黎曼流形与黎曼几何初步-笔记
参考书籍:陈维桓《微分流形初步》,陈省身《微分几何》讲义
前置要求:代数结构,线性代数,张量代数,微分流形的初步了解
黎曼几何是现代几何学的重要概念,其理论已经深刻应用于广义相对论、机器学习。流形(manifold)是一种定义在集合论上的概念。流形上的几何,当然不能用欧式空间中的常识来看。事实上,介绍黎曼几何完全不需要依赖于欧式几何,而是依赖集合论的——甚至说如果要经常借用欧式几何中的概念来类比,反倒会代入一堆惯性思维,同时也会给严格的数学阐述造成麻烦。(例如,第一步我们就丢掉了欧式空间中向量的基的模糊定义,把切向量定义为一个映射,将切向量空间及其对偶空间间更好地统一起来(这个定义不在本文中介绍,为前置知识))。因此在学习黎曼几何时应该先摒弃欧式几何中的直观,才能有正确的认识,而在必要时,对二维流形的想像则会帮助一个形象的理解。
设(M,g)(M,g)(M,g)是一个mmm维黎曼流形,ggg是MMM上的基本度量张量,即一个正定的、非退化、二阶协变张量。设v∈X(M)v\in \mathscr{X}(M)v∈X(M),X(M)\mathscr{X}(M)X(M)表示MMM上的全体向量场集合。
内积与弧长
首先介绍黎曼流形上的内积与弧长的概念,因为它们比较简单,可以直接由度量ggg得到。
黎曼流形上的两个切向量X,Y∈TpMX,Y\in T_pMX,Y∈TpM内积定义为g(X,Y)=gijXiYig(X,Y)=g_{ij}X^iY^ig(X,Y)=gijXiYi。那么对于切向量的模长和夹角也有了对应的定义∣∣X∣∣=g(X,X)12,cos∠(X,Y)=g(X,Y)∣∣X∣∣⋅∣∣Y∣∣||X||=g(X,X)^{1\over2},\cos\angle (X,Y)={g(X,Y)\over||X||\cdot||Y||}∣∣X∣∣=g(X,X)21,cos∠(X,Y)=∣∣X∣∣⋅∣∣Y∣∣g(X,Y)。
二次微分式
ds2=gijdxidxj \mathbb ds^2=g_{ij}\mathbb dx^i\mathbb dx^j ds2=gijdxidxj
它与局部坐标系的选取无关
一个参数曲线(γ(t))i=xi(t)(\gamma(t))^i=x^i(t)(γ(t))i=xi(t)的弧长
s=∫t0t1gij(dxidtdxjdt)dt s=\int_{t_0}^{t_1}\sqrt{g_{ij}\left({\mathbb dx^i\over \mathbb dt}{\mathbb dx^j\over \mathbb dt}\right)}dt s=∫t0t1gij(dtdxidtdxj)dt
切向量的变换关系
接下来我们首先探讨切向量、切向量的微分在坐标之间的变换关系,从而比较自然地说明协变微分算子、黎曼联络是如何被提出的。
设⟨U;xi⟩\langle U;x^i\rangle⟨U;xi⟩是一个局部坐标系,切向量vvv有局部坐标表达式
v∣U=vi∂∂xi v|_U=v^i {\partial\over \partial x^i} v∣U=vi∂xi∂
其中vi∈C∞(U)v^i\in C^\infty(U)vi∈C∞(U),若有另一个局部坐标系⟨V;yi⟩\langle V;y^i \rangle⟨V;yi⟩,vvv在其上局部坐标表达式
v∣V=v~i∂∂yi v|_V=\tilde v^i {\partial \over \partial y^i} v∣V=v~i∂yi∂
在这两个局部坐标系之间的变换关系为
v~i=vj∂yi∂xj \tilde v^i=v^j{\partial y^i\over \partial x^j} v~i=vj∂xj∂yi
类似的坐标变换称作遵循反变向量的变换规律.
