미분다양체 위의 벡터필드
📂기하학 미분다양체 위의 벡터필드 빌드업 벡터 필드의 쉬운 정의 을 생각해보자. 3차원 공간에서 벡터 필드벡터함수, 벡터장 란 3차원 벡터를 3차원 벡터로 매핑하는 함수 X : R 3 → R 3 X : \mathbb{R}^{3} \to \mathbb{R}^{3} X : R 3 → R 3 이다. 이를 다양체로 생각하면, X X X 는 미분다양체 R 3 \mathbb{R}^{3} R 3 의 점 p p p 를 R 3 \mathbb{R}^{3} R 3 의 벡터 v \mathbf{v} v 로 매핑하는데, 이 벡터 v \mathbf{v} v 를 오퍼레이터 로 취급하여 방향도함수(=탄젠트 벡터) 로 생각할 수 있다. 따라서 벡터필드란, 다양체 R 3 \mathbb{R}^{3} R 3 의 점 p p p 를 p p p 에서의 탄젠트 벡터 v p ∈ T p R 3 \mathbf{v}_{p} \in T_{p}\mathbb{R}^{3} v p ∈ T p R 3 로 매핑하는 함수이다.
그러면 벡터필드의 공역은 모든 점에서의 탄젠트 벡터들의 집합이다. 따라서 벡터 필드 X X X 는 다음과 같이 정의되는 함수이다.
X : R 3 → ⋃ p ∈ R 3 T p R 3
X : \mathbb{R}^{3} \to \bigcup \limits_{p\in \mathbb{R}^{3}} T_{p}\mathbb{R}^{3}
X : R 3 → p ∈ R 3 ⋃ T p R 3
이러한 개념을 다양체로 일반화하기 위해 미분다양체 M M M 의 탄젠트 번들 tangent bundle T M TM TM 을 다음과 같이 정의하자.
T M : = ⨆ p ∈ M T p M
TM := \bigsqcup \limits_{p\in M} T_{p}M
TM := p ∈ M ⨆ T p M
이때 ⨆ \bigsqcup ⨆ 은 분리합집합 이다.
정의 미분 다양체 M M M 위의 벡터 필드 vector field X X X 란, 각 점 p ∈ M p \in M p ∈ M 를 p p p 에서의 탄젠트 벡터 X p ∈ T p M X_{p} \in T_{p}M X p ∈ T p M 로 매핑하는 함수이다.
X : M → T M p ↦ X p
\begin{align*}
X : M &\to TM
\\ p &\mapsto X_{p}
\end{align*}
X : M p → TM ↦ X p
설명 벡터필드의 함숫값 탄젠트 번들의 정의를 생각해보면 T M TM TM 의 원소는 ( p , X p ) (p, X_{p}) ( p , X p ) 인데 정의에서 X p X_{p} X p 를 매핑한다고 적혀있어 이에 의문이 들 수 있다.
T M : = ⨆ p ∈ M T p M = ⋃ p ∈ M { p } × T p M = { ( p , X p ) : p ∈ M , X p ∈ T p M }
\begin{equation}
TM := \bigsqcup \limits_{p \in M } T_{p}M = \bigcup_{p \in M} \left\{ p \right\} \times T_{p}M = \left\{ (p, X_{p}) : p \in M, X_{p} \in T_{p}M \right\}
\end{equation}
TM := p ∈ M ⨆ T p M = p ∈ M ⋃ { p } × T p M = { ( p , X p ) : p ∈ M , X p ∈ T p M }
그러니까 정확하게 말해서 분리합집합 의 정의에 따라 T M TM TM 의 원소는 순서쌍 ( p , X p ) (p, X_{p}) ( p , X p ) 가 맞지만, 사실상 X p X_{p} X p 와 같은 것으로 취급한다.
탄젠트 번들의 정의를 다시 생각해보자. 탄젠트 번들의 정의에서 정말로 하고 싶은것은 순서쌍 ( p , X p ) (p, X_{p}) ( p , X p ) 를 모으는 것이 아니다. 각각의 점 p p p 위에서의 탄젠트 벡터들을 전부 모으고 싶은 것이다. 그런데 각각의 T p M T_{p}M T p M 들은 R n \mathbb{R}^{n} R n 과 동형 이므로, 합집합을 할 때 애매함이 있을 수 있다.
