미분기하학 에서 리 미분 (Lie微分, 영어 : Lie derivative )은 매끄러운 다양체 위에서 아핀 접속 없이 정의될 수 있는, 텐서장의 미분 연산이다.[ 1] 기호는
L
{\displaystyle {\mathcal {L}}}
.
함수, 텐서장, 형식은 벡터장와 관련하여 구별될 수 있다.
T
{\displaystyle T}
가 텐서장이고
X
{\displaystyle X}
가 벡터장인 경우
X
{\displaystyle X}
에 대한
T
{\displaystyle T}
의 리 미분은
L
X
T
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}T}
과 같이 표시된다. 미분 연산자
T
↦
L
X
T
{\displaystyle T\mapsto {\mathcal {L}}_{X}T}
는 기본 다양체의 텐서장 대수의 미분 이다.
리 미분은 축약과 미분 형식 에 대한 외미분과 교환한다.
미분 기하학에서 미분을 취하는 많은 개념이 있지만 미분 되는 표현이 함수 또는 스칼라장 일 때 모두 같다. 따라서 이 경우 "리"이라는 단어는 삭제되고 단순히 함수의 미분에 대해 말한다.
다른 벡터장
X
{\displaystyle X}
에 대한 벡터장
Y
{\displaystyle Y}
의 리 미분은
X
{\displaystyle X}
와
Y
{\displaystyle Y}
의 "리괄호"로 알려져 있으며 종종
L
X
Y
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}Y}
대신
[
X
,
Y
]
{\displaystyle [X,Y]}
로 표시된다. 벡터장의 공간은 이 리 괄호 와 관련하여 리 대수 를 형성한다. 리 미분은 항등식으로 인해 이 리 대수의 무한 차원 리 대수 표현 을 구성한다.
L
[
X
,
Y
]
T
=
L
X
L
Y
T
−
L
Y
L
X
T
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{[X,Y]}T={\mathcal {L}}_{X}{\mathcal {L}}_{Y}T-{\mathcal {L}}_{Y}{\mathcal {L}}_{X}T}
이는 모든 벡터장
X
{\displaystyle X}
,
Y
{\displaystyle Y}
와 모든 텐서장
T
{\displaystyle T}
에 유효하다.
벡터장를
M
{\displaystyle M}
에서 흐름의 무한소 생성원 들 (즉, 1차원 미분동형사상 군 )으로 고려할 때, 리 미분은 군 표현 과 관련된 무한소 표현 으로서의 리 대수 표현 과 비슷하게 텐서장에서 미분동형사상 군 표현의 미분이다. 리 군론 .
스피너 장, 접속이 있는 올다발 과 벡터 값 미분 형식 에 대한 일반화가 존재한다.
리 미분은 임의의 텐서장
T
∈
Γ
(
(
T
M
)
⊗
p
⊗
(
T
∗
M
)
⊗
q
)
{\displaystyle T\in \Gamma \left((\mathrm {T} M)^{\otimes p}\otimes (\mathrm {T} ^{*}M)^{\otimes q}\right)}
을, 임의의 벡터장 방향으로 미분하는 연산이다. 이는 추상적으로 일련의 공리들을 통해 정의될 수 있으며, 또 대신 구체적으로 국소 좌표계를 통해 정의될 수도 있다.
매끄러운 다양체
M
{\displaystyle M}
위에 매끄러운 벡터장
X
∈
Γ
(
T
M
)
{\displaystyle X\in \Gamma (\mathrm {T} M)}
가 주어졌다고 하자. 그렇다면
X
{\displaystyle X}
방향으로의 리 미분
L
:
Γ
(
T
M
)
⊗
R
Γ
(
(
T
M
)
⊗
p
⊗
R
(
T
∗
M
)
⊗
q
)
→
Γ
(
(
T
M
)
⊗
p
⊗
R
(
T
∗
M
)
⊗
q
)
{\displaystyle {\mathcal {L}}\colon \Gamma (\mathrm {T} M)\otimes _{\mathbb {R} }\Gamma \left((\mathrm {T} M)^{\otimes p}\otimes _{\mathbb {R} }(\mathrm {T} ^{*}M)^{\otimes q}\right)\to \Gamma \left((\mathrm {T} M)^{\otimes p}\otimes _{\mathbb {R} }(\mathrm {T} ^{*}M)^{\otimes q}\right)}
L
:
X
⊗
T
↦
L
X
T
{\displaystyle {\mathcal {L}}\colon X\otimes T\mapsto {\mathcal {L}}_{X}T}
은 임의의 매끄러운
(
p
,
q
)
{\displaystyle (p,q)}
차 텐서장
T
{\displaystyle T}
에 대하여 작용하여 매끄러운
(
p
,
q
)
{\displaystyle (p,q)}
차 텐서장
L
X
T
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}T}
를 만드는 선형 변환 이며, 다음 공리들을 만족시키는 유일한 연산이다.
(함수의 리 미분) 함수((0,0)차 텐서)
f
∈
C
∞
(
M
;
R
)
{\displaystyle f\in {\mathcal {C}}^{\infty }(M;\mathbb {R} )}
에 대하여, 리 미분은 벡터장의 1차 미분 연산자로의 작용과 같다.
L
X
f
=
X
f
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}f=Xf}
(함수 외미분과의 호환) 함수
f
{\displaystyle f}
에 대하여, 리 미분은 외미분 과 가환한다.
