量子信息与计算的量子体系,量子态表示,密度矩阵, 混合态,量子不可克隆定理, Schmidt分解,量子测量等

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量子力学中的量子力学密度矩阵与统计混合态

量子力学中的量子力学密度矩阵与统计混合态

量子力学中的量子力学密度矩阵与统计混合态量子力学是描述微观世界行为的基本理论,它与经典力学有着本质的区别。

在量子力学中,粒子的状态不再用确定的值来描述,而是用波函数来表示。

然而,在实际应用中,我们往往需要考虑到系统与环境的相互作用,这就导致了系统的状态会发生变化。

为了描述这种情况,我们引入了量子力学密度矩阵的概念。

量子力学密度矩阵是用来描述量子系统状态的一个工具。

在经典力学中,我们可以用一个确定的状态变量来描述系统的状态,比如位置和动量。

而在量子力学中,我们无法同时确定一个粒子的位置和动量,只能给出它们的概率分布。

这就引入了密度矩阵的概念。

量子力学密度矩阵是一个厄米矩阵,它的每一个元素表示系统处于某个状态的概率。

对于一个纯态系统,密度矩阵只有一个非零的特征值,其余的特征值都为零。

而对于一个混合态系统,密度矩阵有多个非零的特征值。

在实际应用中,我们常常需要考虑到系统与环境的相互作用。

这种相互作用会导致系统的状态发生变化,从而使得系统的状态不再是一个纯态,而是一个混合态。

混合态是由多个纯态叠加而成的,每个纯态的贡献由其对应的密度矩阵的特征值决定。

量子力学密度矩阵的概念在统计力学中也有类似的应用。

在统计力学中,我们常常需要考虑到系统的不确定性,即系统的状态不是确定的,而是有一定的概率分布。

这种不确定性可以用一个分布函数来描述,而这个分布函数实际上就是量子力学密度矩阵的特例。

量子力学密度矩阵的概念在实际应用中有着广泛的应用。

比如,在量子信息中,我们常常需要对量子比特进行操作,而这些操作往往会导致量子比特的状态发生变化。

为了描述这种变化,我们需要引入密度矩阵的概念。

另外,在量子计算中,我们也需要考虑到系统与环境的相互作用,这就需要用到密度矩阵的概念来描述系统的状态。

总之,量子力学密度矩阵是用来描述量子系统状态的一个重要工具。

它可以描述系统的状态不确定性,以及系统与环境的相互作用。

在实际应用中,我们常常需要用到密度矩阵来描述系统的状态变化。

数学中的量子信息学

数学中的量子信息学

数学中的量子信息学量子信息学(Quantum Information Science)是研究如何利用量子力学的特性来处理、传输和储存信息的科学领域。

在数学中,量子信息学可以被理解为一种应用于信息科学的数学模型,它涉及了多个领域,如量子行为、信息量子力学、量子通信和量子算法等。

本文将介绍量子信息学的基本概念、相关数学模型以及应用领域。

一、量子信息学的基础概念1. 量子比特(qubit)在经典计算机中,信息使用经典的比特(bit)来表示,即0或1。

而在量子信息学中,信息使用量子比特(qubit)来表示。

一个量子比特可以同时处于0和1的叠加态,而不仅仅是两个离散的状态。

这种叠加态的特性使得量子比特能够进行并行计算和量子纠缠等操作,从而带来了强大的计算能力。

2. 量子态和量子操作量子态描述了一个量子系统的状态,它可以使用数学上的向量来表示。

在量子信息学中,对量子态进行变换和操作的任务被称为量子操作。

常见的量子操作有量子测量、量子纠缠、量子通信等。

3. 量子纠缠(quantum entanglement)量子纠缠是量子信息学中的一个重要概念。

当两个或多个量子比特之间相互作用并被耦合在一起时,它们将变得相互关联,即使它们之间存在很远的距离,在测量其中一个量子比特时,另一个量子比特的状态也会瞬时发生改变。

