度量張量(英語:Metric tensor)在黎曼幾何裡面又叫黎曼度量,物理学译为度規張量,是指一用來衡量度量空间中距離,面積及角度的二階張量。
當选定一個局部坐標系統
,度量張量為二階張量一般表示為
,也可以用矩陣
表示,記作為G或g。而
記號傳統地表示度量張量的協變分量(亦為「矩陣元素」)。
到
的弧線長度定义如下,其中参数定為t,t由a到b:

兩個切向量的夾角
,設向量
和
,定義為:

若
為
到
的局部微分同胚,其誘導出的度量張量的矩陣形式
,由以下方程式計算得出:

表示
的雅可比矩阵,它的轉置为
。著名例子有
之間從極座標系
到直角座標
的座標變換,在這例子裡有:


這映射的雅可比矩陣為

所以

這跟微積分裡極座標的黎曼度量,
,一致。
二維歐幾里德度量張量:

弧線長度轉為熟悉微積分方程式:

在其他坐標系統的歐氏度量:
极坐标系:

圓柱坐標系:

球坐標系:

平坦的闵可夫斯基空间 (狭义相对论):

在一些習慣中,與上面相反地,時間ct的度規分量取正號而空間 (x,y,z)的度規分量取負號,故矩陣表示為:
