Глава 7. Элементы тензорного исчисления

§1. Линейные функционалы. Сопряженное пространство

1. Определение линейного функционала

Пусть Х – линейное пространство, т. е. множество элементов, среди которых определены две операции: операция сложения x+y для любых двух элементов и операция умножения любого элемента из Х на вещественное или комплексное число ax, у довлетворяющие аксиомам линейного пространства.

Линейный функционал определяется, как отображение из Х в R: y = f(x), удовлетворяющее свойству f(ax+by)=af(x)+bf(y).

Функционалы можно складывать и умножать на числа. Так, если даны два функционала f₁ (x), f₂ (x), то «функционал-сумма» определяется по формуле

f (x) = f₁ (x)+ f₂ (x).

Аналогично определятся функционал «умножение на число»

f (x) =a f₁ (x).

Можно проверить, что множество всех линейных функционалов над линейным пространством Х с этими операциями сложения функционалов и умножения функционала на число является линейным пространством. Для этого нужно убедиться, что указанные выше операции удовлетворяют следующим свойствам:

1. для любых функционалов g и f справедливо равенство

f + g = g + f

2. для любых функционалов f, g, h справедливо равенство

(f + g) + h = f + (g + h)

3. для любых чисел a, b и любого функционала f справедливы равенства

(ab) f=a (b f), (a+b) f = a f +b f

4. для любых функционалов f, g и любого числа a имеет место равенство

a (f + g) = a f + a g

5. существует нулевой функционал 0 такой, что для любого функционала f справедливо равенство

0 + f = f

6. для любого функционала f существует противоположный функционал, обозначаемый –f и удовлетворяющий свойству

f + (–f) = 0

7. для любого функционала f выполнено:

1 f = f

Примеры линейных функционалов

1. Нулевой функционал f(x)=0 для любого xÎ X.

2. f(x) = для любых x(t)Î C[a,b].

3. Пусть X – n- мерное линейное пространство, e_k базис в этом пространстве. Для любого xÎ X существует единственное разложение x = e_k f ^k. Так как коэффициенты этого разложения определяются однозначно, то можно записать f ^k= f ^k(x). Таким образом, если x = e_k f ^k(x), y = e_k f ^k(y), то

a x+by = a e_k f ^k(x) +b e_k f ^k(y) = e_k (a f ^k(x) +b f ^k(y)), ax+by = e_k f ^k(ax+by),

откуда следует, что коэффициенты разложения f ^k являются линейными функционалами

a f ^k(x) +b f ^k(y)e_k = f ^k(ax+by).

Отметим, что f ^k(e_j) = .

Определение. Множество всех линейных функционалов над Х называется сопряженным пространствам и обозначается Х^*.

Теорема 2. Если Х – конечномерное (размерности n) линейное пространство, то сопряженное пространство Х^* также имеет размерность n. Базисом в Х^* служит набор функционалов f ^k.

Доказательство. Система функционалов f ^k(x) линейно независима. Действительно, если для любого x Î X: с_k f ^k(x)=0, то полагая x = e_j, получим с_k = 0. Это означает линейную независимость функционалов f ^k(x). Докажем, что любой функционал можно разложить по системе f ^k(x). Пусть f(x) некоторый функционал и x = e_k f ^k(x), тогда

f(x) = f(e_k f ^k(x)) = f(e_k) f ^k(x) = с_k f ^k(x).

Отметим, что единственность разложения следует из линейной независимости.

Определение. x Î X, f Î X^* называются ортогональными, если f(x)=0.

Определение. Два базиса e_k из Х и f ^k из Х^* называются биортогональными (взаимными), если f ^k(e_j) = .

Существование взаимного базиса мы ранее доказали. Докажем его единственность. Пусть g ^j другой взаимный базис g ^k(e_k) = . Рассмотрим разложение g ^j(x) по базису f ^k(x): g ^j (x) = f ^k(x), если в это равенство подставить x = e_i, то получим = g ^j(e_i) = f ^k(e_i) = = . Таким образом,

g ^j (x) = f ^k(x) = f ^j(x).

Определение. В линейном вещественном пространстве Х определено скалярное произведение, если каждой паре x, y из Х поставлено в соответствие вещественное число (x, y), удовлетворяющее следующим свойствам

1) (x,y) = (y,x)

2) (ax,y) = a(x,y)

3) (x+y,z) = (x,z) + (y,z)

4) (x,x) ³ 0, (x,x) = 0 Û x = 0.

Линейное пространство со скалярным произведением называется евклидовым пространством.

Примеры.

1.Пространство CL²[a,b], (f,g) = .

2.Пространство Еⁿ, x=(x₁,x₂,…,x_n), y=(y₁,y₂,…,y_n), (x,y) = .

3. Пространство l ², элементами пространства служат всевозможные числовые последовательности x={x_k}, удовлетворяющие условию Операции сложения последовательностей и умножения их на (вещественные) числа вводятся обычным образом. Скалярное произведение определяется по формуле x={x_k}, y={y_k}, (x,y) = .

Проверим, что сумма двух элементов из l ² также принадлежит l ². Использую неравенство Коши-Буняковского, получим .