L
X
(
d
f
)
=
d
(
L
X
f
)
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}(\mathrm {d} f)=\mathrm {d} ({\mathcal {L}}_{X}f)}
(텐서곱 과의 호환) 리 미분은 텐서곱 에 대하여 곱 규칙 을 따른다.
L
X
(
T
1
⊗
T
2
)
=
(
L
X
T
1
)
⊗
T
2
+
T
1
⊗
(
L
X
T
2
)
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}(T_{1}\otimes T_{2})=({\mathcal {L}}_{X}T_{1})\otimes T_{2}+T_{1}\otimes ({\mathcal {L}}_{X}T_{2})}
(축약과의 호환) 리 미분은 축약에 대하여 곱 규칙 을 따른다. 즉, 임의의 벡터장
Y
{\displaystyle Y}
와
(
p
,
q
)
{\displaystyle (p,q)}
차 텐서장
T
{\displaystyle T}
에 대하여 (
q
>
0
{\displaystyle q>0}
),
L
X
(
T
(
Y
,
−
)
)
=
(
L
X
T
)
(
Y
,
−
)
+
T
(
L
X
Y
,
−
)
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}(T(Y,-))=({\mathcal {L}}_{X}T)(Y,-)+T({\mathcal {L}}_{X}Y,-)}
아인슈타인 표기법 을 사용하자. 국소 좌표계
x
μ
{\displaystyle x^{\mu }}
를 잡았을 때, 벡터
X
=
X
μ
∂
μ
{\displaystyle X=X^{\mu }\partial _{\mu }}
방향의,
(
p
,
q
)
{\displaystyle (p,q)}
차 텐서
T
ν
1
ν
2
…
ν
q
μ
1
μ
2
⋯
μ
p
{\displaystyle T_{\nu _{1}\nu _{2}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\mu _{2}\cdots \mu _{p}}}
의 리 미분 은 다음과 같다.
L
X
T
ν
1
…
ν
q
μ
1
⋯
μ
p
=
X
ρ
∂
ρ
T
ν
1
…
ν
q
μ
1
⋯
μ
p
−
(
∂
ρ
X
μ
1
)
T
ν
1
…
ν
q
ρ
μ
2
⋯
μ
p
−
⋯
−
(
∂
ρ
X
μ
p
)
T
ν
1
…
ν
q
μ
1
⋯
μ
p
−
1
ρ
+
(
∂
ν
1
X
ρ
)
T
ρ
ν
2
…
ν
q
μ
1
⋯
μ
p
+
⋯
+
(
∂
ν
q
X
ρ
)
T
ν
1
…
ν
q
−
1
ρ
μ
1
⋯
μ
p
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}T_{\nu _{1}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\cdots \mu _{p}}=X^{\rho }\partial _{\rho }T_{\nu _{1}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\cdots \mu _{p}}-(\partial _{\rho }X^{\mu _{1}})T_{\nu _{1}\dots \nu _{q}}^{\rho \mu _{2}\cdots \mu _{p}}-\cdots -(\partial _{\rho }X^{\mu _{p}})T_{\nu _{1}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\cdots \mu _{p-1}\rho }+(\partial _{\nu _{1}}X^{\rho })T_{\rho \nu _{2}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\cdots \mu _{p}}+\cdots +(\partial _{\nu _{q}}X^{\rho })T_{\nu _{1}\dots \nu _{q-1}\rho }^{\mu _{1}\cdots \mu _{p}}}
또한, 비틀림 이 없는 아핀 접속
∇
{\displaystyle \nabla }
의 경우, 위의 편미분을 공변 미분 으로 치환하여도 상관없다. 리 미분은 아핀 접속 에 의존하지 않는다.
L
X
T
ν
1
…
ν
q
μ
1
⋯
μ
p
=
X
ρ
∇
ρ
T
ν
1
…
ν
q
μ
1
⋯
μ
p
−
(
∇
ρ
X
μ
1
)
T
ν
1
…
ν
q
ρ
μ
2
⋯
μ
p
−
⋯
−
(
∇
ρ
X
μ
p
)
T
ν
1
…
ν
q
μ
1
⋯
μ
p
−
1
ρ
+
(
∇
ν
1
X
ρ
)
T
ρ
ν
2
…
ν
q
μ
1
⋯
μ
p
+
⋯
+
(
∇
ν
q
X
ρ
)
T
ν
1
…
ν
q
−
1
ρ
μ
1
⋯
μ
p
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}T_{\nu _{1}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\cdots \mu _{p}}=X^{\rho }\nabla _{\rho }T_{\nu _{1}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\cdots \mu _{p}}-(\nabla _{\rho }X^{\mu _{1}})T_{\nu _{1}\dots \nu _{q}}^{\rho \mu _{2}\cdots \mu _{p}}-\cdots -(\nabla _{\rho }X^{\mu _{p}})T_{\nu _{1}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\cdots \mu _{p-1}\rho }+(\nabla _{\nu _{1}}X^{\rho })T_{\rho \nu _{2}\dots \nu _{q}}^{\mu _{1}\cdots \mu _{p}}+\cdots +(\nabla _{\nu _{q}}X^{\rho })T_{\nu _{1}\dots \nu _{q-1}\rho }^{\mu _{1}\cdots \mu _{p}}}
스핀 구조 를 갖는 리만 다양체
(
M
,
g
)
{\displaystyle (M,g)}
가 주어졌다고 하자. 그 위의 스피너 다발
S
M
{\displaystyle \mathrm {S} M}
은 복소수
2
⌊
dim
M
/
2
⌋
{\displaystyle 2^{\lfloor \dim M/2\rfloor }}
차원의 벡터 다발 이다.