T p M ≊ R n ≊ T q M
T_{p}M \approxeq \mathbb{R}^{n} \approxeq T_{q}M
T p M ≊ R n ≊ T q M
예를 들어 M M M 이 3차원 다양체라고 하면, T p M ≊ R 3 T_{p}M \approxeq \mathbb{R}^{3} T p M ≊ R 3 에서 [ 1 1 1 ] T \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1\end{bmatrix}^{T} [ 1 1 1 ] T 로 표현되는 벡터 X p X_{p} X p 와 T q M ≊ R 3 T_{q}M \approxeq \mathbb{R}^{3} T q M ≊ R 3 에서 [ 1 1 1 ] T \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1\end{bmatrix}^{T} [ 1 1 1 ] T 로 표현되는 벡터 X q X_{q} X q 를 같은 것으로 취급할 수 있는 애매함이 있다. 따라서 T M TM TM 을 순서쌍들의 집합으로 정의하는 이유는 X p X_{p} X p 와 X q X_{q} X q 는 같은 대상이 아니며, 명확히 다른 것으로 구분하기 위함이다. 여기서 자연스럽게 ι p : ( p , X p ) ↦ X p \iota_{p} : (p, X_{p}) \mapsto X_{p} ι p : ( p , X p ) ↦ X p 와 같은 전단사 함수를 생각해서, ( p , X p ) ≈ X p (p, X_{p}) \approx X_{p} ( p , X p ) ≈ X p 라고 취급할 수 있다.
어떤 교재에서는 굳이 이러한 설명을 하고 싶지 않은 경우, 혹은 독자들이 충분히 이해하고 있다고 가정하는 경우에, 탄젠트 번들 T M TM TM 을 다음과 같이 정의하기도 한다.
T M : = ⋃ p ∈ M T p M = { X p ∈ T p M : ∀ p ∈ M }
TM := \bigcup\limits_{p\in M} T_{p}M = \left\{ X_{p} \in T_{p}M : \forall p \in M \right\}
TM := p ∈ M ⋃ T p M = { X p ∈ T p M : ∀ p ∈ M }
물론 다시 말하지만 위의 정의나 ( 1 ) (1) ( 1 ) 이나 본질적으로 같다. 또한 위의 정의에 따라 X X X 의 함숫값은 함수 X p X_{p} X p 라는 것에 유의하자.
X p : D → R
X_{p} : \mathcal{D} \to \mathbb{R}
X p : D → R
오퍼레이터로서의 벡터필드 M M M 을 n n n 차원 미분다양체라고 하자. M M M 에서 미분 가능한 함수들의 집합을 D = D ( M ) \mathcal{D} = \mathcal{D}(M) D = D ( M ) 라고 하자.
D = D ( M ) : = { all real-valued functions of class C ∞ defined on M }
\mathcal{D} = \mathcal{D}(M) := \left\{ \text{all real-valued functions of class } C^{\infty} \text{ defined on } M \right\}
D = D ( M ) := { all real-valued functions of class C ∞ defined on M }
탄젠트 벡터 X p X_{p} X p 는 탄젠트 공간 의 원소이며, 탄젠트 공간은 기저 가 B = { ∂ ∂ x i ∣ p } \mathcal{B} = \left\{ \left. \dfrac{\partial }{\partial x}_{i} \right|_{p} \right\} B = { ∂ x ∂ i p } 인 n n n 차원 벡터공간이다. 따라서 X p X_{p} X p 는 B \mathcal{B} B 의 선형결합으로 나타난다.
X ( p ) = X p = a i ( p ) ∂ ∂ x i ∣ p
X(p) = X_{p} = a_{i}(p) \left. \dfrac{\partial }{\partial x}_{i} \right|_{p}
X ( p ) = X p = a i ( p ) ∂ x ∂ i p
이때 a i : U → R a_{i} : U \to \mathbb{R} a i : U → R 이고, 각각의 a i a_{i} a i 들이 미분가능 하면 벡터필드 X X X 가 미분가능하다 고 한다. 탄젠트 벡터 X p X_{p} X p 는 M M M 위에서 미분가능한 함수 f ∈ D f \in \mathcal{D} f ∈ D 를 다음과 같이 매핑한다.
