개념완성

텐서 (Tensor)

1. 텐서의 정의

텐서는 좌표 변환에 대해 특정 규칙으로 변환되는 다중선형 사상이다. 일반상대론에서 물리 법칙을 좌표계에 무관하게 기술하기 위한 핵심 도구이다.

정의2.1(r,s)-형 텐서

다양체 MM 위의 점 pp에서 **(r,s)-형 텐서(type-(r,s) tensor)**는 다중선형 사상

T:TpM××TpMr×TpM××TpMsRT : \underbrace{T_p^*M \times \cdots \times T_p^*M}_{r} \times \underbrace{T_pM \times \cdots \times T_pM}_{s} \to \mathbb{R}

이다. 여기서 rr반변(contravariant) 차수, ss공변(covariant) 차수이다.

국소 좌표에서 성분 표현은

T=T        ν1νsμ1μrxμ1xμrdxν1dxνsT = T^{\mu_1 \cdots \mu_r}_{\ \ \ \ \ \ \ \ \nu_1 \cdots \nu_s} \, \frac{\partial}{\partial x^{\mu_1}} \otimes \cdots \otimes \frac{\partial}{\partial x^{\mu_r}} \otimes dx^{\nu_1} \otimes \cdots \otimes dx^{\nu_s}

이다.

2. 좌표 변환 법칙

텐서의 핵심적 성질은 좌표 변환에 따른 변환 규칙이다. 좌표 xμx^\mu에서 xμx^{\mu'}로의 변환에서, (r,s)(r,s)-형 텐서의 성분은 다음과 같이 변환된다:

T          ν1νsμ1μr=xμ1xμ1xμrxμrxν1xν1xνsxνsT        ν1νsμ1μrT^{\mu_1' \cdots \mu_r'}_{\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \nu_1' \cdots \nu_s'} = \frac{\partial x^{\mu_1'}}{\partial x^{\mu_1}} \cdots \frac{\partial x^{\mu_r'}}{\partial x^{\mu_r}} \frac{\partial x^{\nu_1}}{\partial x^{\nu_1'}} \cdots \frac{\partial x^{\nu_s}}{\partial x^{\nu_s'}} T^{\mu_1 \cdots \mu_r}_{\ \ \ \ \ \ \ \ \nu_1 \cdots \nu_s}
참고텐서 판별법

어떤 양이 텐서인지 판별하는 실용적 방법은, 모든 좌표계에서 위의 변환 법칙을 따르는지 확인하는 것이다. 만약 한 좌표계에서 Tμν=0T^{\mu\nu} = 0이고 이것이 텐서라면, 모든 좌표계에서 Tμν=0T^{\mu'\nu'} = 0이다. 이 성질이 물리 법칙을 텐서 등식으로 표현하는 근본적 이유이다.

3. 계량 텐서

일반상대론에서 가장 중요한 텐서는 **계량 텐서(metric tensor)**이다.

정의2.2계량 텐서

계량 텐서(metric tensor) gg는 (0,2)-형 대칭 비퇴화 텐서장이다:

g=gμνdxμdxνg = g_{\mu\nu} \, dx^\mu \otimes dx^\nu

다음 성질을 만족한다:

  1. 대칭성: gμν=gνμg_{\mu\nu} = g_{\nu\mu}
  2. 비퇴화: det(gμν)0\det(g_{\mu\nu}) \neq 0
  3. 로렌츠 부호수: 시공간에서 부호수는 (,+,+,+)(-,+,+,+)

두 점 사이의 **선소(line element)**는

ds2=gμνdxμdxνds^2 = g_{\mu\nu} \, dx^\mu \, dx^\nu

로 주어진다.

예제민코프스키 계량

특수상대론의 시공간인 민코프스키 공간 (R4,η)(\mathbb{R}^4, \eta)에서 계량 텐서는

ημν=diag(1,+1,+1,+1)\eta_{\mu\nu} = \text{diag}(-1, +1, +1, +1)

이며, 선소는

ds2=c2dt2+dx2+dy2+dz2ds^2 = -c^2 dt^2 + dx^2 + dy^2 + dz^2

이다. 자연단위계(c=1c = 1)에서는 ds2=dt2+dx2+dy2+dz2ds^2 = -dt^2 + dx^2 + dy^2 + dz^2이다.