그렇다면, 스피너장
ψ
∈
Γ
(
S
M
)
{\displaystyle \psi \in \Gamma (\mathrm {S} M)}
의 리 미분 은 다음과 같다.
L
X
ψ
=
∇
X
ψ
−
1
4
(
d
X
♭
)
⋅
ψ
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}\psi =\nabla _{X}\psi -{\frac {1}{4}}(\mathrm {d} X^{\flat })\cdot \psi }
여기서
X
♭
=
g
(
X
,
−
)
{\displaystyle X^{\flat }=g(X,-)}
는 벡터장(=(1,0)차 텐서장)
X
{\displaystyle X}
에 대응하는 1차 미분 형식 (=(0,1)차 텐서장)이다.
d
{\displaystyle \mathrm {d} }
는 1차 미분 형식 의 외미분 이다.
⋅
{\displaystyle \cdot }
은 클리퍼드 대수 의 곱이다.
국소 좌표계로 표기하면 이는 다음과 같다.
(
L
X
ψ
)
i
=
X
μ
∇
μ
ψ
i
−
1
16
(
∇
μ
X
ν
−
∇
ν
X
μ
)
(
γ
μ
i
j
γ
ν
j
k
−
γ
ν
i
j
γ
μ
j
k
)
ψ
k
{\displaystyle ({\mathcal {L}}_{X}\psi )^{i}=X^{\mu }\nabla _{\mu }\psi ^{i}-{\frac {1}{16}}\left(\nabla _{\mu }X_{\nu }-\nabla _{\nu }X_{\mu }\right)\left(\gamma ^{\mu i}{}_{j}\gamma ^{\nu j}{}_{k}-\gamma ^{\nu i}{}_{j}\gamma ^{\mu j}{}_{k}\right)\psi ^{k}}
여기서
μ
,
ν
∈
{
1
,
…
,
dim
M
}
{\displaystyle \mu ,\nu \in \{1,\dots ,\dim M\}}
는 접다발
T
M
{\displaystyle \mathrm {T} M}
의 지표이다.
i
,
j
,
k
∈
{
1
,
…
,
2
⌊
dim
M
/
2
⌋
}
{\displaystyle i,j,k\in \{1,\dots ,2^{\lfloor \dim M/2\rfloor }\}}
는 스피너 다발
S
M
{\displaystyle \mathrm {S} M}
의 (복소수 성분) 지표이다.
γ
μ
i
j
{\displaystyle \gamma ^{\mu i}{}_{j}}
는 디랙 행렬 이다.
스피너장의 리 미분은 리만 다양체의 리만 계량에 의존하지 않는다.
만약
X
{\displaystyle X}
가 킬링 벡터장 이라면 (즉,
∇
μ
X
ν
=
−
∇
ν
X
μ
{\displaystyle \nabla _{\mu }X_{\nu }=-\nabla _{\nu }X_{\mu }}
), 이는 다음과 같이 더 간단해진다.
(
L
X
ψ
)
i
=
X
μ
∇
μ
ψ
i
−
1
4
(
∇
μ
X
ν
)
γ
μ
i
j
γ
ν
j
k
ψ
k
{\displaystyle ({\mathcal {L}}_{X}\psi )^{i}=X^{\mu }\nabla _{\mu }\psi ^{i}-{\frac {1}{4}}(\nabla _{\mu }X_{\nu })\gamma ^{\mu i}{}_{j}\gamma ^{\nu j}{}_{k}\psi ^{k}}
다음 데이터가 주어졌다고 하자.
매끄러운 다양체
B
{\displaystyle B}
와
E
{\displaystyle E}
및 그 접다발
π
T
B
:
T
B
↠
B
{\displaystyle \pi _{\mathrm {T} B}\colon \mathrm {T} B\twoheadrightarrow B}
,
π
T
E
:
T
E
↠
E
{\displaystyle \pi _{\mathrm {T} E}\colon \mathrm {T} E\twoheadrightarrow E}
매끄러운 함수
s
:
B
→
E
{\displaystyle s\colon B\to E}
B
{\displaystyle B}
위의 벡터장
X
∈
Γ
(
T
B
)
{\displaystyle X\in \Gamma (\mathrm {T} B)}
E
{\displaystyle E}
위의 벡터장
Y
∈
Γ
(
T
E
)
{\displaystyle Y\in \Gamma (\mathrm {T} E)}
그렇다면,
s
{\displaystyle s}
의,
(
X
,
Y
)
{\displaystyle (X,Y)}
방향의 일반화 리 미분 은 다음과 같은 매끄러운 함수 이다.[ 2] :377, §47.4
L
~
X
,
Y
f
:
B
→
T
E
{\displaystyle {\tilde {\mathcal {L}}}_{X,Y}f\colon B\to \mathrm {T} E}
L
~
X
,
Y
f
=
T
f
∘
X
−
Y
∘
f
{\displaystyle {\tilde {\mathcal {L}}}_{X,Y}f=\mathrm {T} f\circ X-Y\circ f}
이는 다음 조건을 만족시킨다.
L
~
t
X
,
t
Y
s
=
t
L
~
X
,
Y
s
∀
t
∈
R
{\displaystyle {\tilde {\mathcal {L}}}_{tX,tY}s=t{\tilde {\mathcal {L}}}_{X,Y}s\qquad \forall t\in \mathbb {R} }
π
T
E
∘
L
X
,
Y
s
=
s
{\displaystyle \pi _{\mathrm {T} E}\circ {\mathcal {L}}_{X,Y}s=s}
즉, 다음과 같은 가환 그림이 성립한다.
