19 Oct

【理解黎曼几何】6. 曲率的计数与计算(Python)

曲率的独立分量

黎曼曲率张量是一个非常重要的张量,当且仅当它全部分量为0时,空间才是平直的。它也出现在爱因斯坦的场方程中。总而言之,只要涉及到黎曼几何,黎曼曲率张量就必然是核心内容。

已经看到,黎曼曲率张量有4个指标,这也意味着它有$n^4$个分量,$n$是空间的维数。那么在2、3、4维空间中,它就有16、81、256个分量了,可见,要计算它,是一件相当痛苦的事情。幸好,这个张量有很多的对称性质,使得独立分量的数目大大减少,我们来分析这一点。

首先我们来导出黎曼曲率张量的一些对称性质,这部分内容是跟经典教科书是一致的。定义
$$R_{\mu\alpha\beta\gamma}=g_{\mu\nu}R^{\nu}_{\alpha\beta\gamma} \tag{50} $$
定义这个量的原因,要谈及逆变张量和协变张量的区别,我们这里主要关心几何观,因此略过对张量的详细分析。这个量被称为完全协变的黎曼曲率张量,有时候也直接叫做黎曼曲率张量,只要不至于混淆,一般不做区分。通过略微冗长的代数运算(在一般的微分几何、黎曼几何或者广义相对论教材中都有),可以得到
$$\begin{aligned}&R_{\mu\alpha\beta\gamma}=-R_{\mu\alpha\gamma\beta}\\
&R_{\mu\alpha\beta\gamma}=-R_{\alpha\mu\beta\gamma}\\
&R_{\mu\alpha\beta\gamma}=R_{\beta\gamma\mu\alpha}\\
&R_{\mu\alpha\beta\gamma}+R_{\mu\beta\gamma\alpha}+R_{\mu\gamma\alpha\beta}=0
\end{aligned} \tag{51} $$

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21 Oct

【理解黎曼几何】7. 高斯-博内公式

令人兴奋的是,我们导出黎曼曲率的途径,还能够让我们一瞥高斯-博内公式( Gauss–Bonnet formula)的风采,真正体验一番研究内蕴几何的味道。

高斯-博内公式是大范围微分几何学的一个经典的公式,它建立了空间的局部性质和整体性质之间的联系。而我们从一条几何的路径出发,结合一些矩阵变换和数学分析的内容,逐步导出了测地线、协变导数、曲率张量,现在可以还可以得到经典的高斯-博内公式,可见我们在这条路上已经走得足够远了。虽然过程不尽善尽美,然而并没有脱离这个系列的核心:几何直观。本文的目的,正是分享黎曼几何的一种直观思路,既然是思路,以思想交流为主,不以严格证明为目的。因此,对于大家来说,这个系列权当黎曼几何的补充材料吧。

形式改写

首先,我们可以将式$(48)$重写为更有几何意义的形式。从

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4 Nov

【外微分浅谈】1. 绪论与启发

写在前面

在《理解黎曼几何》系列,笔者分享了一些黎曼几何的“几何”心得,同时遗留了一个问题:怎么真正地去算黎曼张量?MTW的《引力论》中提到了一种基于外微分的方法,可是我不熟悉外微分,遂学习了一番。确实,是《引力论》中快捷计算曲率张量的步骤让笔者决定深入了解外微分的。果然,可观的效益是第一推动力。

这系列文章主要分享一些外微分的学习心得,曾经过多次修改和完善,包含的内容很多,比如外积、活动标架、外微分及其在黎曼几何的一些应用等,最后包括一种计算曲率的有效方式

符号说明:在本系列中,用粗体的字母表示向量、矩阵以及基底,用普通字母来表示标量,它有可能是一个标量函数,也有可能是向量的分量,如无说明,则用$n$表示空间(流形)的维度。本文中同样使用了爱因斯坦求和法则,即相同的上下指标表示$1\sim n$遍历求和,即$\alpha_{\mu}\beta^{\mu}=\sum_{\mu=1}^{n} \alpha_{\mu}\beta^{\mu}$,习惯上将下标写在前面,比如$\alpha_{\mu}\beta^{\mu}$事实上跟$\beta^{\mu}\alpha_{\mu}$等价,但习惯写成前者。常用的一些记号是:$\mu,\nu$表示分量指标,$x^{\mu}$表示点的坐标分量,$dx^{\mu}$表示切向量(微元)的分量,$\alpha,\beta,\omega$等希腊字母也常用来表示微分形式。符号的使用有重复的地方,但符号的意义基本都在符号出现的附近有说明,因此应该不至于混淆。

最后,就是笔者其实对外微分还不是特别有感觉,因此文章中可能出现谬误之处,请读者见谅并指出。本系列命名为“外微分浅谈”,不是谦虚,确实是很浅,认识得浅,说的也很浅~

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4 Nov

【外微分浅谈】2. 反对称的威力

内积与外积

向量(这里暂时指的是二维或者三维空间中的向量)的强大之处,在于它定义了内积和外积(更多时候称为叉积、向量积等),它们都是两个向量之间的运算,其中,内积被定义为是对称的,而外积则被定义为反对称的,它们都满足分配律。

沿着书本的传统,我们用$\langle,\rangle$表示内积,用$\land$表示外积,对于外积,更多的时候是用$\times$,但为了不至于出现太多的符号,我们统一使用$\land$。我们将向量用基的形式写出来,比如
$$\boldsymbol{A}=\boldsymbol{e}_{\mu}A^{\mu} \tag{1} $$
其中$\boldsymbol{e}_{\mu}$代表着一组基,而$A^{\mu}$则是向量的分量。我们来计算两个向量$\boldsymbol{A},\boldsymbol{B}$的内积和外积,即
$$\begin{aligned}&\langle \boldsymbol{A}, \boldsymbol{B}\rangle=\langle \boldsymbol{e}_{\mu}A^{\mu}, \boldsymbol{e}_{\nu}B^{\nu}\rangle=\langle\boldsymbol{e}_{\mu},\boldsymbol{e}_{\nu}\rangle A^{\mu}A^{\nu}\\
&\boldsymbol{A}\land \boldsymbol{B}=(\boldsymbol{e}_{\mu}A^{\mu})\land (\boldsymbol{e}_{\nu}B^{\nu})=\boldsymbol{e}_{\mu}\land\boldsymbol{e}_{\nu} A^{\mu}B^{\nu}
\end{aligned} \tag{2} $$

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7 Nov

【外微分浅谈】6. 微分几何

终于开始谈到重点了,就是这部分内容促使我学习外微分的。用外微分可以方便地推导微分几何的一些内容,有时候还能方便计算。其主要根源在于:外微分本身在形式上是微分的推广,因此微分几何的东西能够使用外微分来描述并不出奇;然后,最重要的原因是,外微分把$dx^{\mu}$看成一组基,因此相当于在几何中引入了两组基,一组是本身的向量基(用张量的语言,就是逆变向量的基),这组基可以做对称的内积,另外一组基就是$dx^{\mu}$,这组基可以做反对称的外积。因此,当外微分引入几何时,微分几何就拥有了微分、积分、对称积、反对称积等各种“理想装备”,这就是外微分能够加速微分几何推导的主要原因。

标架的运动

前面已经得到
$$\begin{aligned}&\omega^{\mu}=h_{\alpha}^{\mu}dx^{\alpha}\\
&d\boldsymbol{r}=\hat{\boldsymbol{e}}_{\mu} \omega^{\mu}\\
&ds^2 = \eta_{\mu\nu} \omega^{\mu}\omega^{\nu}\\
&\langle \hat{\boldsymbol{e}}_{\mu}, \hat{\boldsymbol{e}}_{\nu}\rangle = \eta_{\mu\nu}\end{aligned} \tag{45} $$

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5 Nov

【外微分浅谈】3. 正交标架

众所周知,要掌握黎曼几何,需要强烈的几何直观感。但除此之外,用分量语言描述的黎曼几何,也需要很好的分析能力才能梳理清楚,因为有$N$多的指标在表示着分量和求和,咋看上去处处皆指标。这种繁琐的分量语言并不总讨人喜欢,甚至在不少地方是声名狼籍的。

在分量的语言中,我们本质上可以在局部建立任意形式的坐标系,也就是采用任意形式的基底$\{\boldsymbol{e}_{\mu}\}$,或者说自然标架。但不可否认,在正交标架(标准正交基)之下,很多方程会简单不少,并且得益于我们对欧氏空间的熟练,我们对正交标架下的研究可能会更有感觉。因此,如果条件允许的话,我们应当使用正交标架$\{\hat{\boldsymbol{e}}_{\mu}\}$,哪怕是活动的,这里我们用$\hat{}$标记正交标架。

比如,我们有微元
$$d\boldsymbol{r} = \boldsymbol{e}_{\mu}dx^{\mu} \tag{12} $$
是在一般标架下测量的,那么就可以得到黎曼度量

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5 Nov

【外微分浅谈】4. 微分不微

外微分

向量的外积一般只定义于不超过3维的空间。为了在更高维空间中使用反对称运算,我们需要下面描述的微分形式与外微分。

我们知道,任意$x$的函数的微分都可以写成$dx^{\mu}$的线性组合,在这里,各$dx^{\mu}$实则上扮演了一个基的角色,因此,我们不妨把$dx^{\mu}$看成是一组基,并且把任意函数称为微分0形式,而诸如$\omega_{\mu}dx^{\mu}$的式子,称为微分1形式。

在$dx^{\mu}$这组基之上,我们定义外积$\land$,即有反对称的运算$dx^{\mu}\land dx^{\nu}$,并且把诸如$\omega_{\mu\nu}dx^{\mu}\land dx^{\nu}$的式子,称为微分2形式。注意到这是$n$维空间中的外积,$dx^{\mu}\land dx^{\nu}$事实上是一个新空间的基,而不能用$dx^{\mu}$的线性组合来表示。

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16 Nov

为什么勒贝格积分比黎曼积分强?

学过实变函数的朋友,总会知道有个叫勒贝格积分的东西,号称是黎曼积分的改进版。虽然“实变函数学十遍,泛函分析心泛寒”,在学习实变函数的时候,我们通常都是云里雾里的,不过到最后,在老师的“灌溉”之下,也就耳濡目染了知道了一些结论,比如“黎曼可积的函数(在有限区间),也是勒贝格可积的”,说白了,就是“勒贝格积分比黎曼积分强”。那么,问题来了,究竟强在哪儿?为什么会强?

黎曼

黎曼

勒贝格

勒贝格

这个问题,笔者在学习实变函数的时候并没有弄懂,后来也一直搁着,直到最近认真看了《重温微积分》之后,才有了些感觉。顺便说,齐民友老师的《重温微积分》真的很赞,值得一看。

本是同根生,相煎何太急?

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