Tensor

Z Wikipedii

Masz nowe wiadomości (różnica z poprzednią wersją).

Ten artykuł wymaga dopracowania.
Należy w nim poprawić: uporządkować artykuł, połączyć ze starą wersją poniżej.
Więcej informacji co należy poprawić, być może znajdziesz w dyskusji tego artykułu lub na odpowiedniej stronie. W pracy nad artykułem należy korzystać z zaleceń edycyjnych. Po naprawieniu wszystkich błędów można usunąć tę wiadomość.
Możesz także przejrzeć pełną listę stron wymagających dopracowania.

Definicja intuicyjna:
Tensor – uogólnienie pojęcia wektora; wektor, którego składowymi są inne wektory.

Tensor, wielkość tensorowa, gęstość tensorowa, obiekt geometryczny, pole tensorowe

Obiekt matematyczny będący uogólnieniem pojęcia wektora, badany przez nowoczesną geometrię.

Zbiór wszystkich tensorów wraz z odpowiednimi działaniami nazywamy przestrzenią tensorową. Przestrzeń tensorowa jest sumą prostą przeliczalnej liczby przestrzeni liniowych.

Tensory, podobnie jak wektory mogą być swobodne, zaczepione oraz można rozważać pola tensorowe. W praktyce użyteczne są tylko pola tensorowe, wobec tego w dalszej części artykułu utożsamia się pojęcie tensora z polem tensorowym. "Zwykłe" tensory można rozumieć jako stałe pola tensorowe, o takiej samej wartości w każdym punkcie.

[edytuj] Definicja

Jeśli $V$ jest przestrzenią liniową to k-tensorem na $V$ nazywamy przekształcenie k-liniowe $S : V^{k} \to \Bbb R$ . Zbiór wszystkich k-tensorów na $V$ oznaczamy przez $T k (V)$ . W szczególności: $T 0$ (V) = $\Bbb R$ , zaś $T 1 (V)$ = { $S : V \to \Bbb R$ , S jest liniowe} jest przestrzenią dualną do $V$ .

[edytuj] Uzasadnienie

Aby opisać jakąś geometryczną przestrzeń, np. czasoprzestrzeń fizyczną, wprowadza się w niej układ współrzędnych. Jednak definiowanie układu współrzędnych jest rzeczą sztuczną, w rzeczywistości twór taki nigdzie nie występuje. Poza tym układy współrzędnych można zawsze wybierać na wiele sposobów. Co więcej, czasami nie wiadomo, czy jakaś matematyczna własność jest cechą samej przestrzeni, czy tylko układu współrzędnych. Dlatego wprowadza się matematyczne obiekty nazywane tensorami, które mają być niezależne od wyboru układu współrzędnych. Z wyrażeń tensorowych można tworzyć równania. Równanie takie nazywamy tożsamością tensorową, jeżeli zachodzi ona zawsze, przy każdym wyborze układu współrzędnych.

Rachunek wektorowy był przez długi czas dla matematyków wystarczający, ponieważ rozważano tylko jeden układ współrzędnych: ortonormalny układ kartezjański. Z czasem zaszła potrzeba rozważania innych układów, np. kartezjańskich ukośnokątnych lub krzywoliniowych. W dodatku w obrębie zainteresowań matematyków pojawiły się przestrzenie zakrzywione, w których nie da się zdefiniować prostoliniowego układu współrzędnych. Dlatego konieczne stało się używanie rachunku tensorowego.

Chociaż tensor jest niezależny od układu współrzędnych, to jednak aby go opisać musimy podać jego składowe, które są zależne od układu współrzędnych. Składowe zwykle grupuje się w wielowymiarowe tabelki (macierze). Pojedyncze równanie tensorowe staje się układem równań na składowych. Pojawia się tutaj główna zaleta rachunku tensorowego: składowe są zależne od układu współrzędnych, jednak równania na składowych są niezależne, o ile są tylko wykonywane zgodnie z pewnymi regułami.

[edytuj] Działania

Podobnie jak w przypadku przestrzeni liniowej, zaczynamy od wyboru jakiegoś ciała K; najczęściej jest to ciało liczb zespolonych. Weźmy zbiór wszystkich funkcji, które każdemu punktowi przestrzeni przyporządkowują element ciała K. Funkcje takie nazywamy polami skalarnymi albo skalarami. Dodawanie, odejmowanie i mnożenie tych funkcji jest zdefiniowane w sposób naturalny.