B
→
L
~
X
,
Y
s
T
E
s
↘
s
π
T
E
↓
π
T
E
E
{\displaystyle {\begin{matrix}B&{\xrightarrow {{\tilde {\mathcal {L}}}_{X,Y}s}}&\mathrm {T} E\\&{_{\!\!\!\!s}}\!\!\searrow \!\!{\color {White}\scriptstyle s\!\!\!\!}&{\scriptstyle \color {White}{\pi _{\mathrm {T} E}\!\!\!\!\!\!}}\downarrow \scriptstyle \pi _{\mathrm {T} E}\!\!\!\!\!\!\\&&E\end{matrix}}}
만약
X
{\displaystyle X}
와
Y
{\displaystyle Y}
의 흐름이 각각
ϕ
X
:
(
−
ϵ
,
ϵ
)
×
B
→
B
{\displaystyle \phi _{X}\colon (-\epsilon ,\epsilon )\times B\to B}
ϕ
X
:
(
t
,
b
)
↦
ϕ
X
,
t
(
b
)
{\displaystyle \phi _{X}\colon (t,b)\mapsto \phi _{X,t}(b)}
ϕ
Y
:
(
−
ϵ
,
ϵ
)
×
E
→
E
{\displaystyle \phi _{Y}\colon (-\epsilon ,\epsilon )\times E\to E}
ϕ
Y
:
(
t
,
e
)
↦
ϕ
Y
,
t
(
e
)
{\displaystyle \phi _{Y}\colon (t,e)\mapsto \phi _{Y,t}(e)}
라면, 다음이 성립한다.[ 2] :377, §47.4
L
X
,
Y
s
=
d
d
t
(
ϕ
Y
,
−
t
∘
s
∘
ϕ
X
,
t
)
|
t
=
0
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X,Y}s=\left.{\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}(\phi _{Y,-t}\circ s\circ \phi _{X,t})\right|_{t=0}}
특히, 올다발
π
E
:
E
↠
B
{\displaystyle \pi _{E}\colon E\twoheadrightarrow B}
가 주어졌으며,
B
{\displaystyle B}
와
E
{\displaystyle E}
가 둘 다 매끄러운 다양체 이며,
π
E
{\displaystyle \pi _{E}}
는 매끄러운 함수 이며, 그 모든 올들이 서로 미분 동형 인 매끄러운 다양체 라고 하자. 또한, 그 단면
s
∈
Γ
B
(
E
)
{\displaystyle s\in \Gamma _{B}(E)}
이 주어졌다고 하자.
또한, 벡터장
X
∈
Γ
B
(
T
B
)
{\displaystyle X\in \Gamma _{B}(\mathrm {T} B)}
와
Y
∈
Γ
E
(
T
E
)
{\displaystyle Y\in \Gamma _{E}(\mathrm {T} E)}
가 주어졌다고 하자. 그렇다면, 리 미분
L
X
,
Y
s
:
B
→
T
E
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X,Y}s\colon B\to \mathrm {T} E}
를 정의할 수 있으며, 이는 올다발
π
E
∘
π
T
E
:
T
E
→
B
{\displaystyle \pi _{E}\circ \pi _{\mathrm {T} E}\colon \mathrm {T} E\to B}
의 단면이다.
추가로, 만약 다음이 성립한다고 하자.
T
π
E
∘
Y
=
X
∘
π
E
{\displaystyle \mathrm {T} \pi _{E}\circ Y=X\circ \pi _{E}}
즉, 다음 가환 그림이 성립한다고 하자.
E
→
π
E
B
Y
↓
Y
X
↓
X
T
E
→
T
π
E
T
B
{\displaystyle {\begin{matrix}E&{\xrightarrow {\pi _{E}}}&B\\{\scriptstyle Y}\downarrow {\scriptstyle \color {White}Y}&&{\scriptstyle \color {White}X}\downarrow \scriptstyle X\\\mathrm {T} E&{\xrightarrow[{\mathrm {T} \pi _{E}}]{}}&\mathrm {T} B\end{matrix}}}
이 조건이 성립하는 벡터장
Y
{\displaystyle Y}
를 사영 가능 벡터장 (영어 : projectable vector field )이라고 한다.[ 3] :§2 이러한
Y
{\displaystyle Y}
가 주어지면
X
{\displaystyle X}
는
X
i
|
π
(
e
)
=
(
T
π
)
I
i
|
e
,
π
(
e
)
Y
I
|
e
(
e
∈
E
)
{\displaystyle X^{i}|_{\pi (e)}=(\mathrm {T} \pi )_{I}^{i}|_{e,\pi (e)}Y^{I}|_{e}\qquad (e\in E)}
로 재구성할 수 있다. 따라서, 이 경우
L
X
,
Y
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X,Y}}
를
L
Y
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{Y}}
로 표기할 수 있다.
그렇다면,
L
~
Y
s
{\displaystyle {\tilde {\mathcal {L}}}_{Y}s}
는 사실 수직 벡터 다발
V
E
⊆
T
E
{\displaystyle \mathrm {V} E\subseteq \mathrm {T} E}
에 속함을 보일 수 있다.