这种通过纠缠实现的非局域性是经典计算机所不具备的特性,为量子信息学带来了许多新的应用领域。

二、量子信息学的数学模型1. 矩阵和向量在量子信息学中,矩阵和向量是最基本的数学工具之一。

量子态可以通过复数向量来表示,而量子操作可以通过矩阵来表示。

矩阵和向量的运算包括加法、乘法、转置等,它们在量子信息学中起着非常重要的作用。

2. 酉变换和酉矩阵酉变换是一种保持向量长度不变的线性变换,量子操作必须是酉变换。

对应的矩阵称为酉矩阵,它是一个正交矩阵的推广。

酉矩阵在量子信息学中用于描述量子比特的变换,如哈密顿量演化、量子门操作等。

量子信息的密度矩阵描述方法

量子信息的密度矩阵描述方法

量子信息的密度矩阵描述方法量子信息理论是一门研究如何处理和传输量子信息的学科。

在这个领域中,密度矩阵是一种重要的数学工具,用于描述量子系统的状态。

密度矩阵描述方法可以帮助我们理解和分析量子系统的性质,从而在量子计算、量子通信和量子测量等领域中发挥重要作用。

一、密度矩阵的定义和性质密度矩阵是一个厄米矩阵,它的元素可以用来计算量子系统的态矢量在不同基矢下的投影。

对于一个纯态,密度矩阵的定义可以简化为一个外积形式:ρ =|ψ⟩⟨ψ|,其中|ψ⟩是系统的态矢量。

对于一个混合态,密度矩阵的定义稍微复杂一些,它是一组密度算符的线性组合。

密度矩阵具有一些重要的性质。

首先,密度矩阵是正定的,即它的所有本征值都是非负的。

其次,密度矩阵的迹等于1,这是因为量子系统的状态必须是归一化的。

最后,密度矩阵是厄米的,这意味着它的本征值都是实数。

二、密度矩阵的应用密度矩阵描述方法在量子信息领域有广泛的应用。

首先,它可以用来描述量子系统的纯态和混合态。

对于一个纯态,密度矩阵只有一个非零本征值,其余本征值都为零。

而对于一个混合态,密度矩阵的所有本征值都是非零的。

其次,密度矩阵可以用来描述量子系统的演化。

在量子力学中,一个系统的演化可以用幺正算符来表示。

通过密度矩阵描述方法,我们可以将幺正算符作用在密度矩阵上,得到系统演化后的密度矩阵。

此外,密度矩阵还可以用来计算量子系统的观测量。

观测量是量子力学中的基本概念,它描述了我们对系统的测量结果。

通过密度矩阵描述方法,我们可以计算观测量的期望值和方差,从而获得关于量子系统的更多信息。

三、密度矩阵的测量方法在实际应用中,我们通常无法直接测量量子系统的密度矩阵。

然而,我们可以通过测量系统的一组观测量来间接地获得密度矩阵的信息。

这种方法被称为密度矩阵的测量方法。

密度矩阵的测量方法有多种,其中最常用的是最大似然方法。

最大似然方法基于统计学原理,通过最大化观测结果的似然函数来估计密度矩阵的参数。

这种方法可以有效地估计密度矩阵的参数,从而获得对量子系统的更准确的描述。

量子信息

量子信息

在量子力学中,量子信息(quantum information)是关于量子系统“状态”所带有的物理信息。

通过量子系统的各种相干特性(如量子并行、量子纠缠和量子不可克隆等),进行计算、编码和信息传输的全新信息方式。

量子信息最常见的单位是为量子比特(qubit)——也就是一个只有两个状态的量子系统。

然而不同于经典数位状态(其为离散),一个二状态量子系统实际上可以在任何时间为两个状态的叠加态,这两状态也可以是本征态。

而量子信息学(quantum information science或quantum informatics)则是研究这方面问题的学门,简要来说是量子力学和信息学的交叉,主领域包括有:■量子计算的抽象推演,以及量子计算机(量子电脑)方面的物理系统实践。

■量子通信。

■量子密码学。

根据摩尔(Moore)定律,每十八个月计算机微处理器的速度就增长一倍,其中单位面积(或体积)上集成的元件数目会相应地增加。

可以预见,在不久的将来,芯片元件就会达到它能以经典方式工作的极限尺度。

因此,突破这种尺度极限是当代信息科学所面临的一个重大科学问题。

量子信息的研究就是充分利用量子物理基本原理的研究成果,发挥量子相干特性的强大作用,探索以全新的方式进行计算、编码和信息传输的可能性,为突破芯片极限提供新概念、新思路和新途径。