Таким образом, из сходимости рядов , будет следовать сходимость ряда и следовательно, элемент x+y Î l ², если x, y Î l ². Очевидно, что lx ={lx_k}Î l ², если x Î l ². Также можно проверить выполнение аксиом линейного пространства и аксиом скалярного произведения. Нулем пространства служит последовательность из нулей: q={0}, противоположным элементом для x ={x_k} будет (-x) ={-x_k}. Остальные аксиомы линейного пространства следуют из соответствующих свойств пространства вещественных чисел. Аксиомы скалярного произведения следуют из простейших свойств числовых рядов.

Теорема. Если Х является n-мерным евклидовым пространством, то для каждого линейного функционала существует единственное y, такое что

f (x) = (x,y).

Доказательство. Выберем в Х ортонормированный базис e₁,e₂,…,e_n. Для произвольного x и функционала f будут справедливы соотношения

x = e_k f ^k(x), f(x)= f(e_k) f ^k(x). Положим y = , тогда . Докажем единственность такого функционала. Пусть (x, z)=(x, y) или (x, z-y)=0 для всех x. Полагая в этом равенстве x = z-y, получим z = y.

С другой стороны для фиксированного y скалярное произведение (x, y) является линейным функционалом по переменной x. Таким образом, линейные функционалы над Х можно отождествлять с элементами пространства Х. Поэтому для линейного функционала f, действующего в линейном пространстве Х общепринятым является обозначение

f (x) = (x, f).

2. Формулы преобразования координат

Если f ^k, e_k взаимные базисы из Х^* и Х соответственно, то

x = e_k x ^k x ^k= (x, f ^k),

далее f = c_k f ^k, c_k = (e_k, f) или

Формулы Гиббса (1)

Далее, если x = e_k ξ ^k, f = η_k f ^k, то

(x, f)= η_k ξ ^k (2)

Как и раньше выводятся формулы преобразования координат. Приведем эти формулы.

Если = и = , то

f ^b= , (3)

Если x = e_k x ^k = , то

(4).

Аналогично, если f = h_k f ^k = , то

(5).

Как уже отмечалось ранее, формулы преобразования координат соответствуют формулам преобразования базисов

	=

§2. Тензоры

1. Определения и примеры

Пусть Х – евклидово пространство размерности n. Тензором А типа (q,p) (q – раз контравариантным, p – раз ковариантным) называется некоторый объект, характеризующийся набором чисел

(компоненты или координаты тензора),

которые при переходе от базиса e₁, e₂,…, e_n, к новому базису преобразуются по закону

,

Где , - матрицы, связывающие вектора старых и новых базисов: = и = ( формулы (3) из первого параграфа ).

Примеры.

1. Скаляр (числовая константа) формально можно считать тензором типа (0,0).

2. Контравариантный вектор (элемент исходного пространства Х) является тензором типа (1,0). Это следует из формул преобразования координат. Если x = e_k x ^k = , то согласно формулам (4) .

3. Ковариантный вектор (функционал из Х*) является тензором типа (0,1). Это следует из формул преобразования координат. Если f = h_k f ^k = , то .

4. Билинейная форма В(x,y) в пространстве контравариантных векторов (Х,Х) является тензором типа (0,2). Действительно, пусть x = e_k x ^k, y = e_k y ^k, = . Координаты или коэффициенты билинейной формы равны

, = = = .

5. Билинейная форма В(f,g) в пространстве ковариантных векторов (Х^*,Х^*) является тензором типа (2,0). Действительно, пусть f = h_k f ^k, g = z_k g ^k, . Координаты или коэффициенты билинейной формы равны

, = = = .

6. Билинейная форма В(x, f) в пространстве векторов (Х,Х^*) является тензором типа (1,1). Действительно, пусть x = e_k x ^k, f = h_k f ^k, = , . Координаты или коэффициенты билинейной формы равны

, = = = .

2. Основные операции над тензорами

Обозначения. Мульти индекс.

i=(i₁ i₂ … i_p ), a=(a₁ a₂ … a_p ),

j=(j₁ j₂ … j_q), b=(b₁ b₂ … b_q),

p, q – называются порядками мульти индексов. В дальнейшем будут использоваться следующие обозначения;

Для координат тензора ,

для матриц перехода координат ,

в последнем случае порядки мульти индексов должны совпадать.

Для векторов базисов .

В этих обозначениях определение тензора (q, p) запишется в виде

.

Мульти индексы складываются по правилу

i+j=(i₁ i₂ … i_p j₁ j₂ … j_r ),

где i=(i₁ i₂ … i_p ), i=(j₁ j₂ … j_r).

Сумма двух тензоров A, B типа (p,q) определяется по формуле

.

В результате операции получается тензор того же типа,

Произведение тензора на число определяется по формуле

.

В результате операции получается тензор того же типа,

Произведение тензора A типа (p,q) на тензор B типа (r,s) определяется по формуле

.

Или в развернутом виде

.

В результате операции получается тензор типа (q+s,p+r). Докажем последнее утверждение. Для исходных тензоров имеем формулы преобразования их координат

, . Тогда для координат произведения получим

= = = = .