L
~
Y
s
:
B
→
V
E
{\displaystyle {\tilde {\mathcal {L}}}_{Y}s\colon B\to \mathrm {V} E}
특히, 위 경우에서
π
E
:
E
↠
B
{\displaystyle \pi _{E}\colon E\twoheadrightarrow B}
가 벡터 다발 이라고 하자. 그렇다면, 그 수직 벡터 다발 은
V
E
=
E
×
B
E
{\displaystyle \mathrm {V} E=E\times _{B}E}
이며, 이 경우
L
~
Y
s
=
(
s
,
L
Y
s
)
{\displaystyle {\tilde {\mathcal {L}}}_{Y}s=(s,{\mathcal {L}}_{Y}s)}
의 꼴이다. 이 경우,
L
Y
s
:
B
→
E
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{Y}s\colon B\to E}
는
E
{\displaystyle E}
의 단면이며, 이를
s
{\displaystyle s}
의 리 미분 이라고 한다.[ 2] :378, §47.5 [ 3] :Proposition 5.4
리 미분의 개념은 벡터장을 무한소 미분 동형 사상 으로 간주하여 유도할 수 있다.
구체적으로, 매끄러운 다양체 위에 리 군
R
{\displaystyle \mathbb {R} }
가 매끄럽게 작용 한다고 하자.
f
:
R
×
M
→
M
{\displaystyle f\colon \mathbb {R} \times M\to M}
f
:
(
t
,
x
)
↦
f
t
(
x
)
{\displaystyle f\colon (t,x)\mapsto f_{t}(x)}
f
0
(
x
)
=
x
∀
x
∈
M
{\displaystyle f_{0}(x)=x\qquad \forall x\in M}
f
s
+
t
(
x
)
=
f
s
(
f
t
(
x
)
)
∀
s
,
t
∈
R
,
x
∈
M
{\displaystyle f_{s+t}(x)=f_{s}(f_{t}(x))\qquad \forall s,t\in \mathbb {R} ,\;x\in M}
그렇다면, 벡터장
X
i
∈
Γ
(
T
M
)
{\displaystyle X^{i}\in \Gamma (\mathrm {T} M)}
를 다음과 같이 정의할 수 있다.
f
t
(
x
)
=
x
i
+
t
X
i
(
x
)
+
O
(
t
2
)
{\displaystyle f_{t}(x)=x^{i}+tX^{i}(x)+O(t^{2})}
(
D
f
)
j
i
=
δ
j
i
+
t
∂
j
X
i
{\displaystyle (\mathrm {D} f)_{j}^{i}=\delta _{j}^{i}+t\partial _{j}X^{i}}
이제, 임의의 벡터장
T
i
{\displaystyle T^{i}}
및 매끄러운 함수
g
:
M
→
M
{\displaystyle g\colon M\to M}
에 대하여 밂
(
g
∗
T
)
i
|
g
(
x
)
=
(
D
g
|
x
)
j
i
(
T
j
|
x
)
{\displaystyle (g_{*}T)^{i}|_{g(x)}=(\mathrm {D} g|_{x})_{j}^{i}(T^{j}|_{x})}
를 정의할 수 있다. 이 경우, 다음과 같은 극한을 계산할 수 있다.
lim
t
→
0
(
f
−
t
∗
T
)
i
−
T
i
t
|
x
{\displaystyle \lim _{t\to 0}\left.{\frac {(f_{-t}{}_{*}T)^{i}-T^{i}}{t}}\right|_{x}}
=
lim
t
→
0
(
δ
j
i
−
t
∂
j
X
i
)
|
x
T
j
|
f
t
(
x
)
−
T
i
|
x
t
{\displaystyle =\lim _{t\to 0}{\frac {(\delta _{j}^{i}-t\partial _{j}X^{i})|_{x}T^{j}|_{f_{t}(x)}-T^{i}|_{x}}{t}}}
=
lim
t
→
0
(
δ
j
i
−
t
∂
j
X
i
)
|
x
(
T
j
|
x
+
t
X
k
∂
k
T
j
|
x
)
−
T
i
|
x
t
{\displaystyle =\lim _{t\to 0}{\frac {(\delta _{j}^{i}-t\partial _{j}X^{i})|_{x}(T^{j}|_{x}+tX^{k}\partial _{k}T^{j}|_{x})-T^{i}|_{x}}{t}}}
=
(
X
k
∂
k
T
i
−
(
∂
j
X
i
)
T
j
)
|
x
=
−
(
L
X
T
)
i
|
x
{\displaystyle =\left(X^{k}\partial _{k}T^{i}-(\partial _{j}X^{i})T^{j}\right)|_{x}=-({\mathcal {L}}_{X}T)^{i}|_{x}}
마찬가지로, 임의의 1차 미분 형식
V
i
{\displaystyle V_{i}}
에 대하여, 당김
(
g
∗
V
)
i
|
x
=
(
D
g
|
x
)
i
j
(
V
j
|
g
(
x
)
)
{\displaystyle (g^{*}V)_{i}|_{x}=(\mathrm {D} g|_{x})_{i}^{j}(V_{j}|_{g(x)})}
을 정의할 수 있으며, 다음과 같은 극한을 계산할 수 있다.
