Ми вже розглянули три різні способи математичного представлення каналів: представлення Стінспрінга, представлення Крауса та представлення Чоі.
Також є визначення каналу, яке стверджує, що канал — це лінійне відображення, яке завжди перетворює матриці густини на матриці густини, навіть коли канал застосовується лише до частини складеної системи.
Решта уроку присвячена математичному доведенню того, що три представлення є еквівалентними і точно відповідають визначенню.
Наша мета — встановити еквівалентність набору з чотирьох тверджень, і почнемо з того, що запишемо їх точно.
Усі чотири твердження дотримуються тих самих угод, що використовувалися протягом уроку, а саме: Φ — це лінійне відображення з квадратних матриць у квадратні матриці, рядки і стовпці вхідних матриць приведено у відповідність до класичних станів системи X (вхідна система), а рядки і стовпці вихідних матриць — до класичних станів системи Y (вихідна система).
Φ є каналом з X до Y. Тобто Φ завжди перетворює матриці густини на матриці густини, навіть коли діє на одну частину більшої складеної системи.
Матриця Чоі J(Φ) є позитивно напівозначеною і задовольняє умову TrY(J(Φ))=IX.
Для Φ існує представлення Крауса. Тобто існують матриці A0,…,AN−1, для яких рівняння Φ(ρ)=∑k=0N−1AkρAk† є істинним для кожного вхідного ρ, і які задовольняють умову ∑k=0N−1Ak†Ak=IX.
Для Φ існує представлення Стінспрінга. Тобто існують системи W та G, для яких пари (W,X) та (G,Y) мають однакову кількість класичних станів, а також унітарна матриця U, яка представляє унітарну операцію з (W,X) у (G,Y), така що Φ(ρ)=TrG(U(∣0⟩⟨0∣⊗ρ)U†).
Доведення ґрунтується на тому, що доводиться цикл імплікацій:
перше твердження з нашого списку тягне за собою друге, друге — третє, третє — четверте, а четверте твердження тягне за собою перше.
Це встановлює еквівалентність усіх чотирьох тверджень — тобто для будь-якого конкретного вибору Φ вони або всі істинні, або всі хибні — оскільки імплікації можна транзитивно перейти від будь-якого одного твердження до будь-якого іншого.
Це поширена стратегія при доведенні еквівалентності набору тверджень, і корисний прийом у такому контексті — організувати імплікації так, щоб їх було якомога простіше довести.
Саме так і є тут — і насправді ми вже зустрічали дві з чотирьох імплікацій.
Посилаючись на твердження зі списку вище за їхніми номерами, перша імплікація, яку слід довести, — це 1 ⇒ 2.
Ця імплікація вже розглядалася у контексті стану Чоі каналу.
Тут ми підсумуємо математичні деталі.
Припустимо, що множина класичних станів вхідної системи X — це Σ, і нехай n=∣Σ∣.
Розглянемо ситуацію, коли Φ застосовується до другої з двох копій X разом у стані
і, за припущенням, що Φ є каналом, це має бути матриця густини.
Як і всі матриці густини, вона має бути позитивно напівозначеною, а множення позитивно напівозначеної матриці на додатне дійсне число дає іншу позитивно напівозначену матрицю, тому J(Φ)≥0.
Крім того, за припущенням, що Φ є каналом, він має зберігати слід, а отже
Друга імплікація, знову ж таки посилаючись на твердження нашого списку за їхніми номерами, — це 2 ⇒ 3.
Для ясності: ми ігноруємо інші твердження — і зокрема не можемо допускати, що Φ є каналом.
Все, з чим ми маємо справу, — це те, що Φ є лінійним відображенням, чиє представлення Чоі задовольняє J(Φ)≥0 і
TrY(J(Φ))=IX.
Проте цього достатньо, щоб зробити висновок, що Φ має представлення Крауса
Φ(ρ)=k=0∑N−1AkρAk†
для якого виконується умова
k=0∑N−1Ak†Ak=IX
Починаємо з критично важливого припущення, що J(Φ) є позитивно напівозначеною, а це означає, що її можна записати у вигляді
Ми починаємо з критично важливого припущення, що J(Φ) є додатно напівозначеною, що означає, що її можна виразити у формі
J(Φ)=k=0∑N−1∣ψk⟩⟨ψk∣(1)
для деякого способу вибору векторів ∣ψ0⟩,…,∣ψN−1⟩.