X p ( f ) = X p f = a i ( p ) ∂ f ∂ x i ∣ p
X_{p}(f) = X_{p}f = a_{i}(p) \left.\dfrac{\partial f}{\partial x_{i}}\right|_{p}
X p ( f ) = X p f = a i ( p ) ∂ x i ∂ f p
그런데 잘 보면 위의 값은 미분가능한 함수 f f f 가 고정되어있을 때, 점 p p p 에 따라 바뀌는 것을 알 수 있다. 그러면 다음과 같이 정의되는 함수 X f : M → R Xf : M \to \mathbb{R} X f : M → R 를 생각해줄 수 있다.
X f ( p ) = a i ( p ) ∂ f ∂ x i ∣ p
Xf(p) = a_{i}(p) \left.\dfrac{\partial f}{\partial x_{i}}\right|_{p}
X f ( p ) = a i ( p ) ∂ x i ∂ f p
위와 같이 생각하면, 벡터필드 X X X 를 미분가능한 함수 f f f 에 작용하는 오퍼레이터로서 생각해줄 수 있다.
X : D → F f ↦ X f where F is set of functions on M
\begin{align*}
X : \mathcal{D} &\to \mathcal{F}
\\ f &\mapsto Xf
\end{align*} \quad \text{where } \mathcal{F} \text{ is set of functions on } M
X : D f → F ↦ X f where F is set of functions on M
이제 X X X 를 다음과 같은 두가지 관점에서 바라볼 수 있다.
X p f = a i ( p ) ∂ f ∂ x i ∣ p = X f ( p )
X_{p}f = a_{i}(p) \left.\dfrac{\partial f}{\partial x_{i}}\right|_{p} = Xf(p)
X p f = a i ( p ) ∂ x i ∂ f p = X f ( p )
즉 벡터필드 X : M → T M X : M \to TM X : M → TM 이 있으면 위의 논의에 따라 오퍼레이터 X : D → F X : \mathcal{D} \to \mathcal{F} X : D → F 를 생각해줄 수 있고, 반대도 마찬가지이다. 따라서 벡터필드로서의 X X X 와 오퍼레이터로서의 X X X 를 같은 것이라고 생각하고 다룬다.
X X X 가 미분가능한 벡터필드인 것과 오퍼레이터 X X X 가 X : D → D X : \mathcal{D} \to \mathcal{D} X : D → D 가 되는 것이 동치라는 것을 사실로써 알아두자. 다시말해 미분가능한 벡터필드는 (오퍼레이터로서) M M M 위에서 미분가능한 함수를 M M M 위에서 미분가능한 함수로 매핑한다. 그러면 자연스럽게 생길 수 있는 질문은 "두 미분가능한 벡터필드 X , Y X, Y X , Y 에 대해서 오퍼레이터 X Y XY X Y (혹은 Y X YX Y X )도 벡터필드가 될 것인가?" 이다. 다시말해 X Y XY X Y 도 T p M T_{p}M T p M 의 원소인가? , Y X ( f ) YX(f) Y X ( f ) 도 미분가능한 함수인가? (= D =\mathcal{D} = D 의 원소인가?)가 궁금하다는 것이다. 결론부터 말하자면 아니다. 이는 간단히 확인할 수 있다. 두 벡터필드 X = a i ∂ ∂ x i X = a_{i}\dfrac{\partial }{\partial x_{i}} X = a i ∂ x i ∂ , Y = b j ∂ ∂ x j Y = b_{j}\dfrac{\partial }{\partial x_{j}} Y = b j ∂ x j ∂ 가 있다고 하자. X Y f XYf X Y f 를 계산하면 다음과 같다.