量子力学与信息科学结合,不仅充分显示了学科交叉的重要性, 而且量子信息的最终物理实现, 会导致信息科学观念和模式的重大变革。

事实上,传统计算机也是量子力学的产物,它的器件也利用了诸如量子隧道现象等量子效应。

但仅仅应用量子器件的信息技术,并不等于是现在所说的量子信息。

目前的量子信息主要是基于量子力学的相干特征,重构密码、计算和通讯的基本原理。

量子计算(quantum computation) 的概念最早由IBM的科学家R. Landauer及C. Bennett于70年代提出。

他们主要探讨的是计算过程中诸如自由能(free energy)、信息(informations)与可逆性(reversibility)之间的关系。

量子态相关的基本原理

量子态相关的基本原理

量子态相关的基本原理一、量子态的概念和特性1.1 量子态的定义量子态是描述量子系统的状态,它可以是一个向量或者是一个密度矩阵。

量子态可以是纯态或混合态。

1.2 纯态和混合态纯态是指一个量子系统处于确定的状态,可以用一个态矢量表示。

混合态是指一个量子系统处于多个可能的状态,需要使用密度矩阵来描述。

1.3 叠加态和纠缠态叠加态是指量子系统处于多个态之和的状态,叠加态的特点是具有干涉现象。

纠缠态是指多个量子系统之间存在相互依赖的关系,一个系统的测量结果会直接影响其他系统的状态。

二、量子态的表示方式2.1 基态、能级和波函数量子态可以用基态的线性组合表示,基态是量子系统最稳定的状态。

能级是量子态的能量分布。

波函数是描述量子态的数学函数,可以用来计算系统在不同位置和能量的概率分布。

2.2 Dirac符号Dirac符号是一种用来描述量子态的简洁表示方法,它用尖括号和竖线表示。

2.3 密度矩阵表示密度矩阵是描述量子系统的一个正定厄米矩阵,它可以用来表示混合态。

三、量子态的演化和测量3.1 时间演化量子态随着时间的推移而演化,可以使用薛定谔方程或量子力学的算符方法来描述。

3.2 测量过程量子态的测量是将量子系统从一种状态转化为另一种状态的过程,测量结果用概率表示。

3.3 不可逆性和退化量子态的演化和测量是不可逆的,一旦对系统进行了测量,就会使其处于一个确定的状态。

测量的过程可能导致量子态的退化。

四、量子态的应用4.1 量子计算量子计算是利用量子态的叠加和纠缠性质进行更高效的计算,可以解决一些在经典计算机上无法完成的问题。

4.2 量子通信量子态的纠缠性质可以用于量子通信,可以实现安全的量子密钥分发和量子隐形传态。

4.3 量子传感量子态的特性可以用于高精度的测量和传感,例如量子陀螺仪和量子磁力计。

4.4 量子模拟量子模拟是利用量子系统模拟复杂的物理现象,可以研究量子材料和量子力学中的基本原理。

五、结论量子态是量子系统的描述方式,它可以是纯态或混合态。

量子力学中的量子力学中的混合态与密度矩阵

量子力学中的量子力学中的混合态与密度矩阵

量子力学中的量子力学中的混合态与密度矩阵量子力学中的混合态与密度矩阵量子力学是描述微观粒子行为的理论框架,涉及到一系列概念和原理。

其中,混合态和密度矩阵是量子力学中重要的概念之一。

本文将探讨混合态和密度矩阵在量子力学中的作用以及相关的应用。

一、混合态的概念量子力学中,纯态是指一个系统处于确定的状态,可以用波函数表示。

而混合态则表示一个系统处于多个纯态的叠加状态,无法用单一的波函数描述。

混合态可以由若干个纯态以一定的概率叠加而成。

例如,对于一个二能级系统,纯态可以表示为 |0⟩和 |1⟩,分别对应两个能级的波函数;而混合态则可以表示为ρ = p|0⟩⟨0| + q|1⟩⟨1|,其中 p 和 q 分别表示处于纯态 |0⟩和 |1⟩的概率,并且满足 p + q = 1。

