《基于张量网络的机器学习入门》学习笔记6
《基于張量網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)入門》學(xué)習(xí)筆記6
- 密度算符(密度矩陣)
- 具體到坐標(biāo)表象
- 在純態(tài)上
- 在混合態(tài)上
- 純態(tài)下的密度算符
- 混合態(tài)下的密度算符
- 密度算符的性質(zhì)
- 量子力學(xué)性質(zhì)的密度算符描述
- 第一公設(shè)(態(tài)描述)
- 第二公設(shè)(態(tài)演化)
- 第三公設(shè)(測量公設(shè))
- 第四公設(shè)(態(tài)空間擴展公設(shè))
- 約化密度算子
密度算符(密度矩陣)
密度算符(也稱為密度矩陣)是對量子態(tài)的一種不同的描述方法。用密度算符描述量子系統(tǒng)在數(shù)學(xué)上完全等價于用狀態(tài)向量描述(即所有量子力學(xué)的假設(shè)都可以用密度算符的語言重新描述)。但密度算符在描述未知量子系統(tǒng)和復(fù)合系統(tǒng)子系統(tǒng)方面更具優(yōu)越性。
定義:系綜——設(shè)置子系統(tǒng)以概率pip_ipi?處于狀態(tài)∣?i?\mathinner{|\phi_i\rangle}∣?i??,稱{pi,∣?i?}\{p_i,\mathinner{|\phi_i\rangle}\}{pi?,∣?i??}為一個系綜,其中pi≥0p_i\geq0pi?≥0,且∑ipi∣?i???i∣\sum\nolimits_{i}p_i\mathinner{|\phi_i\rangle\mathinner{\langle\phi_i|}}∑i?pi?∣?i????i?∣它是一個跡為111的半正定厄米算子
定義:純態(tài)——在密度算子的定義中,若系統(tǒng)以概率111處于某個態(tài)∣??\mathinner{|\phi\rangle}∣??,即系統(tǒng)由一個態(tài)矢表示,則稱該系統(tǒng)是一個純態(tài),其密度算子為∣?i???i∣\mathinner{|\phi_i\rangle\mathinner{\langle\phi_i|}}∣?i????i?∣
定義:混合態(tài)——若定義中每一個概率pip_ipi?都不為111,則說明系統(tǒng)只能由若干不同的態(tài)矢描述,每個子系統(tǒng)∣?i?\mathinner{|\phi_i\rangle}∣?i??以一定的概率pip_ipi?出現(xiàn),這樣的系統(tǒng)稱為混合態(tài)
混合態(tài)與純態(tài)的區(qū)別:兩者最打的區(qū)別是tr(ρ純2)=1tr(\rho_{純}^2)=1tr(ρ純2?)=1,而tr(ρ混2)<1tr(\rho_{混}^2)<1tr(ρ混2?)<1
具體到坐標(biāo)表象
在純態(tài)上
ψ(x)=c1ψ1(x)+c2ψ2(x)\psi(x)=c_1\psi_1(x)+c_2\psi_2(x)ψ(x)=c1?ψ1?(x)+c2?ψ2?(x)
坐標(biāo)取x0x_0x0?的概率密度為:p(x0)=∣ψ(x0)∣2=∣c1ψ1(x0)+c2ψ2(x0)∣2p(x_0)=|\psi(x_0)|^2=|c_1\psi_1(x_0)+c_2\psi_2(x_0)|^2p(x0?)=∣ψ(x0?)∣2=∣c1?ψ1?(x0?)+c2?ψ2?(x0?)∣2
在混合態(tài)上
p(x0)=∣ψ1(x0)∣2p1+∣ψ2(x0)∣2p2p(x_0)=|\psi_1(x_0)|^2p_1+|\psi_2(x_0)|^2p_2p(x0?)=∣ψ1?(x0?)∣2p1?+∣ψ2?(x0?)∣2p2?
總之,在純態(tài)下,兩個態(tài)之間發(fā)生干涉,而在混合態(tài)下,無干涉現(xiàn)象發(fā)生。純態(tài)稱為概率幅的疊加,稱為相干疊加,疊加的結(jié)果形成一個新的狀態(tài);混合態(tài)為概率的疊加,稱為不相干疊加。
純態(tài)下的密度算符
定義:密度算符——在數(shù)學(xué)上等價于狀態(tài)向量方法,但在某些量子力學(xué)的應(yīng)用場景下利用起來更為方便。可以利用密度算符給出任意力學(xué)量FFF在該狀態(tài)上取值的概率與平均值
F
如果對于一個歸一化態(tài)矢(純態(tài))∣ψ?\mathinner{|\psi\rangle}∣ψ?來說,FFF是一個力學(xué)量可觀測量。對應(yīng)的本征值和本征矢量分別為f1f_1f1?和∣φi?\mathinner{|\varphi_i\rangle}∣φi??,算符F^\hat{F}F^的測量平均值為:?F?=?ψ∣F^∣ψ?\langle F\rangle=\langle\psi|\hat{F}|\psi\rangle?F?=?ψ∣F^∣ψ?