lim
t
→
0
(
f
t
∗
V
)
i
−
V
i
t
|
x
{\displaystyle \lim _{t\to 0}\left.{\frac {(f_{t}^{*}V)_{i}-V_{i}}{t}}\right|_{x}}
=
lim
t
→
0
(
δ
i
j
+
t
D
f
)
i
j
|
x
V
j
|
f
t
(
x
)
−
V
i
|
x
t
{\displaystyle =\lim _{t\to 0}{\frac {(\delta _{i}^{j}+t\mathrm {D} f)_{i}^{j}|xV_{j}|_{f_{t}(x)}-V_{i}|_{x}}{t}}}
=
lim
t
→
0
(
δ
i
j
+
t
∂
i
X
j
|
x
)
(
V
j
|
x
+
t
X
k
∂
k
V
j
)
−
V
i
|
x
t
{\displaystyle =\lim _{t\to 0}{\frac {\left(\delta _{i}^{j}+t\partial _{i}X^{j}|_{x}\right)(V_{j}|_{x}+tX^{k}\partial _{k}V_{j})-V_{i}|_{x}}{t}}}
=
(
∂
i
X
j
)
V
j
+
X
k
∂
k
V
i
=
(
L
X
V
)
i
{\displaystyle =(\partial _{i}X^{j})V^{j}+X^{k}\partial _{k}V_{i}=({\mathcal {L}}_{X}V)_{i}}
결론적으로, 함수
f
{\displaystyle f}
에 대하여, 리 미분은 그냥 단순한 미분이다. 즉,
L
X
f
=
X
f
=
X
μ
∂
μ
f
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}f=Xf=X^{\mu }\partial _{\mu }f}
이다. 다양체에서 함수
f
:
M
→
R
{\displaystyle f\colon M\to {\mathbb {R} }}
의 도함수 개념은
x
+
h
{\displaystyle x+h}
가 정의되지 않아서 차이의 몫
(
f
(
x
+
h
)
−
f
(
x
)
)
/
h
{\displaystyle \textstyle (f(x+h)-f(x))/h}
이 정의 될 수 없기 때문에 문제가 된다.
점
p
∈
M
{\displaystyle p\in M}
에서 벡터장
X
{\displaystyle X}
에 대해 함수
f
:
M
→
R
{\displaystyle f\colon M\to {\mathbb {R} }}
의 리 미분은 다음 함수이다:
(
L
X
f
)
(
p
)
=
d
d
t
|
t
=
0
(
f
∘
Φ
X
t
)
(
p
)
=
lim
t
→
0
f
(
Φ
X
t
(
p
)
)
−
f
(
p
)
t
{\displaystyle ({\mathcal {L}}_{X}f)(p)={d \over dt}{\biggr |}_{t=0}{\bigl (}f\circ \Phi _{X}^{t}{\bigr )}(p)=\lim _{t\to 0}{\frac {f{\bigl (}\Phi _{X}^{t}(p){\bigr )}-f{\bigl (}p{\bigr )}}{t}}}
여기서
Φ
X
t
(
p
)
{\displaystyle \Phi _{X}^{t}(p)}
는 벡터장
X
{\displaystyle X}
에 의해 정의된 흐름이
t
{\displaystyle t}
에서 점
p
{\displaystyle p}
를 사상하는 점이다.
t
=
0
{\displaystyle t=0}
근방에서,
Φ
X
t
(
p
)
{\displaystyle \Phi _{X}^{t}(p)}
는
t
{\displaystyle t}
에 독립인 1차 연립 미분 방정식
d
d
t
|
t
Φ
X
t
(
p
)
=
X
(
Φ
X
t
(
p
)
)
{\displaystyle {\frac {d}{dt}}{\biggr |}_{t}\Phi _{X}^{t}(p)=X{\bigl (}\Phi _{X}^{t}(p){\bigr )}}
의 유일한 해이다. 여기서,
Φ
X
0
(
p
)
=
p
.
{\displaystyle \Phi _{X}^{0}(p)=p.}
L
X
f
=
∇
X
f
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}f=\nabla _{X}f}
로 놓으면 방향 도함수로 함수의 리 미분을 식별한다
벡터장의 경우, 리 미분은 리 괄호 가 된다.
L
X
Y
=
[
X
,
Y
]
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}Y=[X,Y]}
이 경우, 야코비 항등식 에 따라 리 미분은 리 괄호에 대해 곱 규칙 을 따른다.
L
X
[
Y
,
Z
]
=
[
L
X
Y
,
Z
]
+
[
Y
,
L
X
Z
]
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}[Y,Z]=[{\mathcal {L}}_{X}Y,Z]+[Y,{\mathcal {L}}_{X}Z]}
리괄호는 다음과 같이 두 가지 방식으로 정의 된다:
p
{\displaystyle p}
에 있는
X
{\displaystyle X}
와
Y
{\displaystyle Y}
의 리 괄호는 공식에 의해 국소 좌표로 주어진다
L
X
Y
(
p
)
=
[
X
,
Y
]
(
p
)
=
∂
X
Y
(
p
)
−
∂
Y
X
(
p
)
,
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}Y(p)=[X,Y](p)=\partial _{X}Y(p)-\partial _{Y}X(p),}
여기서
∂
X
{\displaystyle \partial _{X}}
와
∂
Y
{\displaystyle \partial _{Y}}
는 각각
X
{\displaystyle X}
와
Y
{\displaystyle Y}
에 대해 방향도함수를 취하는 연산을 나타낸다. 여기서 우리는
n
{\displaystyle n}
차원 공간에 있는 벡터를
n
{\displaystyle n}
-튜플로 취급함으로써, 그 방향도함수는 단순히 좌표의 방향 도함수로 이루어진 튜플이다. 이 정의에 나타난 최종 표현식
∂
X
Y
(
p
)
−
∂
Y
X
(
p
)
{\displaystyle \partial _{X}Y(p)-\partial _{Y}X(p)}
는 국소 좌표의 선택에 의존하지 않지만, 개별 항
∂
X
Y
(
p
)
{\displaystyle \partial _{X}Y(p)}
와
∂
Y
X
(
p
)
{\displaystyle \partial _{Y}X(p)}
는 좌표의 선택에 의존한다.
