En primer lugar, tenga en cuenta que la transformación de la regla define una acción de $GL_+(2, \Bbb R)$ (el grupo de $2 \times 2$ real de las matrices con determinante positivo) en la mitad superior del plano, es decir, a través de
$$\pmatrix{a & b\\c & d} \cdot z := \frac{a z + b}{c z + d}.$$
Para cualquier transformación, si tenemos la escala de cada una de las $a, b, c, d$$\lambda \in \Bbb R - \{0\}$, la transformación es invariable, y la cantidad de $a d - b c$ escalas por un factor de $\lambda^2$; por lo tanto, no perdemos nada por restringir nuestra atención a las transformaciones para que $a d - b c = 1$, es decir, considerando sólo la restricción de nuestra acción a $SL(2, \Bbb R)$.*
Así, ahora estamos buscando una métrica invariante bajo las $SL(2, \Bbb R)$-acción en $\Bbb H$. En particular, debe ser invariante bajo la isotropía de la acción en cualquier momento. Directo cálculo muestra que la isotropía del subgrupo en el punto conveniente $i \in \Bbb H$ es
$$\left\{\pmatrix{a & -b \\ b & a} : a^2 + b^2 = 1 \right\} \cong SO(2);$$ the isotropy action thus preserves a unique inner product (up to scale) on the tangent space $T_i \Bbb H$, y algunos cálculos muestran que
$$dx\vert_i^2 + dy\vert_i^2 = dz\vert_i \,d\bar{z}\vert_i$$
es un producto interior (aquí, $x, y$ están las coordenadas reales en $\Bbb C$, es decir, aquellos que se caracteriza por $z = x + i y$). Tirando de esta métrica espalda arbitraria por elementos de la $g \in SL(2, \Bbb R)$ da que la métrica
$$\color{#bf0000}{\frac{dx^2 + dy^2}{y^2} = \frac{dz \,d\bar{z}}{(\Im z)^2}},$$
la costumbre métrica hiperbólica, es invariante bajo $SL(2, \Bbb R)$.
Comentario *Dada una transformación con los coeficientes de $a, b, c, d$, la transformación con $-a, -b, -c, -d$ define la misma transformación, por lo que el $SL(2, \Bbb R)$-acción, de hecho, desciende a una acción de $PSL(2, \Bbb R) = SL(2, \Bbb R) / \{\pm I\}$, y esta última acción es fiel. Es a menudo más conveniente, sin embargo, trabajar con $SL(2, \Bbb R)$, cuyas entradas son de buena fe de las matrices, a costa de un poco de redundancia.