기하적 대수학
1. 개요
기하적 대수학은 기하적 곱을 핵심 연산으로 하는 수학 분야로, 클리포드 대수를 사용하여 정의된다. 기하적 곱은 결합, 분배 법칙을 따르며, 내적과 외적을 포함한다. 기하적 대수학은 전자기학 및 양자역학 등 다양한 분야에 응용되며, 맥스웰 방정식과 파울리 행렬을 간결하게 표현하는 데 사용된다. 또한, 블레이드, 베르소르, 유사스칼라 등의 개념을 통해 기하학적 변환과 물리적 현상을 설명한다.
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| 별칭 | 클리포드 대수 |
|---|---|
| 분야 | 수학, 물리학 |
| 유형 | 대수 구조 |
| 창시자 | 윌리엄 킹던 클리포드 |
|---|---|
| 창시 년도 | 1878년 |
| 기본 연산 | 기하 곱 |
|---|---|
| 벡터 | '방향과 크기를 갖는 기하학적 대상' |
| 바이벡터 | '두 벡터의 외적으로 표현되는 면적 요소' |
| 다중벡터 | '스칼라, 벡터, 바이벡터 등을 포함하는 일반화된 기하학적 대상' |
| 그레이딩 | '다중벡터를 스칼라, 벡터, 바이벡터 등으로 분리하는 과정' |
| 기하 곱 | '벡터의 내적과 외적을 결합한 곱셈 연산' |
| 외적 | '두 벡터가 생성하는 면적 요소를 나타내는 연산' |
| 내적 | '두 벡터의 방향 성분을 나타내는 연산' |
| 반전 | '벡터의 방향을 반대로 바꾸는 연산' |
| 짝짓기 | '다중벡터의 차수를 바꾸는 연산' |
| 지수 함수 | '기하 대수에서의 회전을 표현하는 함수' |
| 관련 대수 | 클리포드 대수 |
|---|
| 응용 분야 | 상대성 이론 양자 역학 컴퓨터 그래픽스 로봇 공학 |
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2. 기하적 곱
기하적 대수학의 핵심 연산인 기하적 곱은 임의의 벡터 \(\mathbf{a}, \mathbf{b}, \mathbf{c}\)에 대해 다음과 같은 성질을 갖는다.
* 결합법칙: \((\mathbf{a}\mathbf{b})\mathbf{c} = \mathbf{a}(\mathbf{b}\mathbf{c})\)
* 분배법칙: \(\mathbf{a}(\mathbf{b}+\mathbf{c}) = \mathbf{a}\mathbf{b}+\mathbf{a}\mathbf{c}\) 와 \((\mathbf{a}+\mathbf{b})\mathbf{c} = \mathbf{a}\mathbf{c}+\mathbf{b}\mathbf{c}\)
* 축약: \(\mathbf{a}\mathbf{a} = \mathbf{a}^2 = |\mathbf{a}|^2\) (여기서 \(|\mathbf{a}|\)는 벡터 \(\mathbf{a}\)의 크기로, 양의 스칼라 값이다.)
두 벡터 \(\mathbf{a}\)와 \(\mathbf{b}\)의 기하적 곱은 내적(대칭적인 부분)과 쐐기곱(외적)(반대칭적인 부분)의 합으로 나타낼 수 있다.
:\(\mathbf{a}\mathbf{b} = \mathbf{a} \cdot \mathbf{b} + \mathbf{a} \wedge \mathbf{b}\)
기하학적으로, \(\mathbf{a}\)와 \(\mathbf{b}\)가 평행하면 기하적 곱은 내적과 같고, 수직이면 외적과 같다.
2.1. 내적
기하적 곱의 대칭적인 부분인 두 벡터의 내적은 다음과 같이 정의된다.
:
이 식은 다음 식의 우항들의 축약성을 통해 스칼라임을 보일 수 있다.
:
일반적으로 이 내적은 통상적인 유클리드 공간에서의 내적과 같은 것으로 간주된다.
2.2. 쐐기곱 (외적)
기하적 곱의 반대칭적인 부분은 쐐기곱(외적)으로 다음과 같이 정의된다.
:
두 벡터 \(\mathbf{a}\)와 \(\mathbf{b}\)의 쐐기곱 \(\mathbf{a}\wedge\mathbf{b}\)는 스칼라나 벡터와는 다른 이중벡터(bivector)라는 새로운 수학적 객체를 생성한다. 이중벡터는 방향성을 가진 평면의 일부를 나타내는데, 이는 벡터가 방향성이 있는 선분을 나타내는 것과 유사하다.
쐐기곱은 여러 벡터로 일반화될 수 있다.
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여기서 합은 모든 순열에 대해 계산되며, \(\operatorname{sgn}(\sigma)\)는 순열의 부호를 나타낸다.
3. 전자기학에서의 응용
기하적 대수학(Geometric Algebra, GA)은 전자기학의 여러 개념과 방정식을 간결하게 표현하는 데 유용하다. 특히, 민코프스키 3+1 시공간의 기하적 대수학은 시공간 대수(STA)라고 불리며, 전자기학을 다루는 데 효과적인 도구이다.
STA에서 시공간의 점은 벡터로 표현되며, 물리적 공간의 대수(APS)에서는 3+1차원 시공간의 점이 3차원 벡터(공간)와 1차원 스칼라(시간)의 조합인 준벡터로 표현된다.
