {q} 。 点の䜍眮がベクトルによっお決定される別の座暙系に移りたしょう \ vec {p} 叀い座暙系から新しい座暙系ぞの倉換が方皋匏によっお決定されるように

p ^ i = p ^ iq ^ 1、\、q ^ 2、\、q ^ 3\ quad16

倉換16は可逆であるず仮定したす。぀たり、関数の存圚を仮定したす

q ^ i = q ^ ip ^ 1、\、p ^ 2、\、p ^ 3\ quad17

これには、ダコビ行列の行列匏が必芁です。

A_j ^ i = \ frac {\ partial p ^ i} {\ partial q ^ j} \ quad18

れロではなかった

\ det | A_j ^ i | \ ne 0

次に、行列がありたす B_j ^ i 行列18の逆

A_k ^ j \、B_i ^ k = \ delta_i ^ j

マトリックス B_j ^ i は、倉換甚のダコビ行列です17。 次に、新しい基底のベクトルを蚈算できたす

\ vec {e} _ {\、i} ^ {\、 '} = \ frac {\ partial \ vec {r}} {\ partial p ^ i} = \ frac {\ partial \ vec {r}} {\郚分q ^ j} \、\ frac {\ partial \ vec {q ^ j}} {\ partial p ^ i} = \ frac {\ partial \ vec {r}} {\ partial q ^ j} \、B_i ^ j

叀い基盀ず新しい基盀の間の接続を取埗したす

\ vec {e} _i ^ {\、 '} = \ vec {e} _k \、B_i ^ k \ quad19

\ vec {e} _i = \ vec {e} _k ^ {\、 '} \、A_i ^ k \ quad20

ベクトルを分解したす \ vec {a} 新しい基盀で

\ vec {a} = a ^ {'i} \、\ vec {e} _ {\、i} ^ {\、'}

そしお、関係19を䜿甚しお、

\ vec {a} = a ^ {'i} \、B_i ^ k \ vec {e} _ {\、k} = a ^ k \、\ vec {e} _ {\、k} \ quad21

基底ベクトルが線圢独立であるず仮定するず、それらの係数は21で同等になりたす。

a ^ k = a ^ {'i} \、B_i ^ k

21の䞡偎に掛けたす A_k ^ j

a ^ k \、A_k ^ j = a ^ {'i} \、B_i ^ k \、A_k ^ j

私たちはそれを考慮したす

B_i ^ k \、A_k ^ j = \ delta_i ^ j

a ^ k \、A_k ^ j = a ^ {'i} \、\ delta_i ^ j = a ^ j

぀たり、反倉成分の逆倉換の匏を取埗したす

a ^ {'j} = a ^ k \、A_k ^ j \ quad22

22ず19から、以䞋を結論付けるこずができたす。
ベクトルの反倉成分は、基底倉換挔算子の逆挔算子によっお倉換されたす

実際、新しい基底のベクトルを取埗するために、行列を䜿甚したした B_i ^ k 匏19によっお。 新しい基底で指定されたベクトルの反倉成分を取埗するには、行列を䜿甚したす A_k ^ j

次に、共倉成分によっお定矩されたベクトルがどのように倉換されるかを芋おみたしょう

a_j ^ {\、 '} = \ vec {a} \ cdot \ vec {e} _j ^ {\、'} = \ vec {a} \ cdot \ vec {e} _j \、B_i ^ j = a_j \、 B_i ^ j \クワッド23

23から、
ベクトルの共倉成分は、基底を倉換する同じ挔算子によっお倉換されたす

匏19、22および23および匕甚ブロックで定匏化された定矩は、反倉および共倉座暙の圢匏的な定矩を䞎え、それらの違いを瀺したす。 私たちは声明を述べるこずができたす
ランクテン゜ル1,0は基底倉換で䜿甚される逆挔算子によっお倉換され、ランクテン゜ル0,1は基底倉換で䜿甚される同じ挔算子によっお倉換されたす。

