मिश्रित टेंसर

"टेन्सर प्रकार" redirects here. For सरणी डेटा प्रकार, see टेन्सर प्रकार (कंप्यूटिंग).

टेन्सर विश्लेषण में, मिश्रित टेन्सर होता है, जो न तो पूर्ण रूप से सहपरिवर्ती है और न ही पूर्ण रूप से विपरीत परिवर्ती है, मिश्रित टेन्सर में कम से कम सूचकांक सबस्क्रिप्ट (सहसंयोजक) और सुपरस्क्रिप्ट (प्रतिपरिवर्ती) होता है।

प्रकार या वैलेंस का मिश्रित टेंसर ${\textstyle {\binom {M}{N}}}$, जिसे "टाइप (M, N)" भी लिखा गया है, M > 0 और N > 0 दोनों के साथ टेन्सर है जिसमें M प्रतिपरिवर्ती सूचकांक और N सहपरिवर्ती सूचकांक हैं। इस प्रकार के टेंसर को रैखिक फलन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जो M प्रपत्र और N वेक्टर (ज्यामिति) के (M + N) -ट्यूपल को अदिश (गणित) में मैप करता है।

टेंसर प्रकार परिवर्तन

Main article: सूचकांकों को ऊपर उठाना और घटाना

संबंधित टेंसरों के निम्नलिखित ऑक्टेट पर विचार करें:

$$T_{\alpha \beta \gamma },\ T_{\alpha \beta }{}^{\gamma },\ T_{\alpha }{}^{\beta }{}_{\gamma },\ T_{\alpha }{}^{\beta \gamma },\ T^{\alpha }{}_{\beta \gamma },\ T^{\alpha }{}_{\beta }{}^{\gamma },\ T^{\alpha \beta }{}_{\gamma },\ T^{\alpha \beta \gamma }.$$

प्रथम सहपरिवर्ती है, अंतिम प्रतिपरिवर्ती है, और शेष मिश्रित हैं। सांकेतिक रूप से, ये टेन्सर एक दूसरे से उनके सूचकांकों के सहप्रसरण/प्रतिप्रसरण द्वारा भिन्न होते हैं। टेंसर के दिए गए प्रतिपरिवर्ती सूचकांक को मापीय टेंसर g_μν का उपयोग करके कम किया जा सकता है , और दिए गए सहपरिवर्ती सूचकांक को व्युत्क्रम मापीय टेंसर g^μν का उपयोग करके बढ़ाया जा सकता है। इस प्रकार, g_μν को इंडेक्स लोअरिंग संचालक और g^μν सूचकांक बढ़ाने वाला संचालक कहा जा सकता है।

सामान्यतः, सहपरिवर्ती मापीय टेन्सर, प्रकार (M, N) के टेंसर के साथ अनुबंधित होता है, प्रकार (M-1, N+ 1) का टेंसर उत्पन्न करता है, जबकि इसका प्रतिपरिवर्ती व्युत्क्रम, प्रकार (M, N) के टेंसर के साथ अनुबंधित होता है। प्रकार (M + 1, N − 1) का टेंसर देता है।

उदाहरण

उदाहरण के रूप में, प्रकार (1, 2) का मिश्रित टेन्सर प्रकार (0, 3) के सहसंयोजक टेन्सर के सूचकांक को बढ़ाकर प्राप्त किया जा सकता है,

$$T_{\alpha \beta }{}^{\lambda }=T_{\alpha \beta \gamma }\,g^{\gamma \lambda },$$

जहाँ $T_{\alpha \beta }{}^{\lambda }$ के समान टेंसर $T_{\alpha \beta }{}^{\gamma }$ है, क्योंकि इस प्रकार:

$$T_{\alpha \beta }{}^{\lambda }\,\delta _{\lambda }{}^{\gamma }=T_{\alpha \beta }{}^{\gamma },$$

क्रोनकर δ के साथ यहां पहचान मैट्रिक्स के जैसे कार्य कर रहा है:

वैसे ही,

$$T_{\alpha }{}^{\lambda }{}_{\gamma }=T_{\alpha \beta \gamma }\,g^{\beta \lambda },$$

$$T_{\alpha }{}^{\lambda \epsilon }=T_{\alpha \beta \gamma }\,g^{\beta \lambda }\,g^{\gamma \epsilon },$$

$$T^{\alpha \beta }{}_{\gamma }=g_{\gamma \lambda }\,T^{\alpha \beta \lambda },$$

$$T^{\alpha }{}_{\lambda \epsilon }=g_{\lambda \beta }\,g_{\epsilon \gamma }\,T^{\alpha \beta \gamma }.$$

मेट्रिक टेन्सर के सूचकांक को ऊपर उठाना इसके व्युत्क्रम के साथ इसे अनुबंधित करने के समान है, जो क्रोनकर डेल्टा को प्राप्त करता है,

$$g^{\mu \lambda }\,g_{\lambda \nu }=g^{\mu }{}_{\nu }=\delta ^{\mu }{}_{\nu },$$

इसलिए मापीय टेन्सर का कोई भी मिश्रित संस्करण क्रोनकर डेल्टा के समान होगा, जिसे भी मिश्रित किया जाता है।

यह भी देखें

• सहप्रसरण और सदिशों का प्रतिप्रसरण
• आइंस्टीन संकेतन
• रिक्की कैलकुलस
• टेन्सर (आंतरिक परिभाषा)
• दो-बिंदु टेंसर

संदर्भ

• D.C. Kay (1988). Tensor Calculus. Schaum’s Outlines, McGraw Hill (USA). ISBN 0-07-033484-6.
• Wheeler, J.A.; Misner, C.; Thorne, K.S. (1973). "§3.5 Working with Tensors". Gravitation. W.H. Freeman & Co. pp. 85–86. ISBN 0-7167-0344-0.
• R. Penrose (2007). The Road to Reality. Vintage books. ISBN 978-0-679-77631-4.

बाहरी संबंध

• Index Gymnastics, Wolfram Alpha