X Y f = X Y ( f ) = X ( Y ( f ) ) = X ( b j ∂ f ∂ x j ) = a i ∂ ∂ x i ( b j ∂ f ∂ x j ) = a i ∂ b j ∂ x i ∂ f ∂ x j + a i b j ∂ 2 f ∂ x i ∂ x j = ( a i ∂ b j ∂ x i ∂ ∂ x j + a i b j ∂ 2 ∂ x i ∂ x j ) f
\begin{align*}
XYf = XY(f) = X(Y(f))
&= X\left( b_{j}\dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} \right) = a_{i}\dfrac{\partial }{\partial x_{i}}\left( b_{j}\dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} \right) \\
&= a_{i}\dfrac{\partial b_{j}}{\partial x_{i}}\dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} + a_{i}b_{j}\dfrac{\partial^{2} f}{\partial x_{i} \partial x_{j}} \\
&= \left( a_{i}\dfrac{\partial b_{j}}{\partial x_{i}}\dfrac{\partial }{\partial x_{j}} + a_{i}b_{j}\dfrac{\partial^{2} }{\partial x_{i} \partial x_{j}} \right) f
\end{align*}
X Y f = X Y ( f ) = X ( Y ( f )) = X ( b j ∂ x j ∂ f ) = a i ∂ x i ∂ ( b j ∂ x j ∂ f ) = a i ∂ x i ∂ b j ∂ x j ∂ f + a i b j ∂ x i ∂ x j ∂ 2 f = ( a i ∂ x i ∂ b j ∂ x j ∂ + a i b j ∂ x i ∂ x j ∂ 2 ) f
따라서 X Y XY X Y 는 ∂ ∂ x i ∣ p \left. \dfrac{\partial }{\partial x}_{i} \right|_{p} ∂ x ∂ i p 들의 선형결합으로 나타나지 않으므로, 벡터필드가 아니다. Y X YX Y X 도 같은 이유로 벡터필드가 아니다. 다만 다음의 정리로 이들의 차는 벡터필드가 됨을 알 수 있다.
정리 미분다양체 M M M 위의 두 미분가능한 벡터필드 X , Y X, Y X , Y 에 대해서, 다음과 같은 벡터필드 Z Z Z 가 유일하게 존재한다.
Z f = [ X , Y ] f = ( X Y − Y X ) f , ∀ f ∈ D
Zf = [X, Y]f = (XY- YX)f, \quad \forall f \in \mathcal{D}
Z f = [ X , Y ] f = ( X Y − Y X ) f , ∀ f ∈ D
이때 [ X , Y ] : = X Y − Y X [X, Y] := XY- YX [ X , Y ] := X Y − Y X 를 (리-)브라켓 (Lie-)bracket, 리-연산 혹은 리 대수Lie-algebra 라고 한다.
증명 우선 만약 이러한 Z Z Z 가 존재한다면, 유일하다는 것을 증명하자. 이러한 Z Z Z 가 존재한다고 가정하자. 그리고 p p p 를 M M M 위의 점, x : U → M \mathbf{x} : U \to M x : U → M 을 p p p 에서의 좌표계라고 하자. 그리고 X , Y X, Y X , Y 를 벡터필드 라고하자.
X = a i ∂ ∂ x i , Y = b j ∂ ∂ x j
X = a_{i}\dfrac{\partial }{\partial x_{i}}, Y = b_{j}\dfrac{\partial }{\partial x_{j}}
X = a i ∂ x i ∂ , Y = b j ∂ x j ∂
그러면 모든 f ∈ D f \in \mathcal{D} f ∈ D 에 대해서,
X Y f = X ( Y ( f ) ) = a i ∂ ∂ x i ( b j ∂ f ∂ x j ) = a i ∂ b j ∂ x i ∂ f ∂ x j + a i b j ∂ 2 f ∂ x i ∂ x j Y X f = Y ( X ( f ) ) = b j ∂ ∂ x j ( a i ∂ f ∂ x i ) = b j ∂ a i ∂ x j ∂ f ∂ x i + b j a i ∂ 2 f ∂ x j ∂ x i
\begin{align*}
XYf &= X(Y(f)) = a_{i}\dfrac{\partial }{\partial x_{i}}\left( b_{j}\dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} \right) = a_{i}\dfrac{\partial b_{j}}{\partial x_{i}}\dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} + a_{i}b_{j}\dfrac{\partial^{2} f}{\partial x_{i} \partial x_{j}} \\
