Tensorprodukt

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Das Tensorprodukt ist ein sehr vielseitiger Begriff der Mathematik: In der linearen Algebra und in der Differentialgeometrie dient es zur Beschreibung von multilinearen Abbildungen, in der kommutativen Algebra und in der algebraischen Geometrie entspricht es einerseits der Einschränkung geometrischer Strukturen auf Teilmengen, andererseits dem kartesischen Produkt geometrischer Objekte.

In der Physik bezeichnet man Elemente des Tensorprodukts

(für einen Vektorraum mit Dualraum , oft ) als Tensoren, kontravariant der Stufe und kovariant der Stufe . Kurz spricht man von Tensoren vom Typ .

Dieser Artikel beschreibt die mathematischen und koordinatenfreien Aspekte des Tensorproduktes. Für einzelne Tensoren und Koordinatendarstellungen siehe Tensor.

Tensorprodukt von Vektorräumen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Zur Motivation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In der Quantenmechanik ist der Zustandsraum eines Objekts ein Hilbertraum. Hat man Teilchen mit Zuständen in Hilberträumen und betrachtet nun die Zustände des aus den Teilchen gebildeten Systems , so sind da zunächst die Zustände, die die Information zusammenfassen, die in den Zuständen dieser Teilchen, jedes für sich allein, enthalten ist, und die man Produktzustände nennt. Da die Quantenmechanik verlangt, dass auch jede Überlagerung von Zuständen eines Objekts (hier ) wieder ein möglicher Zustand des Objekts ist, muss das mathematische Modell außer den genannten Produkten auch beliebige Linearkombinationen enthalten, die dann insgesamt den Hilbertraum des Systems bilden. Der neue Vektorraum wird mit bezeichnet und Tensorprodukt genannt. Die Bedürfnisse der Physik und auf Seiten der Mathematik das Bestreben, die Konstruktion so einfach wie möglich zu halten, führen zu der unten gegebenen Definition. Das Skalarprodukt des Hilbertraumes bleibt dabei als zusätzliche Struktur zunächst unberücksichtigt.

Definition[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Sind und zwei Vektorräume über einem gemeinsamen Skalarkörper , so ist das Tensorprodukt

ein Vektorraum, der wie folgt konstruiert werden kann: Ist eine Basis von und eine Basis von , dann ist ein Vektorraum, genannt Tensorproduktraum, in dem es eine Basis gibt, die auf eindeutige Weise mit den geordneten Paaren des kartesischen Produkts

der Basen der Ausgangsräume identifiziert werden kann. Die Dimension von ist demzufolge gleich dem Produkt der Dimensionen von und . Das Element dieser Basis, das dem geordneten Paar entspricht, wird als notiert. Das Symbol hat dabei bis hierher keine tiefere Bedeutung. Ein beliebiges Element des Tensorprodukts hat dann die Gestalt

wobei und endliche Teilmengen der Indexmengen und sind und für jedes und gilt.

Man kann nun mit Hilfe dieser Basis ein Produkt von Vektoren aus und definieren, das mit demselben Verknüpfungssymbol notiert wird. Natürlicherweise ist das Produkt zweier Basisvektoren und gerade der Basisvektor, der mit bezeichnet wurde. Das Produkt beliebiger Vektoren kann nun durch bilineare Fortsetzung erhalten werden,

und

mit endlichen Teilmengen wird das Produkt

zugeordnet.

Endlichdimensionaler Fall[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Für endlichdimensionale Vektorräume mit Basis und mit Basis kann das Tensorprodukt direkt als Raum von Matrizen konstruiert werden. Die Zeilen werden mit dem Basisindex von nummeriert, die Spalten mit dem Basisindex von . Das Tensorprodukt zweier Vektoren , ist diejenige Matrix, deren Eintrag an der Stelle die -te Koordinate von bezüglich multipliziert mit der -ten Koordinate von bezüglich ist. In der Sprache der Matrizen heißt diese Konstruktion auch dyadisches Produkt der Koordinatenvektoren.

Eigenschaften[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Für das Tensorprodukt von Vektoren gelten folgende Rechenregeln für alle und sowie :

(1)
(2)
(3)

Mit anderen Worten: Die Abbildung ; ist -bilinear. Diese Regeln sehen aus wie Distributivgesetze bzw. Assoziativgesetze, was den Namen Tensorprodukt motiviert.

Ein Kommutativgesetz gilt im Allgemeinen nicht, denn für gehören die Tensoren

und

nur dann demselben Vektorraum an, wenn die Räume und identisch sind. Jedoch sind auch in diesem Fall die Tensoren und im Allgemeinen verschieden.

Tensorprodukt von Vektorräumen mit linearen Abbildungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gegeben seien zwei Vektorräume je mit einer linearen Abbildung auf einen weiteren Vektorraum, Dann gibt es eine eindeutig bestimmte lineare Abbildung die zu einer Abbildung fortsetzt. Diese Abbildung wird mit demselben Verknüpfungssymbol als geschrieben und heißt das Tensorprodukt von und Im Sinne der Kategorientheorie bildet das Paar von Abbildungen

einen Funktor. Die in einem Funktor zusammengefassten Abbildungen mit dem gleichen Symbol (hier ) zu bezeichnen, ist üblich.