二、密度矩阵的定义密度矩阵是描述混合态的工具。

对于一个系统,密度矩阵ρ 完全包含了该系统的所有信息。

密度矩阵是一个厄米矩阵,其对角线元素为该态的概率,非对角线元素则包含了相位信息。

对于一个纯态,其密度矩阵可以表示为ρ = |ψ⟩⟨ψ|,其中|ψ⟩是系统的波函数。

而对于混合态,其密度矩阵可以表示为ρ =∑ pi|ψi⟩⟨ψi|,其中 pi 是混合态中第 i 个纯态的概率,|ψi⟩是相应的波函数。

三、密度矩阵的性质与应用1. 可观测量的计算密度矩阵可以用来计算与测量可观测量有关的物理量。

对于可观测量 A,其期望值可以表示为⟨A⟩= tr(ρA),其中 tr 表示对密度矩阵进行迹运算。

2. 纠缠态的描述密度矩阵也可以用来描述系统的纠缠态。

纠缠态是指多个粒子之间存在特殊的关联性,无法通过单一粒子的波函数描述。

对于一个复合系统的纠缠态,可以使用密度矩阵来表示。

3. 量子态的演化在量子力学中,系统的演化可以通过密度矩阵来描述。

当一个系统经历了一个幺正演化操作 U 后,其密度矩阵可以通过变换ρ' = UρU† 得到。

4. 量子纠错与量子通信密度矩阵在量子纠错和量子通信中也起到重要的作用。

量子物理学中的量子信息与量子计算

量子物理学中的量子信息与量子计算

量子物理学中的量子信息与量子计算量子力学是一门描述微观物理现象的学科,它解释了原子和分子的运动和相互作用。

在二十世纪中叶,科学家们发现,量子力学不仅适用于描述物理现象,还可以帮助解释信息科学领域中的问题。

这就是量子信息学(Quantum Information Science)的诞生。

与经典信息学不同,量子信息学不仅仅是用一些特殊的算法描述信息,而是用基于量子特性的物理系统来处理信息。

在量子信息学中,量子态(Quantum State)是非常重要的概念。

量子态通常表示为Dirac符号,它是一个矢量,它的长度、方向和角度都很重要。

在经典信息学中,最基本的信息单位是比特(Bit)。

比特只有两个状态,即0和1。

在量子信息学中,最基本的信息单位是量子比特,也称为“量子位”或“Qubit”。

与比特不同,在量子二进制系统中,量子能够同时处于多个状态,这被称为量子叠加(Quantum Superposition)。

而且,两个量子态之间可以相互作用并进行搭配,这也被称为量子纠缠(Quantum Entanglement)。

在量子信息学中,我们可以使用量子比特进行计算。

这被称为量子计算(Quantum Computing)。

量子计算的目的是运行能够在传统计算机上执行的任务,但更高效或更快的算法。

量子计算的效率通常是在指数级的增长,而不是在线性增长。

这意味着,在一些特定情况下,使用量子计算机可以解决其他计算机无法处理的问题。

例如,一个重要的应用是在密码学和加密中。

在传统的密码学方法中,发送的信息通过加密和解密来保护其隐私。

然而,一旦密钥被揭示,信息的安全就没有保障了。

量子计算在这一领域中可以提供更好的解决方案。

量子加密是一种保证绝对安全的加密方法,它利用量子态的纠缠特性来保护信息的隐私。

即使攻击者知道加密密钥,他们也无法获得任何有用的信息。

另一个示例是量子化学计算。

一些化学问题在经典计算机上非常难以处理。

然而,通过运行量子计算机,可以更准确地模拟这些反应。

量子信息量子计算量子技术

量子信息量子计算量子技术

量子信息、量子计算与量子技术哎,说起量子,这玩意儿可真是让人又爱又恨。

爱它,因为它是未来科技的宠儿,恨它,因为它复杂得让人头大。

不过,今天咱们不聊那些高深莫测的理论,就聊聊量子信息、量子计算和量子技术这些听起来高大上,实际上跟我们生活息息相关的东西。

先说说量子信息吧。

你知道,信息这东西,在我们日常生活中无处不在,从手机里的短信到电脑里的文件,都是信息。

但量子信息可不一样,它是基于量子力学的,也就是说,它利用了量子的奇特性质,比如叠加态和纠缠态。

想象一下,一个量子比特(qubit)可以同时处于0和1的状态,这就像是你同时在吃汉堡和披萨,神奇吧?这就是量子信息的魔力。

然后是量子计算。

这可是个大家伙,它利用量子比特来进行计算。

想想看,如果一个传统计算机需要一步步来解决问题,量子计算机可以同时处理多个可能性,这效率,简直是飞跃。

打个比方,就像是你在一个迷宫里,传统计算机只能一条道走到黑,而量子计算机可以同时探索所有可能的路径,找到出口的速度自然快得多。

最后,量子技术。

这可是个大杂烩,包括了量子通信、量子传感等等。

量子通信,简单来说,就是利用量子纠缠的特性来实现绝对安全的通信。

这就像是你和朋友说悄悄话,别人怎么也听不到。

量子传感,则是利用量子的超敏感性来测量极其微小的变化,比如温度、磁场的微小变化,这对于科学研究和工业应用都是大有裨益的。

说个真实的例子吧。

我有个朋友,他在一个量子技术实验室工作。

有一次,他给我展示了他们的量子计算机。

那玩意儿看起来就像是一个巨大的冰箱,里面装满了各种复杂的仪器。

他告诉我,他们正在尝试用量子计算机来解决一些复杂的数学问题。

他给我演示了如何操作,虽然我没太看懂,但那玩意儿运行起来,屏幕上的数据飞快地跳动,看起来就像是在跳舞一样,真是让人印象深刻。

量子技术的未来,可以说是充满了无限可能。

虽然现在它还处于起步阶段,但我相信,随着技术的发展,量子技术将会在很多领域发挥重要作用,比如医疗、金融、甚至是我们的日常生活。

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σ 3 =| 0〉〈 0 | − | 1〉〈1 |
更一般地定义可观测量 称为自旋沿着
