La idea es la siguiente: definimos múltiples como una entidad matemática, bastante separada de cualquier entrada física. En consecuencia, tratamos de describir nuestro universo (espacio-tiempo) utilizando nuestras herramientas matemáticas, y nos damos cuenta de que el espacio-tiempo puede modelarse como una variedad. Este poco de intuición fue el “lanzamiento a la fama” de Einstein.
La relatividad general es una teoría que utiliza el marco matemático conocido como geometría (semi) riemanniana. En esta rama de las matemáticas, se estudian espacios que en cierto sentido son suaves y que están equipados con una métrica. Déjanos entender qué son estas cosas.
Probablemente hayas estudiado geometría euclidiana en la escuela, por lo que sabes cómo dibujar triángulos, etc. en un papel plano. Imagine, por ejemplo, la superficie de un fútbol idealizado, es decir, una esfera de 2. Ahora, si uno enfoca su atención en un parche muy pequeño de la superficie (sostenga la pelota contra su propia cara), parece que la pelota está bastante plana. Sin embargo, obviamente no es globalmente plano.
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Ahora, si miras la superficie de la esfera, definitivamente no es un espacio euclidiano: en la geometría euclidiana, la suma de cada ángulo en un triángulo es 180 °, lo que no es cierto para la superficie de una bola, una esfera. Sin embargo, si solo observa un pequeño parche de la esfera, es aproximadamente cierto. Por ejemplo, percibes la tierra como plana, aunque no lo es si miras desde arriba.
Un múltiple es cada “espacio” con esta propiedad: localmente, se ve como un avión euclidiano. El círculo es múltiple (se ve como una línea localmente, que es el espacio euclidiano unidimensional, la esfera (se ve como un plano localmente), su habitación (se ve como un espacio euclidiano 3d localmente), etc.
Lo bueno de los múltiples es que esta propiedad de parecerse al espacio euclidiano localmente hace posible describirlos completamente usando solo espacios euclidianos. Como conocemos muy bien el espacio euclidiano, eso es algo bueno. Por ejemplo, puedes tomar un mapa de Delhi. Esta es una forma perfectamente buena de describir Delhi, la región y la geografía.
Aunque la Tierra es un objeto redondo, es conveniente describir una pequeña parte sobre él mediante una simple descripción bidimensional. Del mismo modo, podemos describir una gran cantidad de países (cada país) localmente mediante un mapa de la región, y luego juntarlos para obtener un atlas completo que cubra la tierra que le da una buena descripción de la tierra usando solo 2d pedazos de papel. Y eso es múltiple .
Es imperativo tener en cuenta que una variedad puede describirse localmente , como podemos describir solo una pequeña región de la tierra mediante un mapa, pero la Tierra entera no puede describirse con precisión con una sola hoja de papel uniforme. Si tratamos de describirlo en una sola hoja, la hoja se distorsionará en ciertas regiones.
Parece perfectamente preciso describir el espacio que nos rodea usando [math] \ mathbb {R} ^ 3 [/ math] localmente, como probablemente lo haya hecho en la escuela. Y así es como las variedades entran en la relatividad: si agrega la dimensión de tiempo, resulta ser una buena suposición, que todavía puede modelar el espacio + tiempo como una variedad de cuatro dimensiones (lo que significa que cada gráfico se parece a [math] \ mathbb { R} ^ 4 [/ matemáticas] localmente).
Ahora ya sabes lo que es una variedad, pero incluso si tienes una idea de cómo puedes modelar el espacio-tiempo como una variedad, esto realmente no te dice por qué deberías modelar el espacio-tiempo como una variedad. Después de todo, solo porque puedes hacer algo, eso no siempre lo hace particularmente útil.
Considere el siguiente problema: dados dos puntos, ¿cuál es su distancia más corta?
La respuesta es bastante simple. El camino más corto entre dos líneas es la línea recta entre ellas. Pero en una esfera? Para definir esto, primero necesita una distancia en la esfera. pero como hacer esto? ¡En ese momento ya sabría cuál es la distancia más corta!