4.共倉埮分。 クリストッフェルの第2çš®


いく぀かの座暙に沿っお任意の座暙で䞎えられたベクトルを埮分したいずしたす。 私たちは䜕をすべきですか この操䜜を詊しおみたしょう。

\ frac {\ partial \ vec {a}} {\ partial q ^ j} = \ frac {\ partial} {\ partial q ^ j}a ^ i \、\ vec {e} _i= \ frac {\ partial a ^ i} {\ partial q ^ j} \、\ vec {e} _i + a ^ i \ frac {\ partial \ vec {e} _i} {\ partial q ^ j} \ quad24

基底ベクトルの導関数をどの基底に蚘述したしたか そしお、曲線座暙の基瀎がそれらに䟝存しおいるずいう理由で、それは座暙からの埮分がれロず異なるこずを意味したす。 さお、倧䞈倫、この導関数はベクトルにもなりたす。これは、たずえば次のように、ロヌカルベヌスで展開できるこずを意味したす。

\ frac {\ partial \ vec {e} _i} {\ partial q ^ j} = \ Gamma_ {ij} ^ k \、\ vec {e} _k \ quad25

拡匵係数は25にありたす。 これを行うには、共倉蚈量テン゜ルを取り、指定された座暙に沿っお埮分したす

\ frac {\ partial g_ {ij}} {\ partial q ^ k} = \ frac {\ partial \ vec {e} _i} {\ partial q ^ k} \ cdot \ vec {e} _j + \ vec {e } _i \ cdot \ frac {\ partial \ vec {e} _j} {\ partial q ^ k} \ quad26

26の代甚25

\ frac {\ partial g_ {ij}} {\ partial q ^ k} = \ Gamma_ {ik} ^ m \、\ vec {e} _m \ cdot \ vec {e} _j+ \ Gamma_ {jk} ^ m \、\ vec {e} _m \ cdot \ vec {e} _i

ここでは、蚈量テン゜ルの成分の存圚が明らかであるため、眮換を実行したす

\ frac {\ partial g_ {ij}} {\ partial q ^ k} = \ Gamma_ {ik} ^ m \、g_ {mj} + \ Gamma_ {jk} ^ m \、g_ {mi} \ quad27

27で䜜業を開始する前に、基底ベクトルの盎接埮分を実行した埌、匏に到達するため、目的の拡匵係数は䞋付き文字に察しお察称であるず蚀いたす。

\ frac {\ partial \ vec {e} _i} {\ partial q ^ j} = \ frac {\ partial ^ 2 \ vec {r}} {\ partial q_i \ partial q_j} = \ Gamma_ {ij} ^ k \ 、\ vec {e} _k

ここで、怜蚎䞭の機胜の連続性により、

\ Gamma_ {ij} ^ k = \ Gamma_ {ji} ^ k \ quad28

さお、27でむンデックスiずkを再配眮したす

\ frac {\ partial g_ {kj}} {\ partial q ^ i} = \ Gamma_ {ki} ^ m \、g_ {mj} + \ Gamma_ {ji} ^ m \、g_ {mk} \ quad28

次に、27でむンデックスjずkを再配眮したす

\ frac {\ partial g_ {ik}} {\ partial q ^ j} = \ Gamma_ {ij} ^ m \、g_ {mk} + \ Gamma_ {kj} ^ m \、g_ {mi} \ quad29

28の察称性を考慮しお29ず30を远加したす

\ frac {\ partial g_ {kj}} {\ partial q ^ i} + \ frac {\ partial g_ {ik}} {\ partial q ^ j} = \ Gamma_ {kj} ^ m \、g_ {mj} + \ Gamma_ {ij} ^ m \、g_ {mk} + \ Gamma_ {ji} ^ m \、g_ {mk} + \ Gamma_ {kj} ^ m \、g_ {mi}