Die Konstruktion geht aus von Basen von und Die bilden (s. o.) eine Basis von Die Forderung auf den Elementen dieser Basis definiert eindeutig eine lineare Abbildung Hierdurch wird auch für die anderen Elemente von nicht nur für die Paare Aus den Darstellungen von und als und ergibt sich nämlich

Beginnt man die Konstruktion mit anderen Basen von und definiert man also eine lineare Abbildung durch so ergibt sich nun Die Abbildungen und stimmen auf den Elementen einer Basis von überein, sind also identisch. Die Konstruktion von ist von der Wahl der Basen unabhängig.

Universaldefinition[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bisher wurde die Frage umgangen, welcher Natur denn der mit bezeichnete Vektorraum im allgemeinen Fall ist. Die bisher angegebenen Forderungen an diesen Vektorraum können kondensiert und eindeutig in Form einer Universaldefinition angegeben werden.

Als Tensorprodukt der -Vektorräume und wird jeder -Vektorraum bezeichnet, zu dem es eine bilineare Abbildung gibt, die die folgende universelle Eigenschaft erfüllt:

Jede weitere bilineare Abbildung in einen -Vektorraum faktorisiert linear eindeutig über . Dies heißt exakter, dass es eine eindeutig bestimmte lineare Abbildung gibt, sodass für beliebige Paare von Vektoren gilt:
also

Gibt es einen solchen Vektorraum, so ist er bis auf Isomorphie eindeutig bestimmt, d. h. für jede andere bilineare Abbildung mit der universellen Eigenschaft gibt es einen Isomorphismus , sodass gilt. Es wird und notiert. Die universelle Eigenschaft kann also als geschrieben werden, oft verzichtet man auf die Vergabe unterschiedlicher Bezeichnungen, da der Definitionsbereich aus dem Argument ablesbar ist.

Um nun tatsächlich Vektorräume anzugeben, die diese Definition erfüllen, gibt es zwei übliche Wege: einmal im endlichdimensionalen Fall über den Raum der Bilinearformen auf den Dualräumen, wie im Folgenden angegeben, und zum anderen durch die Konstruktion eines einfach anzugebenden, aber zu großen Raumes, von dem ein Quotientenraum nach einem geeigneten Unterraum die Eigenschaften des Tensorproduktes erhält. Die letztgenannte Konstruktion wird im Artikel Tensorprodukt von Moduln ausgeführt.

Natürliche Homomorphismen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Aus der Universaldefinition folgt, dass der Vektorraum der bilinearen Abbildungen kanonisch isomorph zum Vektorraum der linearen Abbildungen ist:

Es sei eine bilineare Abbildung. Dann kann man zeigen, dass durch

eine lineare Abbildung definiert wird.

Ist umgekehrt

eine lineare Abbildung, so ist die Abbildung

bilinear.

Weiterhin gibt es einen natürlichen Monomorphismus , definiert durch . Dieser ist genau dann ein Isomorphismus, wenn oder endlichdimensional ist.[1]

Durch Currying erhält man außerdem einen Isomorphismus .

Für endlichdimensionale Vektorräume und gilt also

wobei z. B. der Dualraum von ist und der Isomorphismus verwendet wird. Allgemein ist , definiert durch , ein Isomorphismus von Vektorräumen.

Ersetzt man durch seinen Dualraum und benutzt die natürliche Identifikation mit dem Bidualraum, so erhält man einen Isomorphismus , definiert durch . Für den Fall, dass beide Vektorräume unendlichdimensional sind, hat man nur einen natürlichen Monomorphismus.[2]

Tensorprodukt und Bilinearformen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Aus der Universaldefinition folgt . Im Fall endlichdimensionaler Vektorräume kann man das Tensorprodukt von und also auch als den Dualraum des Vektorraums aller bilinearen Abbildungen definieren.

Ein Grund, weshalb man nicht statt des Tensorproduktes mit dem Raum der Bilinearformen arbeitet, ist: Multilinearformen, also beispielsweise Abbildungen

für drei -Vektorräume , , , die linear in jeder Komponente sind, entsprechen linearen Abbildungen

aber es gibt keine ähnlich einfache Möglichkeit, Räume von Multilinearformen durch Räume von Bilinearformen auszudrücken; dabei bezeichnet

die Räume

bzw.

die mit Hilfe von

kanonisch identifiziert werden können. Diese Identifizierung entspricht dem Umstand, dass man aus einer Multilinearform

einerseits durch Festhalten des Argumentes aus eine Bilinearform

andererseits durch Festhalten des Argumentes aus eine Bilinearform

erhalten kann.

Erweiterung der Skalare[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ist ein Vektorraum über und ein Erweiterungskörper von , so kann man das Tensorprodukt

bilden, indem man auch als -Vektorraum auffasst; dies wird durch symbolisiert. wird zu einem Vektorraum über , wenn man

setzt. Die Dimension von als -Vektorraum ist gleich der Dimension von als -Vektorraum: Ist eine -Basis von , so bildet die Menge

eine -Basis von .