4. 텐서 대수

텐서에 대한 기본적인 대수적 연산들을 정리한다.

정의2.3텐서 연산

(r,s)(r,s)-형 텐서 TT(p,q)(p,q)-형 텐서 SS에 대해 다음 연산이 정의된다:

텐서곱(tensor product): (r+p,s+q)(r+p, s+q)-형 텐서

(TS)                       ν1νsβ1βqμ1μrα1αp=T        ν1νsμ1μrS        β1βqα1αp(T \otimes S)^{\mu_1 \cdots \mu_r \alpha_1 \cdots \alpha_p}_{\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \nu_1 \cdots \nu_s \beta_1 \cdots \beta_q} = T^{\mu_1 \cdots \mu_r}_{\ \ \ \ \ \ \ \ \nu_1 \cdots \nu_s} \, S^{\alpha_1 \cdots \alpha_p}_{\ \ \ \ \ \ \ \ \beta_1 \cdots \beta_q}

축약(contraction): 하나의 반변 지표와 하나의 공변 지표를 동일 지표로 놓고 합산하여 (r1,s1)(r-1, s-1)-형 텐서를 얻는다:

T                ν1νs1λμ1μr1λT^{\mu_1 \cdots \mu_{r-1} \lambda}_{\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \nu_1 \cdots \nu_{s-1} \lambda}

지표 올리기/내리기: 계량 텐서를 이용하여

Tμ=gμνTν,Tμ=gμνTνT^\mu = g^{\mu\nu} T_\nu, \qquad T_\mu = g_{\mu\nu} T^\nu

5. 특수 텐서들

정의2.4레비-치비타 기호와 텐서

레비-치비타 기호(Levi-Civita symbol) ϵ~μνρσ\tilde{\epsilon}_{\mu\nu\rho\sigma}는 완전 반대칭이며 ϵ~0123=+1\tilde{\epsilon}_{0123} = +1이다.

**레비-치비타 텐서(Levi-Civita tensor)**는

ϵμνρσ=gϵ~μνρσ\epsilon_{\mu\nu\rho\sigma} = \sqrt{-g} \, \tilde{\epsilon}_{\mu\nu\rho\sigma}

로 정의되며, 여기서 g=det(gμν)g = \det(g_{\mu\nu})이다. 이는 진정한 (0,4)-형 텐서이다.

크로네커 델타(Kronecker delta) δ νμ\delta^\mu_{\ \nu}는 (1,1)-형 텐서이며

δ νμ={1μ=ν0μν\delta^\mu_{\ \nu} = \begin{cases} 1 & \mu = \nu \\ 0 & \mu \neq \nu \end{cases}

이다.

6. 텐서장과 리 미분

정의2.5텐서장과 리 미분

**텐서장(tensor field)**은 다양체 위의 각 점에서 텐서를 매끄럽게 배정하는 사상이다. 벡터장 XX에 대한 텐서장 TT리 미분(Lie derivative) LXT\mathcal{L}_X TXX가 생성하는 흐름(flow)을 따른 TT의 변화율을 측정한다.

(0,2)-형 텐서장에 대해

(LXT)μν=XλλTμν+TλνμXλ+TμλνXλ(\mathcal{L}_X T)_{\mu\nu} = X^\lambda \partial_\lambda T_{\mu\nu} + T_{\lambda\nu} \partial_\mu X^\lambda + T_{\mu\lambda} \partial_\nu X^\lambda

이다. 특히 계량 텐서에 대해 Lξgμν=0\mathcal{L}_\xi g_{\mu\nu} = 0을 만족하는 벡터장 ξ\xi를 **킬링 벡터장(Killing vector field)**이라 하며, 이는 시공간의 대칭성을 기술한다.

참고아인슈타인 합 규약

일반상대론에서는 **아인슈타인 합 규약(Einstein summation convention)**을 사용한다: 한 항에서 같은 지표가 위와 아래에 한 번씩 나타나면 그 지표에 대해 합산한다.

AμBμμ=03AμBμA^\mu B_\mu \equiv \sum_{\mu=0}^{3} A^\mu B_\mu

이 규약은 표기를 간결하게 만들며, 이후 모든 표현에서 암묵적으로 사용된다.