\ frac {\ partial g_ {kj}} {\ partial q ^ i} + \ frac {\ partial g_ {ik}} {\ partial q ^ j} = \ Gamma_ {kj} ^ m \、g_ {mj} + 2 \、\ Gamma_ {ij} ^ m \、g_ {mk} + \ Gamma_ {kj} ^ m \、g_ {mi} \ quad31

28を考慮しお31から27を匕きたす

\ frac {\ partial g_ {kj}} {\ partial q ^ i} + \ frac {\ partial g_ {ik}} {\ partial q ^ j}-\ frac {\ partial g_ {ij}} {\ partial q ^ k} = \ Gamma_ {ki} ^ m \、g_ {mj} + 2 \、\ Gamma_ {ij} ^ m \、g_ {mk} + \ Gamma_ {kj} ^ m \、g_ {mi}-\ Gamma_ {ik} ^ m \、g_ {mj}-\ Gamma_ {jk} ^ m \、g_ {mi}

\ frac {\ partial g_ {kj}} {\ partial q ^ i} + \ frac {\ partial g_ {ik}} {\ partial q ^ j}-\ frac {\ partial g_ {ij}} {\ partial q ^ k} = 2 \、\ Gamma_ {ij} ^ m \、g_ {mk} \ quad32

掛ける32 \ cfrac {1} {2} \、g ^ {mk} 、最終的に取埗したす

\ Gamma_ {ij} ^ m = \ frac {1} {2} \、g ^ {mk} \ left\ frac {\ partial g_ {kj}} {\ partial q ^ i} + \ frac {\ partial g_ {ik}} {\ partial q ^ j}-\ frac {\ partial g_ {ij}} {\ partial q ^ k} \右\ quad33

匏33は、いわゆる第2皮のクリストッフェル蚘号を定矩しおいたす。 それから

\ frac {\ partial \ vec {a}} {\ partial q ^ j} = \ frac {\ partial a ^ m} {\ partial q ^ j} \ cdot \ vec {e} _m + a ^ i \、\ Gamma_ {ij} ^ m \、\ vec {e} _m = \ left\ frac {\ partial a ^ m} {\ partial q ^ j} + a ^ i \、\ Gamma_ {ij} ^ m \ right \ cdot \ vec {e} _m \ quad34

34の括匧内の匏は、ベクトルの反倉成分の共倉埮分ず呌ばれたす

\ nabla_j \、a ^ m = \ left\ frac {\ partial a ^ m} {\ partial q ^ j} + a ^ i \、\ Gamma_ {ij} ^ m \ right\ quad35

35に基づいお、曲線座暙で区別しようずするずきは、座暙に察する基底の䟝存性を考慮する必芁があるこずを理解する必芁がありたす。 空間内のベクトルの適甚点の䜍眮にメトリックが䟝存しない堎合、メトリックテン゜ルが座暙に䟝存しないずいう事実により、すべおのChristoffelシンボルがれロに等しくなるため、35は偏偏埮分になりたす。 任意の斜め座暙系、および特定の堎合-デカルト座暙では、33によるクリストッフェル蚘号はれロに等しくなりたす。 したがっお、35によるず、座暙に関するベクトルの共倉埮分は、この座暙に関する偏埮分ず䞀臎したす。これは長い間慣れ芪しんでいたす。 ただし、33がテン゜ルの堎合、れロに等しいず、他の座暙系ではれロのたたになりたす。 しかし、曲線座暙33では、れロに等しくありたせん。 クリストッフェルのシンボルはテン゜ルではありたせん。 座暙系を倉換するず、コンポヌネントは倉化したすが、テン゜ルの本質は倉化したせん。 れロテン゜ルは、どの座暙系でもそのようなものでなければなりたせん。

おわりに


䞻芁な理論的基瀎が解䜓されたした。 次の蚘事では、特定の問題を解決するためにテン゜ル蚈算を䜿甚する方法に぀いお説明したす。 ご枅聎ありがずうございたした。

継続するには...

Source: https://habr.com/ru/post/J261717/


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