多重线性代数与张量代数
缩并
缩并就是让一个向量与一个余向量相遇并坍缩成一个数,从张量中去掉一个上指标和一个下指标。它是物理中对重复指标求和的代数对应:选定一个向量口与一个对偶口,用自然的求值把它们配对,张量的秩便下降二。
其种子是典范的求值配对 V ⊗ V* -> K,v ⊗ φ ↦ φ(v),因 (v, φ) ↦ φ(v) 双线性,由万有性质良定义。对 V^{⊗p} ⊗ (V*)^{⊗q} 中的混合张量,选取一份 V 因子与一份 V* 因子,在该处施行此配对、其余不动,便得到 V^{⊗(p−1)} ⊗ (V*)^{⊗(q−1)} 中的张量。用指标记法这恰是爱因斯坦求和 T^{...i...}_{...i...}。
缩并统一了许多熟悉的运算:线性映射的迹是 V ⊗ V* 中相应元素的完全缩并,向量与余向量的配对是单次缩并,矩阵乘法是对共享指标的缩并。因为它仅由典范配对构造而成,缩并与基无关——是张量上真正内在的运算。
把 V ⊗ V* 等同于线性映射 V -> V。在此等同下,完全缩并 v ⊗ φ ↦ φ(v) 把映射 A = Σ_i v_i ⊗ φ_i 送到 Σ_i φ_i(v_i) = trace(A)。故缩并推广了迹。
自同态张量的完全缩并即其迹。
又称
另见