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レビチビタ記号関連の公式の簡単な導出方法

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$$\newcommand{A}[0]{\boldsymbol A} \newcommand{a}[0]{\boldsymbol a} \newcommand{b}[0]{\boldsymbol b} \newcommand{B}[0]{\boldsymbol x} \newcommand{c}[0]{\boldsymbol c} \newcommand{C}[0]{\mathbb C} \newcommand{d}[1]{\mathrm d} \newcommand{E}[0]{\mathrm E} \newcommand{F}[0]{\mathcal F} \newcommand{f}[0]{\boldsymbol f} \newcommand{L}[0]{\mathcal L} \newcommand{M}[0]{\mathcal M} \newcommand{mod}[0]{\mathrm{mod}} \newcommand{p}[0]{\partial} \newcommand{R}[0]{\mathbb R} \newcommand{x}[0]{\boldsymbol x} $$

以下,特に断りがなければアインシュタインの縮約を適応する.
次のレビチビタ記号とクロネッカーのデルタの定義に注意せよ.

レビチビタ記号とクロネッカーのデルタ

$$ \varepsilon_{ijk} = \begin{equation} \left\{ \, \begin{aligned} & 1 \ \ \ \ \ \ (i,j,k \ \mathrm{が偶置換}) \\ & -1 \ (i,j,k \ \mathrm{が奇置換}) \\ & 0 \ \ \ \ \ \ (\mathrm{otherwise}) \end{aligned} \right. \ \ , \delta_{ij} = \left\{ \, \begin{aligned} & 1 \ \ \ \ \ \ (i = j) \\ & 0 \ \ \ \ \ \ (i \neq j) \end{aligned} \right. \end{equation} $$

ということは,単位ベクトル$\boldsymbol e_1=(1,0,0)^{\top}, \boldsymbol e_2=(0,1,0)^{\top}, \boldsymbol e_3=(0,0,1)^{\top}$を用いて,
$$ \varepsilon_{ijk} =\det(\boldsymbol e_i \ \ \boldsymbol e_j \ \ \boldsymbol e_k) \ , \ \delta_{ij} = \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_j$$
と表せることに気付けるだろう.

$$ \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}=\delta_{ii'}\delta_{jj'}-\delta_{i'j}\delta_{ij'} $$

$$\begin{align} \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k} & = \det(\boldsymbol e_i \ \ \boldsymbol e_j \ \ \boldsymbol e_k) \det(\boldsymbol e_{i'} \ \ \boldsymbol e_{j'} \ \ \boldsymbol e_k)\\ & = \det \begin{pmatrix} \boldsymbol e_i^\top\\ \boldsymbol e_j^\top\\ \boldsymbol e_k^\top\\ \end{pmatrix} \det(\boldsymbol e_{i'} \ \ \boldsymbol e_{j'} \ \ \boldsymbol e_k) \ \ (\because \det A^\top =\det A)\\ & = \det \begin{pmatrix} \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{i'} & \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{j'} & \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_k\\ \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_{i'} & \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_{j'} & \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_k\\ \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_{i'} & \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_{j'} & \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_k\\ \end{pmatrix} \\ & = 1!\det \begin{pmatrix} \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{i'} & \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{j'} & 0\\ \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_{i'} & \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_{j'} & 0\\ 0 & 0 & 1\\ \end{pmatrix}( = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}(k\neq i,j,i',j',\mathrm{和は取らない}))+(3-1!)\cdot0( = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}(k = i,j,i',j',\mathrm{和は取らない}))\\ & = \det \begin{pmatrix} \delta_{ii'} & \delta_{i'j} \\ \delta_{ij'} & \delta_{jj'} \\ \end{pmatrix}\\ & = \delta_{ii'}\delta_{jj'}-\delta_{i'j}\delta_{ij'}. \end{align}$$

同様に次も示せる.

