※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:テンソル解析のテキストについて)
テンソル解析の基底変換についての疑問
このQ&Aのポイント
テンソル解析のテキストを読むと必ず、テンソルの基底変換の話が出てきます。基底ベクトルが回転などして変わった場合、その表現がどのように変化するかが重要な要素です。
テンソル解析では基底ベクトルの変換に応じてスカラー、ベクトル、テンソルの値・成分がどのように変化するかを定義します。この変換の理解がテンソル解析の重要な要素であり、曲がっている空間などの表現に不可欠です。
テンソル解析の基底変換については導入部の話として取り上げられることが多いですが、他の分野への応用についても重要な展望があります。基底変換を理解することで、テンソル解析を利用したさまざまな応用が可能になります。
テンソル解析のテキストを読むと必ず、テンソルの成分の変換の話が出てきます。
成分の変換とは、すなわち、空間を張っている基底ベクトルが回転などして変わった場合、その表現がどのように変化するかということです。つまりリファレンスフレームを変更したらどのように表示されるかということですよね。
スカラー、ベクトル、テンソルは基底ベクトルの変換に応じてどのようにその値・成分が変化するかであらためてそれらの定義もなされるということかと思います。
テキストのかなりの部分がそのことに費やされるので不思議に思ってきました。
テンソル解析はどうして変換につよくこだわるのでしょうか。例えば、曲がっている空間を扱うためにどうしても基底の移動(平行移動と回転の合成、回転が本質)ということなのかなと思いますが。
と言っても導入部の取扱での話しであり、他分野への応用になってくると別の話しになるとは思いますが、変換を理解することがどのように効いていくるのか展望を知りたいと思いました。
よろしくお願いします。
お礼
回答ありがとうございます。 現象を記述する式が座標系の選択に依存しないとしたら、特定の座標系で考える場合は、物事を演繹的(一般から特殊へ)に考えればいいので概念的な意味が明確になるように思います。 実際に必要になるのはやはりベクトルというより、特定の座標系でのベクトルの成分ということになるので、成分の変換式(すなわち座標変換)が一般的に与えられることが座標系によらないベクトルでの式の表示に通じるかと思います。(変換式が一般的に与えられたということは要するに変換可能になったのだから) 座標系に拠らない式の記述というところは、本当に厳密に座標系に拠らないのでしょうか。クリストッフェル記号なども成分を考えるから出てくるのかも知れないと思ったりします。 形式が座標系に拠らないのではなく、内容が座標系に拠らない、例えば、保存則というような考え方は形式というより内容が座標系に拠らないということかと思いますが。どう考えるのでしょうか。 少し、話がはずれるのですが、座標系に依存しない式について別途、解けない疑問もありまして、実際物理を学ぶとき、一般座標ではなく、カルテシアン座標系になるわけで、最も特殊な座標系(互いに直交し、空間的に一定)を使うわけです。特殊な座標系で知り得た事実を一般化するには演繹ではだめで、実験的、帰納的なアプローチになると思います。特殊な状況で得た知識を演繹的に一般化することができないので。その辺でなんとなく見通しが悪くなる感じがします。