Множества тензоров типа (q,p) в евклидовом пространстве Х с введенными таким образом операциями обозначается .

Операция перестановки местами двух выбранных индексов определяет новый тензор того же типа.

Рассмотрим эту операцию на примере тензора типа (2,4). Положим

= , = . Найдем формулы преобразования координат от к . Имеем

= = = = .

Операции симметрирования и альтернирования.

Определение. Тензор А с координатами называется симметричным по паре индексов i, j, если при перестановке этих индексов координаты тензора не меняются, т. е. = . Если = , то тензор называется кососимметричным по этой паре индексов.

Операция симметрирования тензора по индексам i₁i₂…i_k. Операция состоит в построении по данному тензору нового тензора B по следующему правилу: рассматриваются k! тензоров, полученных из А перестановкой индексов i₁i₂…i_k и B определяется, как сумма этих тензоров, деленная на k!.

B = .

Пример 1. для тензора a_ij типа (0,2).

Пример 2. , a_(ij)=

Операция альтернирования А тензора по индексам i₁i₂…i_k определяется по формуле

С = ,

где [i₁i₂…i_k] – четность перестановки (i₁i₂…i_k).

Пример 1. .

Пример 2. , a_[ij]= .

Можно проверить, что тензор B является симметричным тензором, а тензор С – кососимметричным.

2. Метрический тензор.

Метрический тензор определяется по формулам g_ij = (e_i, e_j), g^ij=(eⁱ,e^j), где e_i, eⁱ – два взаимных базиса в евклидовом пространстве Х. Ранее были выведены формулы Гиббса

x = (x,e_k)e^k, x = e_k (x,e^k),

откуда следует, что

e_j = (e_j,e_k)e^k=g_jk e^k, e^j = e_k (e^j,e^k)= e_k g^jk.

Если x = x_j e^j, y = y_k e^k, то скалярное произведение

(x, y) = x_j y_k (e^j, e^k)= x_j y_k g^jk – билинейная форма (тензор типа (2,0)).

Аналогично, если x = e_j x ^j, y = e_k y^k, то скалярное произведение

(x, y) =(e_j, e_k) x ^j y^k = g_jk x ^j y^k – билинейная форма (тензор типа (0,2)).

Положим , x = e_j x ^j, y = y_k e^k, тогда

(x, y) =(e_j x ^j, y_k e^k)= y_k (e_j, e^k) x ^j - билинейная форма (тензор типа (1,1)).

Определение. Тензоры g_ij = (e_i, e_j), g^ij=(eⁱ,e^j), называются метрическими тензорами в евклидовом пространстве Х.

Тензоры g_ij, g^ij очевидно симметричны. С помощью метрических тензоров можно определить операцию поднятия индекса i₁

,

и операцию опускания индекса j₁

.

§3. Полилинейные формы и их связь с тензорами

Пусть Х – евклидово пространство (линейное пространство со скалярным произведением) размерности n и Х* его сопряженное пространство, отождествляемое с ним самим (см. п.1 §1). Обозначим x_k = e_j , y ^s = eⁱ.

Определение. Функция F(y,x)=F(y¹,y²,…,y^q,x₁,x₂,…,x_p) от q контравариантных и p ковариантных векторов называется полилинейной формой ((q,p) – полилинейной формой), если она линейна по каждому аргументу.

Полилинейные формы можно складывать, умножать на числа и перемножать. Перемножение двух форм типов (q,p),(s,r) дает форму типа (, q+s,p+r):

H(y¹,y²,…,y^q+s,x₁,x₂,…,x_p+r)=F(y¹,y²,…,y^q,x₁,x₂,…,x_p) G(y^q+1,y^q+2,…,y^q+s,x_p+1,x_p+2,…,x_p+r).

Координатами полилинейной формы в базисе e_j, e^j являются числа

= , или

.

Рассмотрим наборы векторов x₁= , x₂= ,…, x_p= ,y¹= , y²= ,…, y^q= . Координаты полилинейной формы в новом базисе = и = будут равны

= = = = ,

или, в краткой форме:

Таким образом, полилинейная форма типа (q,p) является тензором типа (q,p).

Операции между тензорами можно определять через полилинейные формы.

Операция свертки. Пусть А – тензор, соответствующий форме F(y¹,y²,…,y^q,x₁,x₂,…,x_p), рассмотрим новую форму

G(y²,…,y^q,x₂,…,x_p)= .

Докажем, что это определение не зависит от выбора базиса. Так как x₂,…,x_p,y²,…,y^q фиксированы, то достаточно рассмотреть F(e^a,e_a). Имеем = и = и F()= F(, )= F(, ) = F(, )= F(, ).

Напомним, что наличие индекса i на разных уровнях, слева внизу, справа вверху, означает суммирование по этому индексу.

Полилинейная форма G(y²,…,y^q,x₂,…,x_p)= называется сверткой по первому индексу. Координатами этой формы будут

= =

Свертку можно определять по любой паре индексов, расположенных на разных уровнях.

Дата добавления: 2015-07-08