$$ \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'jk}=2\delta_{ii'} $$

$$\begin{align} \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'jk} & = \det(\boldsymbol e_i \ \ \boldsymbol e_j \ \ \boldsymbol e_k) \det(\boldsymbol e_{i'} \ \ \boldsymbol e_{j} \ \ \boldsymbol e_k)\\ & = \det \begin{pmatrix} \boldsymbol e_i^\top\\ \boldsymbol e_j^\top\\ \boldsymbol e_k^\top\\ \end{pmatrix} \det(\boldsymbol e_{i'} \ \ \boldsymbol e_{j} \ \ \boldsymbol e_k) \ \ (\because \det A^\top =\det A)\\ & = \det \begin{pmatrix} \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{i'} & \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{j} & \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_k\\ \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_{i'} & \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_{j} & \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_k\\ \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_{i'} & \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_{j} & \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_k\\ \end{pmatrix} \\ & = 2!\det \begin{pmatrix} \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{i'} & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1\\ \end{pmatrix}( = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'jk}(j,k\neq i,i',\mathrm{和は取らない}))+(3^2-2!)\cdot0( = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'jk}(j,k = i,i',\mathrm{和は取らない}))\\ & = 2\delta_{ii'}. \end{align}$$

$$ \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{ijk}=6 $$

$$\begin{align} \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{ijk} & = \det(\boldsymbol e_i \ \ \boldsymbol e_j \ \ \boldsymbol e_k) \det(\boldsymbol e_{i'} \ \ \boldsymbol e_{j} \ \ \boldsymbol e_k)\\ & = \det \begin{pmatrix} \boldsymbol e_i^\top\\ \boldsymbol e_j^\top\\ \boldsymbol e_k^\top\\ \end{pmatrix} \det(\boldsymbol e_{i} \ \ \boldsymbol e_{j} \ \ \boldsymbol e_k) \ \ (\because \det A^\top =\det A)\\ & = \det \begin{pmatrix} \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{i} & \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_{j} & \boldsymbol e_i^\top \boldsymbol e_k\\ \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_{i} & \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_{j} & \boldsymbol e_j^\top \boldsymbol e_k\\ \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_{i} & \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_{j} & \boldsymbol e_k^\top \boldsymbol e_k\\ \end{pmatrix} \\ & = 3!\det \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1\\ \end{pmatrix}( = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{ijk}(i\neq j\neq k\neq i,\mathrm{和は取らない}))+(3^3-3!)\cdot0( = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{ijk}(\mathrm{otherwise},\mathrm{和は取らない}))\\ & = 6. \end{align}$$

まあ,これに関してはあまり使わないし,$\varepsilon_{ijk}\varepsilon_{ijk}(i\neq j\neq k\neq i,\mathrm{和は取らない})=1$だから$\varepsilon_{ijk}\varepsilon_{ijk}=3!\cdot1=6$で終わりだが,一応アナロジーの参考として載せておいた.

スカラー三重積

$$ \a \cdot (\b \times \c) = \b \cdot (\c \times \a) = \c \cdot (\a \times \b) $$

結果がスカラーになる三重積だから"スカラー"三重積.
外積の定義$\boldsymbol a \times \boldsymbol b = \varepsilon_{ijk}a_jb_k$に注意せよ.

$ \a \cdot (\b \times \c) = a_i (\varepsilon_{ijk}b_jc_k) = \varepsilon_{ijk} a_ib_jc_k $$ \varepsilon_{ijk} = \varepsilon_{jki} = \varepsilon_{kij} $より,

$$ \varepsilon_{ijk} a_ib_jc_k = \varepsilon_{jki} b_jc_ka_i = \varepsilon_{kij} c_ka_ib_j \ \ \ \therefore \a \cdot (\b \times \c) = \b \cdot (\c \times \a) = \c \cdot (\a \times \b) $$

ベクトル三重積

$$ \boldsymbol a \times (\boldsymbol b \times\boldsymbol c) = \boldsymbol b(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol c) - \boldsymbol c(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol b) $$

結果がベクトルになる三重積だから"ベクトル"三重積.

$$\begin{align} \boldsymbol a \times (\boldsymbol b \times\boldsymbol c) & = \varepsilon_{ijk}a_j(\varepsilon_{ki'j'}b_{i'}c_{j'})\\ & = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}a_{j}b_{i'}c_{j'}\\ & = (\delta_{ii'}\delta_{jj'}-\delta_{i'j}\delta_{ij'})a_{j}b_{i'}c_{j'}\\ & = \delta_{ii'}\delta_{jj'}a_{j}b_{i'}c_{j'} - \delta_{i'j}\delta_{ij'}a_{j}b_{i'}c_{j'}\\ & = b_{i}a_{j}c_j - c_ia_{j}b_{j}\\ & = \boldsymbol b(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol c) - \boldsymbol c(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol b). \end{align}$$