任選一組正交歸一完備基{∣i?}\{|i\rangle\}{∣i?},有:?F?=∑i?ψ∣i??i∣F^∣ψ?=∑i?i∣F^∣ψ??ψ∣i?\langle F\rangle=\sum\limits_i\langle\psi|i\rangle\langle i|\hat{F}|\psi\rangle=\sum\limits_i\langle i|\hat{F}|\psi\rangle\langle\psi|i\rangle?F?=i∑??ψ∣i??i∣F^∣ψ?=i∑??i∣F^∣ψ??ψ∣i?
根據(jù)純態(tài)下的密度算符為:ρ^=∣ψ??ψ∣\hat{\rho}=|\psi\rangle\langle\psi|ρ^?=∣ψ??ψ∣,則有:?F?=∑i?i∣F^ρ^∣i?=Tr(F^ρ^)\langle F\rangle=\sum\limits_i\langle i|\hat{F}\hat{\rho}|i\rangle=Tr(\hat{F}\hat{\rho})?F?=i∑??i∣F^ρ^?∣i?=Tr(F^ρ^?)
顯然,密度算符是一個投影算符。
力學(xué)量FFF取fif_ifi?值的概率為p(fi)=∣?φi∣ψ?∣2=?φi∣ψ??ψ∣φi?=?φi∣ρ∣φi?p(f_i)=|\langle\varphi_i|\psi\rangle|^2=\langle\varphi_i|\psi\rangle\langle\psi|\varphi_i\rangle=\langle\varphi_i|\rho|\varphi_i\ranglep(fi?)=∣?φi?∣ψ?∣2=?φi?∣ψ??ψ∣φi??=?φi?∣ρ∣φi??,是密度算符在算符F^\hat{F}F^的第iii個本征態(tài)上的平均值。
可見,密度算符可以給出任意力學(xué)量FFF在該狀態(tài)上取值的概率與平均值,因此,純態(tài)下的密度算符是可以代替態(tài)矢來描述純態(tài)的一個算符。
混合態(tài)下的密度算符
對于混合態(tài)的定義而言,一個物理量FFF的平均值要通過兩次求平均實現(xiàn)。
第一次。進行量子力學(xué)平均,即求出力學(xué)量FFF在每個參與態(tài)∣ψi?|\psi_i\rangle∣ψi??上的平均值?φi∣F^∣φi?\langle\varphi_i|\hat{F}|\varphi_i\rangle?φi?∣F^∣φi??
第二次。進行統(tǒng)計平均,即求出以各自概率出現(xiàn)的量子力學(xué)平均的平均(加權(quán)平均):
?F?=∑ipi?ψ∣F^∣ψ?\langle F\rangle=\sum\limits_ip_i\langle\psi|\hat{F}|\psi\rangle?F?=i∑?pi??ψ∣F^∣ψ?
類似純態(tài)的做法,可以得到:
?F?=∑i∑jpi?ψi∣j??j∣F^∣ψi?=∑j?j∣F^[∑i∣ψi?pi?ψi∣]∣j?\langle F\rangle=\sum\limits_i\sum\limits_jp_i\langle\psi_i|j\rangle\langle j|\hat{F}|\psi_i\rangle=\sum\limits_j\langle j|\hat{F}[\sum\limits_i|\psi_i\rangle p_i\langle\psi_i|]|j\rangle?F?=i∑?j∑?pi??ψi?∣j??j∣F^∣ψi??=j∑??j∣F^[i∑?∣ψi??pi??ψi?∣]∣j?
混合態(tài)下的密度算符:ρ^=∑i∣ψi?pi?ψi∣,∑ipi=1\hat{\rho}=\sum\limits_i|\psi_i\rangle p_i\langle\psi_i|,\sum\limits_ip_i=1ρ^?=i∑?∣ψi??pi??ψi?∣,i∑?pi?=1,則量子力學(xué)量FFF的平均值可以寫成
?F?=∑j?j∣F^[∑i∣ψi?pi?ψi∣]∣j?=∑j?j∣F^ρ^∣j?=Tr(F^ρ^)\langle F\rangle=\sum\limits_j\langle j|\hat{F}[\sum\limits_i|\psi_i\rangle p_i\langle\psi_i|]|j\rangle=\sum\limits_j\langle j|\hat{F}\hat{\rho}|j\rangle=Tr(\hat{F}\hat{\rho})?F?=j∑??j∣F^[i∑?∣ψi??pi??ψi?∣]∣j?=j∑??j∣F^ρ^?∣j?=Tr(F^ρ^?)