W każdej przestrzeni tensorowej istnieje wiele typów tensorów. Przyrównywać do siebie można tylko tensory tego samego typu.

Każdy skalar jest tensorem
Każdy tensor można pomnożyć przez skalar otrzymując tensor tego samego typu
Dwa tensory tego samego typu można dodać, otrzymując tensor tego samego typu
Dwa tensory tego samego typu można odjąć, otrzymując tensor tego samego typu
Dla dwóch tensorów dowolnych typów można obliczyć iloczyn zewnętrzny, otrzymując tensor innego typu
Tensor odpowiedniego typu można poddać kontrakcji, otrzymując tensor innego typu
Łącząc działania mnożenia zewnętrzego i kontrakcji można dla dwóch tensorów obliczyć iloczyn wewnętrzny otrzymując tensor innego typu; czasem również nazywa się to działanie kontrakcją
Odpowiedni (różniczkowalny) tensor dowolnego typu można poddać różniczkowaniu otrzymując tensor innego typu zwany pochodną kowariantną tego tensora
Łącząc działania różniczkowania i kontrakcji na różne sposoby można zdefiniować działania dywergencji i rotacji
Tensor odpowiedniego typu można transponować, otrzymując tensor tego samego typu

Niektóre szczególne przypadki działań mają specjalne nazwy.

Pochodną kowariantną skalara nazywamy gradientem
Iloczyn wewnętrzny dwóch wektorów nazywamy iloczynem skalarnym
Dodawanie tensora do jego transpozycji nazywamy symetryzacją
Odejmowanie tensora od jego transpozycji nazywamy antysymetryzacją
Kontrakcja tensora mieszanego drugiego rzędu nazywa się obliczaniem śladu

[edytuj] Oznaczenia

Tensory oznacza się zwykle dużymi i małymi literami alfabetu łacińskiego, czasem z dodatkowymi akcentami, jak kreski, kropki i gwiazdki. Przy literach tych stoją rozmaite indeksy, których ilość, pozycja i alfabet zależą od typu tensora. Skalary nie mają żadnych indeksów. Najczęściej spotyka się następujące oznaczenia:

Indeksy kontrawariantne – małe litery greckie od $μ$ wzwyż stojące u góry: $T μ$ (UWAGA: to nie jest potęgowanie)
Indeksy kowariantne – małe litery greckie od $μ$ wzwyż stojące u dołu: $T ν$
Indeksy spinorowe – małe litery łacińskie od a wzwyż, stojące u góry lub u dołu $T b$

Jeden tensor może mieć wiele indeksów: $T^{\mu \nu a}_{\; \; \; \; \; \; \pi b \rho} {}^{\sigma}$

Często kolejność indeksów jest nieistotna (tensor symetryczny) lub znana z kontekstu. Wtedy dla uproszczenia można zapisać: $T^{\mu \nu a \sigma}_{\pi b \rho}$

Dodawanie tensorów oznacza się znakiem +; indeksy tensorów muszą się zgadzać

$A^{\mu}_{\;\; \nu \pi} + B^{\mu}_{\;\; \nu \pi} = C^{\mu}_{\;\; \nu \pi}$

Odejmowanie znakiem -; indeksy tensorów muszą się zgadzać

$X^{\mu \nu}_{\; \; \;\;\pi \rho} - Y^{\mu \nu}_{\;\;\;\;\pi \rho} = Z^{\mu \nu}_{\;\;\;\;\pi \rho}$

Mnożenie zewnętrzne znakiem $\cdot$ , który można pominąć; indeksy tensorów nie mogą się powtarzać

$r^{\mu \nu}_{\; \;\;\; \rho} \cdot s^{\pi}_{\;\; \sigma} = t^{\mu \nu}_{\; \;\;\; \rho} {}^{\pi}_{\;\; \sigma}$

Kontrakcję zapisuje się przez powtórzenie tego samego indeksu u góry i u dołu

$U^{\mu \nu \pi}_{\rho \sigma \nu} = V^{\mu \pi}_{\rho \sigma}$ (powtórzył się symbol

ν

)

Mnożenie wewnętrzne to połączenie mnożenia zewnętrznego i kontrakcji

$f^{\mu \nu}_{\rho} \cdot g^{\rho}_{\sigma} = h^{\mu \nu}_{\sigma}$ (powtórzył się symbol

ρ

)

Zwróć uwagę na podobieństwo zapisu kontrakcji i iloczynu wewnętrznego do konwencji sumacyjnej.

