Предупреждение: вам может быть интересно, почему этого нет в Math Stack Exchange. На самом деле это так. Я задал там тот же вопрос несколько дней назад, но не получил ответа, и поскольку я думаю, что этот вопрос больше направлен на «физический взгляд» на тензоры и связан с Конвенцией Эйнштейна, я оставлю вопрос здесь.
Оригинальный вопрос ниже
Я пытаюсь самостоятельно изучить тензорное исчисление. Я пытался вывести обозначения для ковариантных и контравариантных индексов матрицы линейного преобразования ( тип тензора).
Итак, я сделал следующее: случае, а затем попытаться найти закономерность.
Для ковекторов (ковариантный) : (Сначала я предполагаю, что оба индекса матрицы являются контравариантными, просто для простоты обозначений. Позже я «исправлю» это в соответствии с тем, что я нашел).
У нас есть:
Эта конструкция, которую я сделал, будет эквивалентна:
Мой другой вопрос заключается в том, возможно ли прибытие к следующему:
Используя матричную алгебру? Это возможно?
Я действительно смущен. Я видел, как тензоры 2-го порядка записываются как и в качестве . В чем разница между ними? Действуют ли они одинаково на векторах?
Прежде всего, я должен сказать, что матрицы не являются тензорами или наоборот. Матрицы — это просто массивы чисел, а тензоры — это инвариантные объекты, имеющие ковариантные или контравариантные компоненты с точностью до некоторого базиса.
Кстати, равенства, которые вы написали, неверны. Если у вас на одной стороне контравариантный тензор, то вам нужно иметь и другую сторону контравариантного тензора. Например, должно быть или подобное.
Во-первых, я хотел бы прояснить некоторые аспекты ковариантных и контравариантных преобразований тензора, прежде чем я напишу ответ на вопрос о порядке индексов, который в итоге оказался бы тривиальным.
Тензоры не являются матрицами или массивами чисел. Тензоры — это объекты в векторном пространстве, которые в целом не меняются при преобразовании координат. Векторы — это один из примеров тензоров, вектор — это тот же вектор, даже если вы выражаете его в другой системе координат. Трансформируются только компоненты, поскольку меняются основы, но не все целиком.
Таким образом, выражение тензора в виде массива чисел подразумевает некоторые специфические свойства преобразования компонентов, зависящие от преобразования одного базиса в другой. Эти свойства состоят из ковариантных и контравариантных преобразований.
Предположим, мы работаем в системах координат, и . Итак, тензоры и можно записать в разных системах координат следующим образом:
Таким образом, штрихованные компоненты можно записать через нештрихованные компоненты соответственно следующим образом:
где нужно отслеживать простые числа в соответствии с цепным правилом при использовании равенства между (.a) и (.b) соответственно. Все, что подчиняется этим базисным преобразованиям компонентов, оставляющим объект неизменным, называется тензором .
Теперь можно выразить тензор и в любом базисе, даже в некоординатном, т.е. и где обратимая карта, , называется тетрадным полем или вирбейном (в 4D). Таким образом, новые компоненты будут и , соответственно.
Если вы рассмотрите правильную версию равенства, которое вы написали, , в этом контексте, который я объяснил выше, вы можете увидеть, как это становится действительным, если вы явно записываете преобразования координат.
С другой стороны, связь между ковариантными и контравариантными компонентами обрабатывается с помощью карты, называемой метрикой :
Теперь возьмем тензор второго ранга, . Порядок индексов важен, если тензор асимметричен, т. е. . Если поднять первый или второй показатель через метрику соответственно,
Триаттикус
Джанмаркз
СлучайныйПреобразование Фурье
встроенное_устройство
Кнчжоу
встроенное_устройство