力學(xué)量FFF的取值概率為:
p(fi)=∑j∣?φi∣ψj?∣2pi=∑j?φi∣ψj?pj?ψj∣φi?=?φi∣ρ∣φi?p(f_i)=\sum\limits_j|\langle\varphi_i|\psi_j\rangle|^2p_i=\sum\limits_j\langle\varphi_i|\psi_j\rangle p_j\langle\psi_j|\varphi_i\rangle=\langle\varphi_i|\rho|\varphi_i\ranglep(fi?)=j∑?∣?φi?∣ψj??∣2pi?=j∑??φi?∣ψj??pj??ψj?∣φi??=?φi?∣ρ∣φi??
上述兩式與純態(tài)有同樣的形式,只不過兩種的密度算符的定義不同而已。
密度算符的性質(zhì)
性質(zhì)一:對于密度算符ρ^\hat{\rho}ρ^?(在量子信息表述中常簡寫為ρ\rhoρ)有:
性質(zhì)二:密度算符是厄米算符
ρ?=(∑ipi∣?i???i∣)?=∑ipi∣?i???i∣=ρ\rho^\dagger=(\sum\nolimits_ip_i|\phi_i\rangle\langle\phi_i|)^\dagger=\sum\nolimits_ip_i|\phi_i\rangle\langle\phi_i|=\rho ρ?=(∑i?pi?∣?i????i?∣)?=∑i?pi?∣?i????i?∣=ρ若混合態(tài)是由一系列相互正交的態(tài)構(gòu)成的,則密度算符的本征態(tài)就是參與混合態(tài)的哪些態(tài)∣?i?|\phi_i\rangle∣?i??,相應(yīng)的本征值就是權(quán)重pip_ipi?,即:ρ∣?i?=pi∣?i?\rho|\phi_i\rangle=p_i|\phi_i\rangleρ∣?i??=pi?∣?i??
性質(zhì)三:密度算符是半正定
??∣ρ∣??=??∣(∑ipi∣?i???i∣)∣??=∑ipi??∣?i???i∣??=∑ipi∣??∣?i?∣2≥0\langle\phi|\rho|\phi\rangle=\langle\phi|(\sum\nolimits_ip_i|\phi_i\rangle\langle\phi_i|)|\phi\rangle=\sum\nolimits_ip_i\langle\phi|\phi_i\rangle\langle\phi_i|\phi\rangle=\sum\nolimits_ip_i|\langle\phi|\phi_i\rangle|^2\geq0??∣ρ∣??=??∣(∑i?pi?∣?i????i?∣)∣??=∑i?pi???∣?i????i?∣??=∑i?pi?∣??∣?i??∣2≥0
性質(zhì)四:密度算符可以進行譜分解
量子力學(xué)性質(zhì)的密度算符描述
第一公設(shè)(態(tài)描述)
任意鼓勵的物理系統(tǒng)與希爾伯特空間相關(guān)聯(lián)。系統(tǒng)可以自由作用在狀態(tài)空間的密度算符完全描述。密度算符是一個半正定、跡為111的算子ρ\rhoρ。如果系統(tǒng)以概率pip_ipi?處于狀態(tài)ρi\rho_iρi?,則系統(tǒng)的密度算子為∑ipiρi\sum\nolimits_ip_i\rho_i∑i?pi?ρi?
第二公設(shè)(態(tài)演化)
若系統(tǒng)在某時刻狀態(tài)為ρ\rhoρ,經(jīng)過一段時間變?yōu)?span id="ozvdkddzhkzd" class="katex--inline">ρ′\rho^{'}ρ′,則必有某幺正矩陣UUU,使得ρ′=UρU?\rho^{'}=U\rho U^{\dagger}ρ′=UρU?
第三公設(shè)(測量公設(shè))
若系統(tǒng)在測量前的狀態(tài)是ρ\rhoρ,測量由算子{Mi}\{M_i\}{Mi?}描述,其中iii表示可能出現(xiàn)的測量結(jié)果,測量算子滿足完備性關(guān)系∑iMi?Mi=I\sum\nolimits_iM_i^{\dagger}M_i=I∑i?Mi??Mi?=I,則測量得到iii的概率為p(i)=tr(Mi?Miρ)p(i)=tr(M_i^{\dagger}M_i\rho)p(i)=tr(Mi??Mi?ρ)
第四公設(shè)(態(tài)空間擴展公設(shè))
復(fù)合系統(tǒng)的狀態(tài)空間是物理系統(tǒng)狀態(tài)空間的張量積。若復(fù)合系統(tǒng)的子系統(tǒng)分別編號為111到nnn,每個子系統(tǒng)iii處于態(tài)ρi\rho_iρi?,則復(fù)合系統(tǒng)態(tài)為ρ1?ρ2???ρn\rho_1\otimes\rho_2\otimes\cdots\otimes\rho_nρ1??ρ2????ρn?