Różniczkowanie oznacza się na różne sposoby: albo przez zapis "operatorowy":

$\partial_{\mu} R^{\nu}$

$\operatorname{D}_{\mu} R^{\nu}$

albo "indeksowy" z użyciem przecinka lub średnika

$R^{\nu}_{,\mu}$

$R^{\nu}_{;\mu}$

Transpozycję zapisuje się jako przestawienie indeksów tego samego typu:

$M^{\mu \nu} = N^{\nu \mu} \,$

[edytuj] Typy tensorów i reprezentacje

Układy współrzędnych można w siebie przekształcać. Tensory są niezależne od układu współrzędnych, dlatego przeksztalcanie na nie nie wpływa, ale składowe tensorów przekształcają się wraz z układem współrzędnych. Przekształcenie składowych odbywa się według jakiejś reprezentacji grupy przekształceń układu współrzędnych. Tensory można poklasyfikować według reprezentacji, względem jakich transformują się ich składowe.

Skalary – wcale się nie transformują, albo inaczej mówiąc, transformują się według reprezentacji trywialnej

$D(\Lambda) = 1\,$

oznaczenia: $a, X, r\,$

Wektory, wektory kontrawariantne – transformują się względem reprezentacji odwrotnej do grupy przekształceń

$D(\Lambda) = (\Lambda)^{-1}\,$

oznaczenia: $b^{\mu}, p^{\nu}, x^{\rho} \,$

Kowektory, wektory kowariantne, jednoformy – transformują się względem reprezentacji zgodnej z grupą przekształceń

$D(\Lambda) = \Lambda\,$

oznaczenia: $f_{\mu}, R_{\nu}, Z_{\rho} \,$

Tensory drugiego rzędu podwójnie kontrawariantne – transformują się względem reprezentacji będącej iloczynem prostym dwóch reprezentacji przeciwnych do grupy przekształceń

$D(\Lambda) = (\Lambda)^{-1} \times (\Lambda)^{-1}$

oznaczenia: $g^{\mu \nu}, T^{\nu \mu}, R^{\rho \pi} \,$

Tensory drugiego rzędu podwójnie kowariantne, dwuformy – transformują się względem reprezentacji będącej iloczynem prostym dwóch reprezentacji zgodnych z grupą przekształceń

$D(\Lambda) = \Lambda \times \Lambda$

oznaczenia: $g_{\mu \nu}, T_{\nu \mu}, S_{\rho \pi} \,$

Tensory mieszane drugiego rzędu – transformują się względem reprezentacji będącej iloczynem prostym reprezentacji zgodnej z grupą przekształceń oraz odwrotnej

$D(\Lambda) = \Lambda \times (\Lambda)^{-1}$

jeśli pierwszy jest indeks dolny, lub

$D(\Lambda) = (\Lambda)^{-1} \times \Lambda$

jeśli pierwszy jest indeks górny;

oznaczenia: $h^{\;\;\mu}_{\nu}, R^{\nu}_{\;\;\mu}, w^{\rho}_{\pi}$

Tensory wyższych rzędów – transformują się względem iloczynów prostych odpowiedniej liczby macierzy zgodnych i odwrotnych względem grupy przekształceń, w odpowiedniej kolejności

$D(\Lambda) = \Lambda \times \Lambda \times \Lambda \times ... \times (\Lambda)^{-1} \times (\Lambda)^{-1} \times ...$

oznaczenia: $K^{\mu \nu \pi ...}_{\rho \sigma \tau ...}$

Pseudoskalary – zachowują się jak skalary, ale zmieniają znak podczas transformacji odbicia

$D(\Lambda) = \det{\Lambda}\,$

oznaczenia: jak skalary

Pseudowektory, wektory osiowe, wektory aksjalne – zarówno kowariantne jak i kontrawariantne; transformują się jak wektory, ale zmieniają znak podczas transformacji odbicia

$D(\Lambda) = (\det{\Lambda}) \Lambda\,$ lub $D(\Lambda) = (\det{\Lambda}) (\Lambda)^{-1}\,$

oznaczenia: jak odpowiednie wektory

Pseudotensory – analogicznie jak tensory, ale zmieniają znak podczas odbicia

$D(\Lambda) = (\det{\Lambda}) \Lambda \times \Lambda \times \Lambda \times ... \times (\Lambda)^{-1} \times (\Lambda)^{-1} \times ...$

oznaczenia: jak odpowiednie tensory

Spinory – transformują się względem reprezentacji spinorowej grupy przekształceń, czasem pomnożonej przez zwykłe reprezentacje tensorowe