余談だが,この結果を用いると

$$\begin{align} \sum_{\mathrm{cyc}}\boldsymbol a \times (\boldsymbol b \times\boldsymbol c) & = \sum_{\mathrm{cyc}}[\boldsymbol b(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol c) - \boldsymbol c(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol b)]\\ & =\sum_{\mathrm{cyc}}\boldsymbol b(\boldsymbol c \cdot \boldsymbol a) - \sum_{\mathrm{cyc}}\boldsymbol c(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol b)\\ & =\sum_{\mathrm{cyc}}\boldsymbol b(\boldsymbol c \cdot \boldsymbol a) - \sum_{\mathrm{cyc}}\boldsymbol b(\boldsymbol c \cdot \boldsymbol a) \ \ \left(\because \sum_{\mathrm{cyc}}f(a,b,c) = \sum_{\mathrm{cyc}}f(c,a,b)\right)\\ & = \boldsymbol0 \end{align}$$
だから,ベクトル三重積はヤコビの恒等式を満たすことが容易に分かる,

また,$(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol b)\boldsymbol c = \boldsymbol b(\boldsymbol a \cdot \boldsymbol c) - \boldsymbol a \times (\boldsymbol b \times\boldsymbol c)$だから,$\boldsymbol a , \boldsymbol b \rightarrow \nabla$と置き換えると,ベクトルラプラシアン

$$ \Delta \boldsymbol f = \nabla (\nabla \cdot \boldsymbol f ) - \nabla \times(\nabla \times \boldsymbol f) = \mathrm{grad}(\mathrm{div}\boldsymbol f)-\mathrm{rot}(\mathrm{rot}\boldsymbol f) $$
が分かる.

スカラー四重積

$$ (\boldsymbol a \times\boldsymbol b)\cdot(\boldsymbol a' \times\boldsymbol b') = (\boldsymbol a \cdot\boldsymbol a')(\boldsymbol b \cdot\boldsymbol b') - (\boldsymbol a' \cdot\boldsymbol b)(\boldsymbol a \cdot\boldsymbol b') $$

結果がスカラーになる四重積だから"スカラー"四重積.

$$\begin{align} (\boldsymbol a \times\boldsymbol b)\cdot(\boldsymbol a' \times\boldsymbol b') & = \varepsilon_{ijk}a_jb_k \ \varepsilon_{ij'k'} a'_{j'}b'_{k'}\\ & = \varepsilon_{jki}\varepsilon_{j'k'i}a_jb_ka'_{j'}b'_{k'}\\ & = (\delta_{jj'}\delta_{kk'} - \delta_{j'k}\delta_{jk'})a_jb_ka'_{j'}b'_{k'}\\ & = \delta_{jj'}\delta_{kk'}a_jb_ka'_{j'}b'_{k'} - \delta_{j'k}\delta_{jk'}a_jb_ka'_{j'}b'_{k'}\\ & = a_ja'_{j}b_kb'_{k} - a'_kb_ka_{j}b'_{j}\\ & = (\boldsymbol a \cdot\boldsymbol a')(\boldsymbol b \cdot\boldsymbol b') - (\boldsymbol a' \cdot\boldsymbol b)(\boldsymbol a \cdot\boldsymbol b') \end{align}$$

$n=3$のビネ・コーシーの恒等式でもある.$ \boldsymbol a' = \boldsymbol a,\boldsymbol b' = \boldsymbol b$なら言うまでもなく$n=3$のラグランジュの恒等式
$$ |\boldsymbol a|^2|\boldsymbol b|^2=|\boldsymbol a \cdot\boldsymbol b|^2+|\boldsymbol a \times\boldsymbol b|^2 $$
であり,これは内積$ \boldsymbol a \cdot\boldsymbol b = |\boldsymbol a||\boldsymbol b|\cos \theta $と外積の大きさ$ |\boldsymbol a \times \boldsymbol b| = |\boldsymbol a||\boldsymbol b||\sin \theta|$と三角関数の定義からも容易に分かるだろう.