中国科学技术大学 陈凯
轴方向的测量
广义测量
Quantum measurements are described by a collection {Mm} of measurement operators. These are operators acting on the state space of the system being measured. The index m refers to the measurement outcomes that may occur in the experiment.
中国科学技术大学 陈凯
参考QCQI §2.5, M.A. Nielsen and I.L. Chuang
密度矩阵矩阵元的表示
0 1 0 I = σ0 = ,σ 1 = 0 1 1
I =| 0〉〈 0 | + | 1〉〈1 | σ 3 =| 0〉〈 0 | − | 1〉〈1 |
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The geometric picture
1 2 1 Two non-orthogonal vectors Θ
Θ 90o
From Steinberg
The same vectors rotated so their projections onto x-y are orthogonal (The z-axis is “inconclusive”)
,我们有

密度矩阵变为
U ψ (U ψ
)

=U ψ ψ U

中国科学技术大学 陈凯
密度矩阵演化
作用一个幺正变换U在一个系综上 {qk , ψ k 们有 {qk ,U ψ k } 密度矩阵变为
t q U ψ ψ U ∑ k k k k
}
,我
† = U ∑ qk ψ k ψ k U k = UρU
中国科学技术大学 陈凯
0 + 1 2
α +β Φ Φ = 2
2
投影测量(Projective measurements)
可观测量M存在一个谱分解 满足
获得结果m的几率为 系统的量子态变为
中国科学技术大学 陈凯
投影测量(Projective measurements)
a00 + a11 = a20 + a31
中国科学技术大学 陈凯
约化密度矩阵 -练习
| Φ 〉 AB = ∑ aij | ij 〉 AB
ij
Aij = aij ρA = ? ρB = ?
中国科学技术大学 陈凯
量子测量
| φ = ∑ ai | β i , ∑ | ai |2 = 1
i =1 i =1 n n沿基 Nhomakorabea 几率幅 几率 量子测量
{β i }in=1
ai = β i | φ
| ai |2
进行测量
如对于任意叠加态
中国科学技术大学 陈凯
Von Neumann测量
Von Neumann测量是投影测量的一种类型。给定 一组正交基 { ψ k } ,如果我们对于量子态 Φ = α k ψ k { ψ k } 实施沿基矢 ψ k 的 Von Neumann测量,则有
对于量子态,结果m发生的几率为
测量后的系统处于
中国科学技术大学 陈凯
广义测量
其中测量算符满足完备性条件
可见
中国科学技术大学 陈凯
例子
我们有投影算子 M 0 = 0 0 和 满足 从而 同理 测量之后量子态处于
M1 = 1 1
中国科学技术大学 陈凯
广义测量是可实现的
任意广义的量子测量均可以通过纠缠该系统与一个辅助系统, 应用一个幺正变换并实施投影测量来实现
i
* α ∑ j jA j
jB
我们得到
中国科学技术大学 陈凯
Trace操作
一个例子
我们得到
量子态纯化Purification
中国科学技术大学 陈凯
Trace操作 作用在矩阵上
a00 a 10 a20 a30 a01 a11 a21 a31 a02 a12 a22 a32 a03 a00 Tr a13 Tr2 a10 → a20 a23 Tr a33 a30 a01 a02 Tr a11 a12 a21 a22 Tr a31 a32 a02 + a13 a22 + a33 a03 a13 a23 a33
特性
a01 a02 a11 a12 = a + a + a 00 11 22 a21 a22
Tr [AB ] = Tr [BA]
Tr [xA + yB] = xTr [A] + yTr [B ]
Tr[ ABC ] = Tr[CAB] Tr [A] = ∑ φi A φi
i
中国科学技术大学 陈凯
量子信息物理学 PH35202 量子信息导论 00220201
中国科学技术大学 微尺度国家实验室/近代物理系
陈凯 2013.10
中国科学技术大学 陈凯
第一章 量子体系
量子态表示,密度矩阵, 混合态,量子不可克隆定理, Schmidt分解,量子测量等
中国科学技术大学 陈凯
Schmidt decomposition
1 | 0〉〈 1 |= (σ 1 + iσ 2 ) 2 1 | 1〉〈 0 |= (σ 1 − iσ 2 ) 2
用到
1 | 0 〉〈 0 | = (I + σ 3 ) 2 1 | 1 〉〈 1 | = (I − σ 3 ) 2
v v ( A) (B ) ( A) v (B ) v 3 1 ( A) ( B) ( A) ( B) ρ= I ⊗ I + a ⋅ σ ⊗ I + I ⊗ σ ⋅ b + ∑ rm ,nσ m ⊗ σ n 4 m , n =1
可观测量M存在一个谱分解
0 σ1 = 1 1 0 − i 1 0 σ2 = σ3 = i 0 0 − 1 , 0 ,
σ 1 =| 0〉〈1 | + | 1〉〈 0 | σ 2 = −i | 0〉〈1 | +i | 1〉〈 0 |