上式微分得
dv~i=dvj∂yi∂xj+vj∂2yr∂xj∂xkdxk \mathbb{d}\tilde v^i=\mathbb{d}v^j{\partial y^i\over \partial x^j}+v^j{\partial^2 y^r\over \partial x^j\partial x^k}dx^k dv~i=dvj∂xj∂yi+vj∂xj∂xk∂2yrdxk
这说明在一般的微分算子d\mathbb{d}d下,dvi\mathbb{d}v^idvi并不符合反变向量的变换规律。这也是要引入协变微分算子的初衷之一。我们设法用黎曼张量的分量来表达∂2yr∂xj∂yk\partial^2 y^r\over \partial x^j \partial y^k∂xj∂yk∂2yr。求度量张量ggg在两个坐标下的变换关系,并代换为克氏记号Γ\GammaΓ,(略去证明过程直接给出)引理:
∂2yr∂xj∂xj=Γijk∂yr∂xk−Γ~pqr∂yp∂xi∂yq∂xj {\partial^2 y^r\over \partial x^j \partial x^j}=\Gamma_{ij}^k{\partial y^r \over \partial x^k}-\tilde \Gamma^r_{pq} {\partial y^p \over \partial x^i}{\partial y^q \over \partial x^j} ∂xj∂xj∂2yr=Γijk∂xk∂yr−Γ~pqr∂xi∂yp∂xj∂yq
由此,命
Dvi=dvi+Γjkivjdxk Dv^i=\mathbb{d}v^i+\Gamma_{jk}^iv^j \mathbb{d}x^k Dvi=dvi+Γjkivjdxk
DviDv^iDvi就遵循反变向量的变换规律,即Dv~i=Dvj∂yi∂xjD\tilde v^i=Dv^j{\partial y^i\over \partial x^j}Dv~i=Dvj∂xj∂yi.
协变微分与协变导数
对切向量的一个分量的微分定义如上,定义:协变微分DvDvDv,在局部坐标系UUU下
Dv∣U=Dvi⊗∂∂xi=(∂vi∂xk+viΓjki)dxk⊗∂∂xi Dv|_U=Dv^i\otimes{\partial\over \partial x^i}=({\partial v^i\over \partial x^k}+v^i\Gamma_{jk}^i)\mathbb{d}x^k\otimes {\partial\over\partial x^i} Dv∣U=Dvi⊗∂xi∂=(∂xk∂vi+viΓjki)dxk⊗∂xi∂
DvDvDv是MMM上的(1,1)(1,1)(1,1)型光滑张量场(在每一点处,坐标有m2m^2m2个),可以看做以1次微分式为分量的切向量场。,对于X∈X(M)X\in\mathscr X(M)X∈X(M)命
DXv=Xk(∂vi∂xk+vjΓjki)∂∂xi D_Xv=X^k\left({\partial v^i\over\partial x^k}+v^j\Gamma^i_{jk}\right){\partial \over \partial x^i} DXv=Xk(∂xk∂vi+vjΓjki)∂xi∂
这就定义了一个光滑切向量场DXvD_XvDXv。(DXv)(p)(D_Xv)(p)(DXv)(p)就表示在ppp点处切向量场vvv关于方向X(p)X(p)X(p)的导数。其中形式∂vi∂xk+vjΓjki{\partial v^i\over\partial x^k}+v^j\Gamma^i_{jk}∂xk∂vi+vjΓjki非常常见,所以我们为了简便,记作
v,ki=∂vi∂xk+vjΓjki v^i_{,k}={\partial v^i\over\partial x^k}+v^j\Gamma^i_{jk} v,ki=∂xk∂vi+vjΓjki
简记后,就有
DXv=Xkv,ki∂∂xi D_Xv=X^kv^i_{,k}{\partial\over \partial x^i} DXv=