만약
X
{\displaystyle X}
와
Y
{\displaystyle Y}
가 두 번째 정의에 따라 다양체
M
{\displaystyle M}
의 벡터장이라면, 연산자
L
X
Y
=
[
X
,
Y
]
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}Y=[X,Y]}
은 다음 공식으로 정의된다
[
X
,
Y
]
:
C
∞
(
M
)
→
C
∞
(
M
)
{\displaystyle [X,Y]:C^{\infty }(M)\rightarrow C^{\infty }(M)}
[
X
,
Y
]
(
f
)
=
X
(
Y
(
f
)
)
−
Y
(
X
(
f
)
{\displaystyle [X,Y](f)=X(Y(f))-Y(X(f)}
이 연산자는 두 번째 정의에 따른 벡터장이며,
M
{\displaystyle M}
의 매끄러운 함수들의 차수 0의 도함수이다.
리 미분은 흐름으로 인해 공간이 바뀌면서 텐서장이 바뀌는 비율이다.
공식적으로, 매끄러운 다양체
M
{\displaystyle M}
에 미분 가능한(시간 독립적인) 벡터장
X
{\displaystyle X}
이 주어져 있고
Φ
X
t
:
M
→
M
{\displaystyle \Phi _{X}^{t}:M\to M}
가 해당 국소 흐름이라 하자.
Φ
X
t
{\displaystyle \Phi _{X}^{t}}
가 각
t
{\displaystyle t}
에 대한 국소 미분동형사상이므로, 이는 텐서장의 당김 을 발생시킨다. 공변 텐서의 경우 당김 사상 의 다중 선형 확장일 뿐이다.
(
Φ
X
t
)
p
∗
:
T
Φ
X
t
(
p
)
∗
M
→
T
p
∗
M
,
(
Φ
X
t
)
p
∗
α
(
X
)
=
α
(
T
p
Φ
X
t
(
X
)
)
,
α
∈
T
Φ
X
t
(
p
)
∗
M
,
X
∈
T
p
M
{\displaystyle \left(\Phi _{X}^{t}\right)_{p}^{*}:T_{\Phi _{X}^{t}(p)}^{*}M\to T_{p}^{*}M,\qquad \left(\Phi _{X}^{t}\right)_{p}^{*}\alpha (X)=\alpha {\bigl (}T_{p}\Phi _{X}^{t}(X){\bigr )},\quad \alpha \in T_{\Phi _{X}^{t}(p)}^{*}M,X\in T_{p}M}
반공변 텐서의 경우 미분
T
p
Φ
X
t
{\displaystyle T_{p}\Phi _{X}^{t}}
의 역함수를 확장한다.
(
T
p
Φ
X
t
)
−
1
:
T
Φ
X
t
(
p
)
M
→
T
p
M
{\displaystyle \left(T_{p}\Phi _{X}^{t}\right)^{-1}:T_{\Phi _{X}^{t}(p)}M\to T_{p}M}
모든
t
{\displaystyle t}
에 대해, 결과적으로
T
{\displaystyle T}
들과 같은 종류인 텐서장
(
Φ
X
t
)
∗
T
{\displaystyle (\Phi _{X}^{t})^{*}T}
가 있다.
만약에
Y
{\displaystyle Y}
가
(
r
,
0
)
{\displaystyle (r,0)}
또는
(
0
,
s
)
{\displaystyle (0,s)}
-형 텐서장이면, 벡터장
X
{\displaystyle X}
를 따른
Y
{\displaystyle Y}
의 리 미분
L
X
Y
{\displaystyle {\cal {L}}_{X}Y}
은 점
p
∈
M
{\displaystyle p\in M}
에서 다음과 같이 되도록 정의된다:
L
X
T
(
p
)
=
d
d
t
|
t
=
0
(
(
Φ
X
t
)
∗
T
)
p
=
d
d
t
|
t
=
0
(
Φ
X
t
)
p
∗
T
Φ
X
t
(
p
)
=
lim
t
→
0
(
Φ
X
t
)
∗
T
Φ
X
t
(
p
)
−
T
p
t
.
{\displaystyle {\cal {L}}_{X}T(p)={\frac {d}{dt}}{\biggl |}_{t=0}\left({\bigl (}\Phi _{X}^{t}{\bigr )}^{*}T\right)_{p}={\frac {d}{dt}}{\biggl |}_{t=0}{\bigl (}\Phi _{X}^{t}{\bigr )}_{p}^{*}T_{\Phi _{X}^{t}(p)}=\lim _{t\to 0}{\frac {{\bigl (}\Phi _{X}^{t}{\bigr )}^{*}T_{\Phi _{X}^{t}(p)}-T_{p}}{t}}.}
결과 텐서장
L
X
T
{\displaystyle {\cal {L}}_{X}T}
은
T
{\displaystyle T}
들와 같은 유형이다.
더 일반적으로,
d
d
t
|
t
=
0
Φ
t
=
X
∘
Φ
0
{\displaystyle {d \over dt}{\biggr |}_{t=0}\Phi _{t}=X\circ \Phi _{0}}
라는 의미에서 벡터장
X
{\displaystyle X}
를 적분하는 미분동형사상들의 모든 매끄러운 1-매개변수 족
Φ
t
{\displaystyle \Phi _{t}}
에 대해
L
X
T
=
(
Φ
0
−
1
)
∗
d
d
t
|
t
=
0
Φ
t
∗
T
=
−
d
d
t
|
t
=
0
(
Φ
t
−
1
)
∗
Φ
0
∗
T
.