= Tr ( ψ k Φ Φ ψ k ) = Tr ( ψ k ψ k Φ Φ
αk = ψ k Φ
2
2
= ψk Φ Φ ψk
)
中国科学技术大学 陈凯
Von Neumann测量
例如考虑对于量子态 Φ = (α 0 + β 1 ) 实施相对于基矢 0 + 1 0 − 1 的Von Neumann , 测量 2 2 注意到
任意两体纯态
| Φ〉 = ∑∑ aij i ⊗ j
i =1 j =1
n
m
假设 n ≤m
存在一组正交态|µ1〉, |µ2〉, …, |µn〉 以及|ϕ1〉, |ϕ2〉, …, |ϕn〉 使得
| Φ 〉 = ∑ pc µ c ⊗ ϕ c
c =1
n
|ϕ1〉, |ϕ2〉, …, |ϕn〉为 Tr1 Φ Φ 的本征态
量子系统A,测量算符Mm, 辅助系统B 定义 可见 实施投影测量 从而有输出m的几率为
中国科学技术大学 陈凯
广义测量是可实现的
任意广义的量子测量均可以通过纠缠该系统与一个辅助系统, 应用一个幺正变换并实施投影测量来实现
量子系统A,测量算符Mm, 辅助系统B 测量之后的联合量子态处于
要测量的系统处于
中国科学技术大学 陈凯
POVM测量
--Positive Operator-Valued Measure
量子系统A,测量算符Mm,
对于量子态,结果m发生的几率为
定义 我们有
可见集合Em本身就可以决定所有可能的不同测量输出的几率
中国科学技术大学 陈凯
How to distinguish non-orthogonal states optimally
α +β Φ = 2 0 +1 2 α −β + 2 0 −1 2
2
因此我们有测得
0 +1 2
的几率为
α +β 2
中国科学技术大学 陈凯
Von Neumann测量
实际上
0 + 1 α +β Φ = 2 2 0 + 1 α* + β* = Φ 2 2 0 +1 0 + 1 Φ Φ 2 2 0 + 1 = Tr 2
σ 1 =| 0〉〈1 | + | 1〉〈 0 | σ 2 = −i | 0〉〈1 | +i | 1〉〈 0 |
0 1 1 | 0〉〈 1 | = 0 0 = 2 (σ 1 + iσ 2 ) 0 0 1 | 1〉〈 0 | = 1 0 = 2 (σ 1 − iσ 2 )
vs.
H-polarized photon
45o-polarized photon
From Steinberg The view from the laboratory: Use generalized (POVM) quantum measurements. A measurement of a two-state system can only [see,yield e.g., Y. Sun, J. Bergou, and M. Hillery, Phys. two possible results. Rev. A 66, 032315 (2002).] If the measurement isn't guaranteed to succeed, there are three possible results: (1), (2), and ("I don't know"). Therefore, to discriminate between two non-orth. states, we need to use an expanded (3D or more) system. To distinguish 3 states, we need 4D or more.
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