YXf &= Y(X(f)) = b_{j}\dfrac{\partial }{\partial x_{j}}\left( a_{i}\dfrac{\partial f}{\partial x_{i}} \right) = b_{j}\dfrac{\partial a_{i}}{\partial x_{j}}\dfrac{\partial f}{\partial x_{i}} + b_{j}a_{i}\dfrac{\partial^{2} f}{\partial x_{j} \partial x_{i}}
\end{align*}
X Y f Y X f = X ( Y ( f )) = a i ∂ x i ∂ ( b j ∂ x j ∂ f ) = a i ∂ x i ∂ b j ∂ x j ∂ f + a i b j ∂ x i ∂ x j ∂ 2 f = Y ( X ( f )) = b j ∂ x j ∂ ( a i ∂ x i ∂ f ) = b j ∂ x j ∂ a i ∂ x i ∂ f + b j a i ∂ x j ∂ x i ∂ 2 f
따라서
Z f = ( X Y − Y X ) f = X Y f − Y X f = a i ∂ b j ∂ x i ∂ f ∂ x j − b j ∂ a i ∂ x j ∂ f ∂ x i = a i ∂ b j ∂ x i ∂ f ∂ x j − b i ∂ a j ∂ x i ∂ f ∂ x j = ( a i ∂ b j ∂ x i − b i ∂ a j ∂ x i ) ∂ f ∂ x j
\begin{align*}
Zf = (XY - YX)f &= XYf - YXf \\
&= a_{i}\dfrac{\partial b_{j}}{\partial x_{i}}\dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} - b_{j}\dfrac{\partial a_{i}}{\partial x_{j}}\dfrac{\partial f}{\partial x_{i}} \\
&= a_{i}\dfrac{\partial b_{j}}{\partial x_{i}}\dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} - b_{i}\dfrac{\partial a_{j}}{\partial x_{i}}\dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} \\
&= \left( a_{i}\dfrac{\partial b_{j}}{\partial x_{i}} - b_{i}\dfrac{\partial a_{j}}{\partial x_{i}} \right) \dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} \\
\end{align*}
Z f = ( X Y − Y X ) f = X Y f − Y X f = a i ∂ x i ∂ b j ∂ x j ∂ f − b j ∂ x j ∂ a i ∂ x i ∂ f = a i ∂ x i ∂ b j ∂ x j ∂ f − b i ∂ x i ∂ a j ∂ x j ∂ f = ( a i ∂ x i ∂ b j − b i ∂ x i ∂ a j ) ∂ x j ∂ f
이때 위 식의 a i , b i , ∂ a j ∂ x i , ∂ b j ∂ x i , ∂ f ∂ x j a_{i}, b_{i}, \dfrac{\partial a_{j}}{\partial x_{i}}, \dfrac{\partial b_{j}}{\partial x_{i}}, \dfrac{\partial f}{\partial x_{j}} a i , b i , ∂ x i ∂ a j , ∂ x i ∂ b j , ∂ x j ∂ f 들은 모두 p p p 에 따라 값이 유일하게 결정되므로, 이러한 Z Z Z 가 존재한다면 유일하다는 것을 알 수 있다.
이제 Z α Z_{\alpha} Z α 를 좌표 근방 x α ( U α ) \mathbf{x}_{\alpha}(U_{\alpha}) x α ( U α ) 에서 위의 표현과 같이 정의되는 벡터필드라고 하자.
Z α f = ( a i ∂ b j ∂ x i − b i ∂ a j ∂ x i ) ∂ f ∂ x j
Z_{\alpha}f = \left( a_{i}\dfrac{\partial b_{j}}{\partial x_{i}} - b_{i}\dfrac{\partial a_{j}}{\partial x_{i}} \right) \dfrac{\partial f}{\partial x_{j}}
Z α f = ( a i ∂ x i ∂ b j − b i ∂ x i ∂ a j ) ∂ x j ∂ f
그리고 W = x α ( U α ) ∩ x β ( U β ) ≠ ∅ W = \mathbf{x}_{\alpha}(U_{\alpha}) \cap \mathbf{x}_{\beta}(U_{\beta}) \ne \varnothing W = x α ( U α ) ∩ x β ( U β ) = ∅ 를 만족하는 좌표근방 x β ( U β ) \mathbf{x}_{\beta}(U_{\beta}) x β ( U β ) 에서 정의되는 Z β Z_{\beta} Z β 를 생각해보자. 그러면 유일성에 의해 W W W 위에서 Z α = Z β Z_{\alpha} = Z_{\beta} Z α = Z β 여야한다. 따라서 Z Z Z 가 M M M 의 전체에서 잘 정의됨을 알 수 있다.
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