Tensorprodukt von Darstellungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Seien

lineare Darstellungen. Wir definieren die lineare Darstellung

in das Tensorprodukt von und durch

für , wobei das Tensorprodukt von Matrizen das Kronecker-Produkt ist. Diese Darstellung wird äußeres Tensorprodukt der Darstellungen und genannt. Existenz und Eindeutigkeit folgen aus den Eigenschaften des Tensorprodukts.

Seien und zwei lineare Darstellungen derselben Gruppe und sei dann kann

definiert werden durch

für Man schreibt dafür Die Abbildung definiert dann eine lineare Darstellung von die ebenfalls Tensorprodukt der gegebenen Darstellungen genannt wird.

Man muss diese beiden Fälle jedoch strikt unterscheiden. Der erste Fall ist eine Darstellung des Produkts zweier Gruppen in das Tensorprodukt der jeweils zugehörigen Darstellungsräume. Der zweite Fall ist eine Darstellung einer Gruppe ins Tensorprodukt von Darstellungsräumen dieser Gruppe. Der zweite Fall kann jedoch als Spezialfall des ersten Falls angesehen werden, indem man die diagonale Untergruppe betrachtet. Die Definitionen können endlich oft iteriert werden.

Seien und Darstellungen der Gruppe dann ist eine Darstellung, wie durch die Identifikation

ersichtlich ist. Sei und sei die Darstellung auf die Darstellung auf die Darstellung auf Dann liefert die obige Identifikation die Gleichung

für alle

Die irreduziblen Darstellungen von sind bis auf Isomorphie genau die Darstellungen , für die und die irreduziblen Darstellungen von bzw. sind.

Dieses Ergebnis schränkt das Studium der Darstellungen von auf das Studium der Darstellungen von und ein.

Das folgende Beispiel illustriert den Unterschied zwischen direkter Summe und Tensorprodukt. Sei

die lineare Darstellung, die gegeben ist durch

Und sei

die lineare Darstellung, die gegeben ist durch

Dann ist das äußere Tensorprodukt

gegeben durch wobei
Die lineare Abbildung die zum Erzeuger gehört, ist dann in der Basis von gegeben durch:

Ein Vergleich mit der direkten Summe zeigt den Unterschied. Die erhaltenen Darstellungen besitzen auch nicht denselben Grad.

Symmetrisches und alternierendes Quadrat[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Sei eine lineare Darstellung von und eine Basis von Definiere

indem wir

linear fortsetzen. Dann gilt

und Damit zerfällt in

wobei

und

Diese Unterräume sind invariant und definieren so Teildarstellungen, die symmetrisches bzw. alternierendes Quadrat genannt werden. Diese Teildarstellungen existieren auch für werden dann allerdings mit Hutprodukt und symmetrisches Produkt bezeichnet. Im Falle ergibt sich dann im Allgemeinen nicht mehr als die direkte Summe der beiden Produkte.

Tensorprodukt von Moduln[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Der Begriff des Tensorprodukts lässt sich von dem des Tensorprodukts von Vektorräumen über einem Körper auf den des Tensorprodukts von Moduln über einem (beliebigen, auch nichtkommutativen) Ring mit 1 verallgemeinern.

Um interessante Objekte auch im nichtkommutativen Fall zu erhalten, muss die Bedingung (3) geringfügig aufgeweicht werden.

Struktur der Elemente[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Elementare Tensoren[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ein elementarer Tensor (auch reiner oder einfacher Tensor) im Tensorprodukt ist ein Element von der Form mit .

Allgemeine Gestalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Jedes Element des Tensorprodukts ist eine endliche Summe von elementaren Tensoren. Im Allgemeinen lässt sich nicht jeder Tensor als elementarer Tensor schreiben.

Zum Beispiel ist der Tensor kein elementarer Tensor im Tensorprodukt , wobei die Standardbasisvektoren sind (dagegen durchaus).

Ist ein kommutativer Ring und ein von einem Element erzeugter -Modul, dann ist jeder Tensor des Tensorprodukts ein elementarer Tensor für jeden beliebigen -Modul

Weiterführende Begriffe[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In der Algebra:

In der Differentialgeometrie:

In der Funktionalanalysis

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. Gottfried Köthe: Topological Vector spaces I (= Die Grundlehren der mathematischen Wissenschaften in Einzeldarstellungen. Band 159). 2. Auflage. Springer, New York 1969, ISBN 0-387-04509-0, § 9. The algebraic dual space. Tensor products, 7. Linear mappings of tensor products, S. 80 (deutsch: Topologische Lineare Räume I. Übersetzt von D. J. H. Garling).
  2. Nicolas Bourbaki: Elements of Mathematics, Algebra I, Chapters 1–3. 2. Auflage. Springer, 1998, ISBN 3-540-64243-9, § 4. Relations between tensor products and homomorphism modules. 2., S. 271 (Textarchiv – Internet Archive).