$D(\Lambda) = S(\Lambda) \times \Lambda \times ...$

oznaczenia: $Q^{a \mu}_{\nu b}$

[edytuj] Przykłady tensorów w fizyce

Przykłady tensorów w fizyce:

skalary: temperatura, masa, energia, gęstość, liczba cząstek i wiele innych,
wektory: prędkość, siła, wektor położenia, przyspieszenie i wiele innych,
pseudowektory: moment pędu,
tensory drugiego rzędu: tensor pola elektromagnetycznego, tensor odkształcenia, tensor naprężenia w ciele stałym itp.,
spinory: spin elektronu, spiny fermionów.

[edytuj] Poprzedni artykuł

Tensor, a właściwie wielkość tensorowa – obiekt geometryczny, operator liniowy nad pewną przestrzenią wektorową o określonych własnościach transformacyjnych względem pewnej określonej grupy przekształceń układu współrzędnych.

Zwykle w zastosowaniach inżynierskich, jeśli nie podaje się inaczej, rozważa się tensory zdefiniowane nad euklidesową przestrzenią wektorową położeń i własności tensora podczas zmian układu współrzędnych związanych z obrotami. Jednak w wielu dziedzinach (zwłaszcza fizyki) rozważa się rozmaite typy i rodzaje przekształceń zdefiniowanych nad nietrywialnymi przestrzeniami liniowymi często np. funkcyjnymi co powoduje, że rozważane tam tensory maja o wiele bardziej skomplikowaną naturę. Matematyka zaś bada własności tensorów niejako niezależnie od przestrzeni nad którą one działają.

W fizyce zwykle wymaga się, aby wielkości fizyczne miały określony i poprawnie zdefiniowany charakter tensorowy, co sprowadza się do warunku, aby były określone ich własności transformacyjne podczas zamiany układu współrzędnych.

Najprostszym i nietrywialnym przykładem tensora jest wektor: jest to obiekt geometryczny, opisywany przez n składowych w przestrzeni n wymiarowej (np. 3 składowe w przestrzeni trójwymiarowej), które to składowe pod wpływem grupy obrotów przekształcają się wg ogólnie znanych wyrażeń, które w skrócie można zapisać macierzowo jako:

v' = R × v

gdzie R jest macierzą grupy obrotów. Innym przykładem tensora jest skalar: wielkość niezależna od układu współrzędnych, to znaczy taka, która nie zmienia swojej wartości podczas transformacji układu odniesienia.

Wielkości tensorowe reprezentuje się zwykle jako macierze kwadratowe. Wymiar macierzy nazywamy w tym wypadku rzędem tensora: wielkość skalarna to tensor rzędu zerowego – posiada tylko jedną składową; wektor jest tensorem rzędu pierwszego i posiada w przestrzeni 3-wymiarowej trzy składowe. Rozważane są także tensory wyższych rzędów, np. tensor pola elektromagnetycznego, który ma rząd równy 2, w fizyce relatywistycznej reprezentowany jest przez macierz o wymiarze 4 na 4 czyli o 16 składowych (z czego 6 niezależnych).

Warto nadmienić, że pojęcia wektor używa się w matematyce w nieco ogólniejszym zakresie i ma ono sens także w odniesieniu do przestrzeni, w których nie wykonuje się liniowych operacji na współrzędnych.

Obok tensorów o całkowitym rzędzie (wymienionych powyżej) rozważa się także wielkości zwane spinorami, których własności transformacyjne są bardziej złożone, jednak nadal określone poprawnie w ramach rachunku tensorowego. Wielkości te można uważać za tensory, jednak ich rząd należy określić jako ułamkowy. Jako przykład można podać funkcję falową elektronu czy dowolnego innego fermionu, której własności transformacyjne ze względu na działanie grupy obrotów są takie, że możemy mówić o niej jako o tensorze obdarzonym ułamkowym rzędem tensorowym, np. w wypadku elektronu o rzędzie 1/2.

Badaniem własności tensorów zajmuje się dział matematyki zwany rachunkiem tensorowym. Badaniem własności tensorów o ułamkowym rzędzie zajmuje się teoria reprezentacji.