密度算符在描述量子力學(xué)方面與態(tài)矢量等價,但是在描述未知狀態(tài)的量子系統(tǒng)和復(fù)合系統(tǒng)的子系統(tǒng)這兩個方面上,具有較為突出的作用。
約化密度算子
約化密度算子是分析復(fù)合量子系統(tǒng)必不可少的工具。
定義:約化密度算子——假設(shè)有物理系統(tǒng)AAA和BBB,其狀態(tài)由密度算子ρAB\rho^{AB}ρAB描述,針對系統(tǒng)AAA和BBB的約化密度算子定義為:
ρA≡trB(ρAB)ρB≡trA(ρAB)\rho^A\equiv tr_B(\rho^{AB})\quad\rho^B\equiv tr_A(\rho^{AB})ρA≡trB?(ρAB)ρB≡trA?(ρAB)
其中trBtr_BtrB?是一個算子映射,稱為在系統(tǒng)BBB上的偏跡。
定義:偏跡——數(shù)學(xué)定義如下:
ρB≡trA(ρAB)=trA(∣a1??a2∣?∣b1??b2∣)=∣b1??b2∣trA(∣a1??a2∣)=∣b1??b2∣?a2∣a1?ρA≡trB(ρAB)=trB(∣a1??a2∣?∣b1??b2∣)=∣a1??a2∣trB(∣b1??b2∣)=∣a1??a2∣?b2∣b1?\rho^B\equiv tr_A(\rho^{AB})=tr_A(|a_1\rangle\langle a_2|\otimes|b_1\rangle\langle b_2|)=|b_1\rangle\langle b_2|tr_A(|a_1\rangle\langle a_2|)=|b_1\rangle\langle b_2|\langle a_2|a_1\rangle \\ \rho^A\equiv tr_B(\rho^{AB})=tr_B(|a_1\rangle\langle a_2|\otimes|b_1\rangle\langle b_2|)=|a_1\rangle\langle a_2|tr_B(|b_1\rangle\langle b_2|)=|a_1\rangle\langle a_2|\langle b_2|b_1\rangle ρB≡trA?(ρAB)=trA?(∣a1???a2?∣?∣b1???b2?∣)=∣b1???b2?∣trA?(∣a1???a2?∣)=∣b1???b2?∣?a2?∣a1??ρA≡trB?(ρAB)=trB?(∣a1???a2?∣?∣b1???b2?∣)=∣a1???a2?∣trB?(∣b1???b2?∣)=∣a1???a2?∣?b2?∣b1??一般來說,復(fù)合系統(tǒng)處于純態(tài),其子系統(tǒng)也可能為混合態(tài)。
例如BellBellBell態(tài)是一個兩量子比特系統(tǒng)純態(tài):∣ψ+?=(12)(∣0(1)?∣1(2)?+∣1(1)?∣0(2)?)|\psi^+\rangle=(\frac{1}{\sqrt{2}})(|0^{(1)}\rangle|1^{(2)}\rangle+|1^{(1)}\rangle|0^{(2)}\rangle)∣ψ+?=(2?1?)(∣0(1)?∣1(2)?+∣1(1)?∣0(2)?)
其密度算子為:
ρ=∣ψ+??ψ+∣=12(∣0(1)?∣1(2)??1(2)∣?0(1)∣+∣0(1)?∣1(2)??0(2)∣?1(1)∣)+∣1(1)?∣0(2)??1(2)∣?0(1)∣+∣1(1)?∣0(2)??0(2)∣?1(1)∣))\rho=|\psi^+\rangle\langle\psi^+|=\frac{1}{2}(|0^{(1)}\rangle|1^{(2)}\rangle\langle1^{(2)}|\langle0^{(1)}|+|0^{(1)}\rangle|1^{(2)}\rangle\langle0^{(2)}|\langle1^{(1)}|)+\\ \quad\quad|1^{(1)}\rangle|0^{(2)}\rangle\langle1^{(2)}|\langle0^{(1)}|+|1^{(1)}\rangle|0^{(2)}\rangle\langle0^{(2)}|\langle1^{(1)}|))ρ=∣ψ+??ψ+∣=21?(∣0(1)?∣1(2)??1(2)∣?0(1)∣+∣0(1)?∣1(2)??0(2)∣?1(1)∣)+∣1(1)?∣0(2)??1(2)∣?0(1)∣+∣1(1)?∣0(2)??0(2)∣?1(1)∣))
描述量子比特111的密度算子為:
顯然,該密度算子的平方跡小于111,且它表示的狀態(tài)不能用一個態(tài)矢表示,是一個混合態(tài)。
本周就到這里了哦!
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的《基于张量网络的机器学习入门》学习笔记6的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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