Lo hermoso es que una variedad diferenciable le brinda herramientas para hacerlo. De esta manera, puede crear una medida de distancia (llamada métrica de Riemann), que le permite calcular las rutas más cortas entre puntos. Y este hecho se relaciona con el mundo “real”, ya que el camino más corto, como sabemos, es el que viaja la luz (geodésica). Tratar el espacio-tiempo como una variedad nos permite calcular esta geodésica, que nos da una invariante, más o menos de lo que tratamos en GR.
Algunas formulaciones matemáticas: la métrica
El principal objeto de estudio en este caso es la métrica (tensor). Los físicos generalmente lo denotan por [matemáticas] g _ {\ mu \ nu} [/ matemáticas]. En cierto sentido, nos dota de una noción de distancia en la variedad. Considere una variedad bidimensional con métrica y coloque una “cuadrícula de coordenadas” en ella, es decir, asigne a cada punto un conjunto de dos números, [matemática] (x, y) [/ matemática]. Luego, la métrica se puede ver como una matriz con [math] 4 [/ math] entradas. Estas entradas están etiquetadas por los subíndices [math] \ mu, \ nu [/ math], que pueden seleccionarse para que sean iguales [math] x [/ math] o [math] y [/ math]. La métrica se puede entender simplemente como una matriz de números:
[matemáticas] \ begin {pmatrix} g_ {xx} & g_ {xy} \\ g_ {yx} & g_ {yy} \ end {pmatrix} [/ math]
También deberíamos decir que la métrica se define de manera tal que [matemática] g _ {\ mu \ nu} = g _ {\ nu \ mu} [/ matemática], es decir, es simétrica con respecto a sus índices. Esto implica que, en nuestro ejemplo, [matemáticas] g_ {xy} = g_ {yx} [/ matemáticas].
Ahora, considere dos puntos que están cerca, de modo que la diferencia en las coordenadas entre los dos es [matemática] (\ mathrm {d} x, \ mathrm {d} y) [/ math]. Podemos denotar esto en notación abreviada como [math] \ mathrm {d} l ^ \ mu [/ math] donde [math] \ mu [/ math] es [math] x [/ math] o [math] y [ / math] y [math] \ mathrm {d} l ^ x = \ mathrm {d} x [/ math] y [math] \ mathrm {d} l ^ y = \ mathrm {d} y [/ math]. Luego definimos el cuadrado de la distancia entre los dos puntos, llamado [math] \ mathrm {d} s ^ 2 [/ math], como
[matemática] \ mathrm {d} s ^ 2 = g_ {xx} \ mathrm {d} x ^ 2 + g_ {aa} \ mathrm {d} y ^ 2 + 2 g_ {xy} \ mathrm {d} x \ mathrm {d} y = \ sum _ {\ mu, \ nu \ in \ {x, y \}} g _ {\ mu \ nu} \ mathrm {d} l ^ \ mu \ mathrm {d} l ^ \ nu [ /matemáticas]
Para tener una idea de cómo funciona esto en la práctica, veamos un espacio plano bidimensional infinito (es decir, la hoja de papel mencionada anteriormente), con dos coordenadas planas “estándar” [matemáticas] x, y [/ matemáticas] definidas en él por una cuadrícula cuadrada. Entonces, todos sabemos por el teorema de Pitágoras que [math] \ mathrm {d} s ^ 2 = \ mathrm {d} x ^ 2 + \ mathrm {d} y ^ 2 = \ sum _ {\ mu, \ nu \ in \ {x, y \}} g _ {\ mu \ nu} \ mathrm {d} l ^ \ mu \ mathrm {d} l ^ \ nu [/ math]
Esto muestra que, en este caso, la métrica natural en el espacio plano bidimensional viene dada por [matemáticas] g _ {\ mu \ nu} = \ begin {pmatrix} g_ {xx} & g_ {xy} \\ g_ {xy} & g_ {aa} \ end {pmatrix} = \ begin {pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \ end {pmatrix} [/ math]
Ahora que sabemos cómo “medir” distancias entre puntos cercanos, podemos usar una técnica típica de física básica e integrar pequeños segmentos para obtener la distancia entre puntos que se eliminan aún más:
[matemáticas] L = \ int \ mathrm {d} s = \ int \ sqrt {\ sum _ {\ mu, \ nu \ in \ {x, y \}} g _ {\ mu \ nu} \ mathrm {d} l ^ \ mu \ mathrm {d} l ^ \ nu} [/ math]