次を示せ

$ (1) \nabla \cdot (f \a) = \nabla f \cdot \a + f\nabla \cdot \a $
$ (2) \nabla \times(f \a) = \nabla f \times \a + f\nabla \times \a $

$ (3) \nabla \cdot (\a \times \b) = \b \cdot (\nabla \times \a) - \a \cdot (\nabla \times \b) $

$ (4) \nabla \times (\a \times \b) = (\b \cdot \nabla)\a - (\a \cdot \nabla)\b + \a (\nabla \cdot \b) - \b (\nabla \cdot \a) $

$ (5) \nabla (\a \cdot \b) = (\b \cdot \nabla)\a + (\a \cdot \nabla)\b + \a \times (\nabla \times \b) + \b \times (\nabla \times \a) $

$ (6)\boldsymbol V=-\nabla f + \nabla \times \A $(ヘルムホルツの分解定理)

$(1)$解答



$$\begin{align} \nabla \cdot (f \a) & = \p_i (fa_i)\\ & = \p_if \cdot a_i + f \cdot \p_ia_i \\ & = \nabla f \cdot \a + f\nabla \cdot \a \end{align}$$


$(2)$解答


$$\begin{align} \nabla \times (f \a) & = \varepsilon_{ijk}\p_j(fa_k) \\ & = \varepsilon_{ijk}\p_jf \cdot a_k + \varepsilon_{ijk}f \cdot \p_ja_k \\ & = \varepsilon_{ijk}\p_jf \cdot a_k + f \cdot \varepsilon_{ijk} \p_ja_k \\ & = \nabla f \times \a + f\nabla \times \a \end{align}$$

$(3)$解答



$$\begin{align} \nabla \cdot (\a \times \b) & = \p_i(\varepsilon_{ijk}a_jb_k) \\ & = \varepsilon_{ijk}\p_ia_j \cdot b_k + \varepsilon_{ijk}a_j \cdot \p_ib_k \\ & = b_k\varepsilon_{kij}\p_ia_j - a_j\varepsilon_{jik}\p_ib_k \\ & = \b \cdot (\nabla \times \a) - \a \cdot (\nabla \times \b) \end{align}$$

$(4)$解答



$$\begin{align} \nabla \times (\a \times \b) & = \varepsilon_{ijk}\p_j(\varepsilon_{ki'j'}a_{i'}b_{j'}) \\ & = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{ki'j'}(\p_ja_{i'} \cdot b_{j'} + a_{i'} \cdot \p_jb_{j'})\\ & = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}\p_ja_{i'} \cdot b_{j'} + \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}a_{i'} \cdot \p_jb_{j'}\\ & = (\delta_{ii'}\delta_{jj'} - \delta_{i'j}\delta_{ij'})\p_ja_{i'} \cdot b_{j'} + (\delta_{ii'}\delta_{jj'} - \delta_{i'j}\delta_{ij'})a_{i'} \cdot \p_jb_{j'}\\ & = \delta_{ii'}\delta_{jj'}\p_ja_{i'} \cdot b_{j'} - \delta_{i'j}\delta_{ij'}\p_ja_{i'} \cdot b_{j'} + \delta_{ii'}\delta_{jj'}a_{i'} \cdot \p_jb_{j'} - \delta_{i'j}\delta_{ij'}a_{i'} \cdot \p_jb_{j'} \\ & = \p_ja_{i} \cdot b_{j} - \p_ja_j \cdot b_{i} + a_{i} \cdot \p_jb_{j} - a_{j} \cdot \p_jb_{i} \\ & = b_{j}\p_ja_{i} - a_{j}\p_jb_{i} + a_{i}\p_jb_{j} - b_{i}\p_ja_j\\ & = (\b \cdot \nabla)\a - (\a \cdot \nabla)\b + \a (\nabla \cdot \b) - \b (\nabla \cdot \a) \end{align}$$


$(5)$解答



$$\begin{align} \nabla (\a \cdot \b) & = \p_i (a_jb_j) \\ & = \p_i a_j \cdot b_j + a_j \cdot \p_i b_j\\ & = \delta_{ii'}\delta_{jj'}\p_{i'} a_{j'} \cdot b_j + a_j \cdot \delta_{ii'}\delta_{jj'} \p_{i'} b_{j'}\\ & = (\varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k} + \delta_{i'j}\delta_{ij'}) \p_{i'} a_{j'} \cdot b_j + a_j \cdot (\varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k} + \delta_{i'j}\delta_{ij'}) \p_{i'} b_{j'} \\ & = \delta_{i'j}\delta_{ij'}\p_{i'} a_{j'} \cdot b_j + \delta_{i'j}\delta_{ij'}a_j \cdot \p_{i'} b_{j'} + \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}a_j \cdot \p_{i'} b_{j'} + \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}\p_{i'} a_{j'} \cdot b_j \\ & = b_j\p_{j} a_{i} + a_j\p_{j} b_{i} + \varepsilon_{ijk}a_j(\varepsilon_{ki'j'}\p_{i'} b_{j'}) + \varepsilon_{ijk}b_j(\varepsilon_{ki'j'}\p_{i'} a_{j'})\\ & = (\b \cdot \nabla)\a + (\a \cdot \nabla)\b + \a \times (\nabla \times \b) + \b \times (\nabla \times \a) \end{align}$$

