2次元球面 $S^2$ のリーマン曲率テンソル¶

半径 $r$ の丸い2次元球面は、一定の断面曲率 $1/r^2$ をもちます。このNotebookでは、添字付きのEgison記法を使って、その計量、レヴィ・チヴィタ接続、リーマンテンソル、リッチテンソル、スカラー曲率を順に構成します。

ここでは次の符号規約を採用します。

$$ R^i{}_{jkl} = \partial_k\Gamma^i{}_{jl} - \partial_l\Gamma^i{}_{jk} + \Gamma^m{}_{jl}\Gamma^i{}_{mk} - \Gamma^m{}_{jk}\Gamma^i{}_{ml}. $$

超球面座標チャート¶

座標を $x=(\theta, \phi)$ とします。標準埋め込み $X:S^2\hookrightarrow\mathbb{R}^3$ は、 $X_1=r\cos \theta$、$X_2=r\sin \theta\cos \phi$、……のように、正弦を順次掛け合わせる形で構成されます。これにより $X\mathbin{\cdot}X=r^2$ が明らかになります。

このチャートは通常の座標極を含みません。そこで現れる特異性は超球面座標に由来するものであり、丸い球面の幾何そのものの特異性ではありません。

declare symbol r, θ, φ: MathValue

def x : Vector MathValue := [| θ, φ |]

def X : Vector MathValue := [| r * cos θ, r * sin θ * cos φ, r * sin θ * sin φ |]

$\begin{pmatrix} \cos(θ) r \\ \cos(φ) \sin(θ) r \\ \sin(θ) \sin(φ) r\\ \end{pmatrix}$

計量と逆計量¶

埋め込みを微分すると、直交する座標基底が得られます。その線素は

$$ ds^2=r^2\left(d\theta^2 + \sin^2 \theta d\phi^2\right). $$

Egisonは埋め込みを微分して座標接ベクトルを求め、それらの内積として各成分 $g_{ij}=\partial_iX\mathbin{\cdot}\partial_jX$ を構成します。逆計量は、この誘導計量から計算します。

def e_i_j : Matrix MathValue := ∂/∂ X_j x~i

def g_i_j : Matrix MathValue :=
  generateTensor (\[a, b] -> V.* e_a_# e_b_#) [2, 2]

def g~i~j : Matrix MathValue := M.inverse g_#_#

g_#_#

$\begin{pmatrix} r^{2} & 0 \\ 0 & \sin(θ)^{2} r^{2} \\ \end{pmatrix}_{\#\#}^{\;\;}$

g~#~#

$\begin{pmatrix} r^{-2} & 0 \\ 0 & \sin(θ)^{-2} r^{-2} \\ \end{pmatrix}_{\;\;}^{\#\#}$

レヴィ・チヴィタ接続¶

第一種および第二種クリストッフェル記号は

$$ \Gamma_{ijk}=\frac12 (\partial_jg_{ik}+\partial_kg_{ij}-\partial_ig_{jk}), \qquad \Gamma^i{}_{jk}=g^{im}\Gamma_{mjk}. $$

重複する記号添字は . によって縮約されます。withSymbols ブロックは、ダミー添字のスコープを定義の内部に限定します。

def Γ_i_j_k : Tensor MathValue :=
  (1 / 2) * (∂/∂ g_i_k x~j + ∂/∂ g_i_j x~k - ∂/∂ g_j_k x~i)

def Γ~i_j_k : Tensor MathValue := withSymbols [m]
  g~i~m . Γ_m_j_k

Γ~1_#_#

$\begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 0 & -\cos(θ) \sin(θ) \\ \end{pmatrix}_{\#\#}^{\;\;}$

Γ~2_#_#

$\begin{pmatrix} 0 & \cos(θ) \sin(θ)^{-1} \\ \cos(θ) \sin(θ)^{-1} & 0 \\ \end{pmatrix}_{\#\#}^{\;\;}$

リーマンテンソル¶

以下の定義は、冒頭で示した符号規約をそのまま転記したものです。 2つの出力セルは、テンソルの最初の2つのスロットを入れ替えながら、同じ座標2平面上の成分を取り出しています。両者に異なる座標因子が現れるのは、座標基底が正規直交基底ではないことから予想される通りです。

def R~i_j_k_l : Tensor MathValue := withSymbols [m]
  ∂/∂ Γ~i_j_l x~k - ∂/∂ Γ~i_j_k x~l
    + Γ~m_j_l . Γ~i_m_k - Γ~m_j_k . Γ~i_m_l

R~#_#_1_2

$\begin{pmatrix} 0 & \sin(θ)^{2} \\ -1 & 0 \\ \end{pmatrix}_{\;\#}^{\#\;}$

R~#_#_2_1

$\begin{pmatrix} 0 & -\sin(θ)^{2} \\ 1 & 0 \\ \end{pmatrix}_{\;\#}^{\#\;}$

リッチ曲率とスカラー曲率¶

リーマンテンソルの第1添字と第3添字を縮約すると

$$ \operatorname{Ric}_{ij}=R^m{}_{imj}, \qquad \mathcal{R}=g^{ij}\operatorname{Ric}_{ij}. $$

丸い $S^2$ に対して、座標に依存しない形では

$$ \operatorname{Ric}=\frac{1}{r^2}g, \qquad \mathcal{R}=\frac{2}{r^2}. $$

def Ric_i_j : Matrix MathValue := withSymbols [m]
  sum (contract R~m_i_m_j)

def scalarCurvature : MathValue := withSymbols [i, j]
  g~i~j . Ric_i_j

Ric_#_#

$\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & \sin(θ)^{2} \\ \end{pmatrix}_{\#\#}^{\;\;}$

scalarCurvature

$2 r^{-2}$

結果の解釈¶

取り出した各成分は座標に依存しますが、それらを縮約すると不変な主張が得られます。すなわち、すべての接2平面の断面曲率は $1/r^2$、計量はアインシュタイン計量、スカラー曲率は $2/r^2$ です。 $\sin \theta$ のような因子がチャートの極で消えるのは、そこで座標枠が退化するためです。曲率そのものは滑らかなままです。