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}T={\bigl (}\Phi _{0}^{-1}{\bigr )}^{*}{d \over dt}{\biggr |}_{t=0}\Phi _{t}^{*}T=-{d \over dt}{\biggr |}_{t=0}{\bigl (}\Phi _{t}^{-1}{\bigr )}^{*}\Phi _{0}^{*}T\,.}
n
{\displaystyle n}
차 미분 형식
ω
{\displaystyle \omega }
는
(
0
,
n
)
{\displaystyle (0,n)}
차 텐서로 보고 그 리 미분을 정의할 수 있다. 이 경우, 리 미분은 다음과 같이 주어진다. 이 공식을 카르탕 마법 공식 (Cartan魔法公式, 영어 : Cartan’s magic formula )이라고 한다.
L
X
ω
=
X
⌟
d
ω
+
d
(
X
⌟
ω
)
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}\omega =X\lrcorner d\omega +d(X\lrcorner \omega )}
여기서
⌟
{\displaystyle \lrcorner }
는 내부곱 (영어 : interior product )을 나타낸다.
(
X
1
⌟
ω
)
(
X
2
,
…
,
X
n
)
=
ω
(
X
1
,
X
2
,
…
,
X
n
)
{\displaystyle (X_{1}\lrcorner \omega )(X_{2},\dots ,X_{n})=\omega (X_{1},X_{2},\dots ,X_{n})}
미분 형식에 대하여, 리 미분은 다음과 같은 항등식들을 만족시킨다.
L
X
(
α
∧
β
)
=
L
X
α
∧
β
+
α
∧
L
X
β
{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}(\alpha \wedge \beta )={\mathcal {L}}_{X}\alpha \wedge \beta +\alpha \wedge {\mathcal {L}}_{X}\beta }
[
L
X
,
L
Y
]
α
=
L
[
X
,
Y
]
α
{\displaystyle [{\mathcal {L}}_{X},{\mathcal {L}}_{Y}]\alpha ={\mathcal {L}}_{[X,Y]}\alpha }
[
L
X
,
Y
⌟
]
α
=
[
X
⌟
,
L
Y
]
α
=
[
X
,
Y
]
⌟
α
{\displaystyle [{\mathcal {L}}_{X},Y\lrcorner ]\alpha =[X\lrcorner ,{\mathcal {L}}_{Y}]\alpha =[X,Y]\lrcorner \alpha }
대칭 (0,2)차 텐서장
g
μ
ν
{\displaystyle g_{\mu \nu }}
(예를 들어, 리만 계량 )의 경우,
(
L
X
g
)
μ
ν
=
X
ρ
∂
ρ
g
μ
ν
+
g
μ
ρ
∂
ν
X
ρ
+
g
ν
ρ
∂
μ
X
ρ
{\displaystyle ({\mathcal {L}}_{X}g)_{\mu \nu }=X^{\rho }\partial _{\rho }g_{\mu \nu }+g_{\mu \rho }\partial _{\nu }X^{\rho }+g_{\nu \rho }\partial _{\mu }X^{\rho }}
이다.
특히, 만약 리만 계량
g
{\displaystyle g}
로 유도되는 아핀 접속 을 사용할 경우,
∇
μ
g
ρ
σ
=
0
{\displaystyle \nabla _{\mu }g_{\rho \sigma }=0}
이며, 따라서
(
L
X
g
)
μ
ν
=
∇
ν
X
μ
+
∇
μ
X
ν
{\displaystyle ({\mathcal {L}}_{X}g)_{\mu \nu }=\nabla _{\nu }X_{\mu }+\nabla _{\mu }X_{\nu }}
이다. 위 표현이 0이 되게 하는 벡터장
X
{\displaystyle X}
를
g
{\displaystyle g}
의 킬링 벡터장 이라고 한다.
1931년에 폴란드의 수학자 브와디스와프 실레보진스키 가 도입하였다.[ 4] [ 5] 다비트 판 단지흐(네덜란드어 : David van Danzig , 1900~1959)가 1932년에 소푸스 리 의 이름을 따 이 연산을 "리 미분"(독일어 : Liesche Ableitung )이라고 명명하였다.[ 6] :536, §3 판 단치흐는 이 연산을
L
D
{\displaystyle {\underset {D}{L}}}
로 표기하였다.
이와 독자적으로, 벨기에의 물리학자 레옹 로젠펠드(프랑스어 : Léon Rosenfeld , 1904~1974)는 일반 상대성이론 을 다루는 동안 이와 유사한 연산을 도입하였다.[ 7] 로젠펠드는 이를 "국소 변화"(프랑스어 : variation locale )이라고 불렀으며,
δ
∗
{\displaystyle \delta ^{*}}
로 표기하였는데, 이는 오늘날의
−
L
X
{\displaystyle -{\mathcal {L}}_{X}}
와 사실상 같다.[ 5] :§3
1963년에 앙드레 리크네로비츠(프랑스어 : André Lichnerowicz )가 스피너장의, 킬링 벡터장 방향의 리 미분을 정의하였고,[ 8] 이후 1972년에 이베트 코스만슈와르즈바크(프랑스어 : Yvette Kosmann-Schwarzbach )가 이를 임의의 벡터장 방향에 대하여 일반화하였다.[ 9]
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