$(6)$解答



$$\begin{align} \nabla \cdot (\nabla \times (\nabla \times \a)) & = \p_i\varepsilon_{ijk}\p_{j}\varepsilon_{ki'j'}\p_{i'}a_{j'}\\ & = \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{i'j'k}\p_i\p_{j}\p_{i'}a_{j'}\\ & = (\delta_{ii'}\delta_{jj'} - \delta_{i'j}\delta_{ij'})\p_i\p_{j}\p_{i'}a_{j'}\\ & = \delta_{ii'}\delta_{jj'}\p_i\p_{j}\p_{i'}a_{j'} - \delta_{i'j}\delta_{ij'}\p_i\p_{j}\p_{i'}a_{j'}\\ & = \p_i\p_{j}\p_{i}a_{j} - \p_i\p_{j}\p_{j}a_{i}\\ & = \p_i\p_{i}\p_{j}a_{j} - \p_i\p_{i}\p_{j}a_{j}\\ & = 0 \\ & = \boldsymbol 0 \ \ \ ...\nabla \times (\nabla \times \a)\mathrm{は湧き出しなし場} \end{align}$$

$$\begin{align} 2\nabla \times (\nabla (\nabla \cdot \a)) & = 2\varepsilon_{ijk}\p_j\p_k(\p_la_l) \\ & = \varepsilon_{ijk}\p_j\p_k\p_la_l + \varepsilon_{ijk}\p_j\p_k\p_la_l\\ & = \varepsilon_{ijk}\p_j\p_k\p_la_l - \varepsilon_{ikj}\p_k\p_j\p_la_l\\ & = \varepsilon_{ijk}\p_j\p_k\p_la_l - \varepsilon_{ijk}\p_j\p_k\p_la_l\\ & = 0 \\ & = \boldsymbol 0 \ \ \ ... \nabla (\nabla \cdot \a)\mathrm{は渦なし場} \end{align}$$

また,

$$\begin{align} \nabla \cdot \Delta \a & = \p_i\p_{j}\p_{j}a_{i}\\ & = \p_j\p_{j}\p_{i}a_{i}\\ & = \Delta (\nabla \cdot \a) \ \ \ ...\Delta \a\mathrm{は湧き出しなし場とは限らない.} \end{align}$$

$$\begin{align} \nabla \times \Delta \a & = \varepsilon_{ijk}\p_j\p_{l}\p_{l}a_{k}\\ & = \p_{l}\p_{l}\varepsilon_{ijk}\p_ja_{k}\\ & = \Delta (\nabla \times \a) \ \ \ ...\Delta \a\mathrm{は渦なし場とは限らない.} \end{align}$$
であり,公式5で書いたように
$ \Delta \a = \nabla (\nabla \cdot \a ) - \nabla \times(\nabla \times \a) $だから,$\Delta \a$は,それ自身は渦なし場,湧き出しなし場でなくとも,渦なし場と湧き出しなし場に一意に分解できる.
以上より,$\boldsymbol V = \Delta \a$なる $\boldsymbol a$に対し,$f =-\nabla \cdot \a \ , \A = - \nabla \times \a$$ (\Delta f = -\nabla \cdot \boldsymbol V \ , \ \Delta \A = - \nabla \times \boldsymbol V) $と置け,題意を得る.

まとめ

$ (\b \cdot \nabla)\a$ワッショイ!!$ (\a \cdot \nabla)\b$ワッショイ!!$ \a (\nabla \cdot \b)$ワッショイ!!$ \b (\nabla \cdot \a)$

投稿日:818
更新日:819

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東北大学工学研究科出身 できるだけ受け売りはせず,自分で思いついた解法や妄想を備忘録がてら書き綴っていこうと思います.

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