Вот такая вариация известных способов придумалась. Достаточно простой на мой взгляд алгоритм и без страшных терминов. Знай себе вычисляй... И, кстати, забавная формула для матрицы кривизны получилась, Янга-Миллса напоминает )))
Итак, приступим. Привожу порядок действий без обоснований.
Представим метрику в виде
![\[g_{\mu \nu } = h_\mu ^{\dot \alpha } h_\nu ^{\dot \beta } g_{\dot \alpha \dot \beta } \] \[g_{\mu \nu } = h_\mu ^{\dot \alpha } h_\nu ^{\dot \beta } g_{\dot \alpha \dot \beta } \]](https://dxdy.ru/math/ec58911d8d226a464e6d7ae47d8377ab82.png)
, где
![\[g_{\dot \alpha \dot \beta } \] \[g_{\dot \alpha \dot \beta } \]](https://dxdy.ru/math/852174eabb81040fe27314bca0fc024f82.png)
- постоянная невырожденная матрица (
как обычные так и пунктирные индексы пробегают значения от
до 
).
Обращением матриц

получаем
![$\[\zeta \]$ $\[\zeta \]$](https://dxdy.ru/math/63e6896b911330e7d3c6854a44859ea682.png)
так чтобы выполнялось
Находим все
затем все
после чего находим
и наконец
Теперь поднимем первый пунктирный индекс у лямбд с помощью
![$\[g^{\dot \alpha \dot \beta } \]$ $\[g^{\dot \alpha \dot \beta } \]$](https://dxdy.ru/math/6040f8fc6cc27a76f8ca356e637626ad82.png)
и образуем величины
Так вот, оказывается, мы почти приплыли. Осталось сделать последнее усилие и вот оно, счастье:
На последнем этепе для упрощения вычислений удобно величинам
![$\[\lambda _{\dot \beta \mu }^{\dot \alpha } \]$ $\[\lambda _{\dot \beta \mu }^{\dot \alpha } \]$](https://dxdy.ru/math/6ce831311b9d4c00d3d0df9cfc98455782.png)
сопоставить матрицы
![$\[\hat \lambda _\mu \]$ $\[\hat \lambda _\mu \]$](https://dxdy.ru/math/199c9fdeb84b170689b1a50baa2f935282.png)
так, чтобы индекс
![$\[{\dot \alpha }\]$ $\[{\dot \alpha }\]$](https://dxdy.ru/math/832b6ce1fe10bc48da4b391c57a3ec7e82.png)
нумеровал строки, а индекс
![$\[{\dot \beta }\]$ $\[{\dot \beta }\]$](https://dxdy.ru/math/55cde5b20e0ca94481b4a8e79d1f79df82.png)
- столбцы.
Тогда
![$\[R_{\dot \beta \mu \nu }^{\dot \alpha } \]$ $\[R_{\dot \beta \mu \nu }^{\dot \alpha } \]$](https://dxdy.ru/math/cfd3196df7532e19bd7e33c2eb88508a82.png)
сопоставляется матрица
![$\[\hat R_{\mu \nu } \]$ $\[\hat R_{\mu \nu } \]$](https://dxdy.ru/math/db96f19bbc33909ba12c88365d2209dc82.png)
и для последней справедливо выражение
![$\[\hat R_{\mu \nu } = \hat \lambda _{\nu ,\mu } - \hat \lambda _{\mu ,\nu } + \left[ {\hat \lambda _\mu ,\hat \lambda _\nu } \right]\]$ $\[\hat R_{\mu \nu } = \hat \lambda _{\nu ,\mu } - \hat \lambda _{\mu ,\nu } + \left[ {\hat \lambda _\mu ,\hat \lambda _\nu } \right]\]$](https://dxdy.ru/math/a8102428be65ae874a4c4db75bc2a04282.png)