시공간 대수에서 전자기장 텐서는 이중 벡터 표현 을 갖는다. 여기서 는 단위 유사 스칼라(또는 4차원 부피 요소)이고, 는 시간 방향의 단위 벡터이며, 와 는 고전적인 전기장 및 자기장 벡터이다. 사중 전류 를 사용하면 맥스웰 방정식은 기하적 대수를 통해 간결하게 표현될 수 있다.
기하적 미적분학에서 와 같이 벡터를 나란히 놓는 것은 기하학적 곱을 나타내며, 이는 로 분해될 수 있다. 여기서 는 모든 시공간에서 공변 벡터 미분이며, 평평한 시공간에서는 로 축소된다. 는 민코프스키 4 시공간에서 유클리드 3 공간에서 의 역할과 유사하며 달랑베르시안과 로 관련된다. 미래를 가리키는 시간 유사 벡터 로 표현되는 관찰자가 주어지면 다음을 얻는다.
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이 로렌츠 계량 공간의 로렌츠 부스트는 유클리드 공간에서의 회전과 동일한 표현 를 가지며, 여기서 는 시간과 관련된 공간 방향으로 생성된 이중 벡터이고, 유클리드 사례에서는 두 공간 방향으로 생성된 이중 벡터이므로 "유사성"을 거의 동일하게 강화한다.
디랙 행렬은 의 표현으로, 물리학자들이 사용하는 행렬 표현과의 등가성을 보여준다.
3.1. 전자기장 멀티벡터
3차원 공간에서 벡터인 전기장 E와 이중벡터인 자기장 를 생각할 수 있다. 3차원 공간의 표준기저를 이루는 단위벡터 를 이용해서 E와 를 표현하면 다음과 같다.
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표준기저를 이루는 서로 다른 벡터 간의 내적은 0이므로, 인 에 대해 이며, 따라서 자기장은 다음과 같이 표현된다.
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를 유사스칼라(pseudoscalar)라고 하며, 로 표현하는데, 이는 허수와 역할이 비슷하다. 이를 제곱하면 기하적 곱의 반교환성 때문에 -1을 얻기 때문이다. , , 으로 성분을 갖는 벡터 을 생각하면,
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가 된다. 이중벡터 와 벡터 간에는 쌍대(dual) 관계가 있다고 한다. B'을 B로 표현하면, 전자기장 멀티벡터 *F*는 다음과 같이 정의된다.
:
여기서 c는 빛의 속도이다. 멀티벡터는 기하적 대수학에서 다루는 수학적 개체로, 보통은 더해지지 않는 스칼라, 벡터 등의 서로 다른 텐서들의 합으로 주어지는 개체이다.
3.2. 맥스웰 방정식
기하적 대수에서 맥스웰 방정식은 다음과 같은 하나의 간결한 방정식으로 표현된다.
:
이 방정식은 4차원 미분 연산자()와 전자기장 멀티벡터()를 사용하여 전자기장의 시공간적 변화를 기술한다.
4차원 미분형식의 형식을 따르는 미분연산자 와 앞서 정의한 전자기장 멀티벡터 를 대입하면 좌변은 다음과 같다.
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이고 이므로 위 식은 다음과 같이 된다.
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위 식은 시간에 대한 미분 부분과 공간에 대한 미분 부분으로 나눠지는데, 공간에 대한 미분 부분 중 전기장에 대한 미분 부분은 다음과 같다.
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여기서 는 이중벡터가 되는데, 앞서 이중벡터였던 자기장이 벡터꼴로 써질 수 있었던 방법과 비슷하게 하면, 다음과 같이 쓸 수 있다.
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그러므로 는 다음과 같다.
:
보통 벡터미적분으로 기술하는 맥스웰 방정식을 대입하면 다음과 같다.
:
즉, 벡터 미적분학의 맥스웰 방정식은 이 기하적 대수 표현으로부터 유도될 수 있다.
3.3. 전자기 포텐셜
로렌츠 게이지를 만족하는 경우, 4차원 벡터 포텐셜 와 미분 연산자 의 기하적 곱을 통해 전자기장 를 와 같이 표현할 수 있다. 4차원 시공간-벡터공간의 기하적 대수 구조를 이용하면, 모든 게이지에서 성립하는 공식 를 유도할 수 있다.
4. 양자역학에서의 응용
기하적 대수는 양자역학의 파울리 행렬과 관련된 계산을 간소화하는 데 사용될 수 있다. 벡터의 외적을 전체 대수로 확장하는 것은 일반적이며, 등급 투영 연산자를 사용하여 수행할 수 있다.
: (외적)
이는 반대칭화와 관련된 정의와 일치한다. 외적과 관련된 또 다른 일반화는 교환자 곱이다.
: (교환자 곱)
회귀적 곱은 외적의 쌍대(각각 "만남"과 "결합"에 해당)이다.
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여기서 는 대수의 단위 유사스칼라이다. 회귀적 곱도 결합적이다.
벡터의 내적 역시 여러 방식으로 일반화될 수 있다.
벡터 내적의 일반화:
: (왼쪽 축약)
: (오른쪽 축약)
: (스칼라 곱)
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