Я не математик - вот самое главное препятствие.
Не бывает "математиков" или "не математиков". Бывает знакомство или незнакомство с той или иной конкретной главой математики. Если вы с чем-то незнакомы - это препятствие. Решается оно изучением незнакомой области: чтением учебника, самостоятельным выводом выкладок и теорем, решением задач.
Но оказалось, что все, что про них известно, это то, что они пренадлежат четырехмерному риманову пространству. ... И, видимо, их можно (или нет?) приспособить и к четырехмерному случаю?
Риманова геометрия формулируется как теория в произвольном (целом конечном положительном) числе измерений

Для её основных понятий нет разницы, в какой размерности они существуют. Геодезические, связность, метрика, сходимость, полнота - существуют в любой размерности. О двух измерениях говорят только для того, чтобы наглядно объяснить что-то. (Только в слишком малых размерностях могут возникать упрощения, надо научиться отвлекаться от них.)
П. 1 просто применяется к матрице коэффициентов метрического тензора размерности

Сам метрический тензор присутствует в формуле метрики в виде

где вторая запись - это "эйнштейновское соглашение о суммировании", когда просто не пишут знаки суммы, а подразумевают, что они есть для всякого два раза встречающегося индекса. Так что

- это матрица, для которой надо проверить положительную определённость. Для этого вы берёте верхние левые углы этой матрицы, размерами

И для каждого такого угла считаете определитель. Если все они будут строго больше нуля - матрица положительно определена, если нет - увы.
П. 5 будет ссылаться не на круг, а на

-мерный шар.
Всё остальное точно так же.