Загалом існує кілька способів це зробити — і насправді це безпосередньо відображає свободу вибору представлення Крауса для Φ.
Один зі способів отримати такий вираз — спочатку використати спектральну теорему, щоб записати
J(Φ)=k=0∑N−1λk∣γk⟩⟨γk∣,
де λ0,…,λN−1 — власні значення J(Φ) (які обов'язково є невід'ємними дійсними числами, оскільки J(Φ) додатно напівозначена), а ∣γ0⟩,…,∣γN−1⟩ — одиничні власні вектори, що відповідають власним значенням λ0,…,λN−1.
Зауваж, що, хоча немає свободи у виборі власних значень (крім порядку їх розташування), є свобода у виборі власних векторів, особливо коли є власні значення з кратністю більше одиниці.
Отже, це не унікальний вираз J(Φ) — ми лише припускаємо, що маємо один такий вираз.
Попри це, оскільки власні значення є невід'ємними дійсними числами, вони мають невід'ємні квадратні корені, тому ми можемо вибрати
∣ψk⟩=λk∣γk⟩
для кожного k=0,…,N−1, щоб отримати вираз форми (1).
Однак не обов'язково, щоб вираз (1) походив саме зі спектрального розкладу таким чином, і зокрема вектори ∣ψ0⟩,…,∣ψN−1⟩ не обов'язково мають бути ортогональними в загальному випадку.
Варто зазначити, однак, що ми можемо обрати ці вектори ортогональними, якщо забажаємо — і більше того, нам ніколи не потрібно, щоб N було більшим за nm
(нагадуємо, що n і m позначають кількість класичних станів X та Y відповідно).
Далі, кожен із векторів ∣ψ0⟩,…,∣ψN−1⟩ можна додатково розкласти як
∣ψk⟩=a∈Σ∑∣a⟩⊗∣ϕk,a⟩,
де вектори {∣ϕk,a⟩} мають елементи, що відповідають класичним станам Y, і можуть бути явно визначені рівнянням
∣ϕk,a⟩=(⟨a∣⊗IY)∣ψk⟩
для кожного a∈Σ та k=0,…,N−1.
Хоча ∣ψ0⟩,…,∣ψN−1⟩ не обов'язково є одиничними векторами, це той самий процес, який ми б використали для аналізу того, що станеться, якщо виконати стандартне базисне вимірювання системи X, маючи вектор квантового стану пари (X,Y).
І тепер ми переходимо до прийому, який робить цю частину доведення дієвою.
Ми визначаємо наші матриці Крауса A0,…,AN−1 відповідно до наступного рівняння.
Ak=a∈Σ∑∣ϕk,a⟩⟨a∣
Про цю формулу можна думати чисто символічно: ∣a⟩ фактично перевертається, утворюючи ⟨a∣, і переміщується в праву частину, утворюючи матрицю.
Для цілей перевірки доведення нам потрібна лише ця формула.
Однак існує простий та інтуїтивний зв'язок між вектором ∣ψk⟩ та матрицею Ak, який полягає в тому, що, векторизувавшиAk, ми отримуємо ∣ψk⟩.
Векторизувати Ak означає укласти стовпці один на інший (з крайнім лівим стовпцем зверху, продовжуючи до крайнього правого знизу), щоб утворити вектор.
Наприклад, якщо X та Y обидва є кубітами, і для деякого вибору k ми маємо
(Обережно: іноді векторизація матриці визначається дещо інакше, а саме, що рядки матриці транспонуються та укладаються один на інший, щоб утворити вектор-стовпець.)
Спочатку ми перевіримо, що цей вибір матриць Крауса правильно описує відображення Φ, після чого перевіримо іншу необхідну умову.
Щоб не заплутатися, визначимо нове відображення Ψ наступним чином.
Ψ(ρ)=k=0∑N−1AkρAk†
Отже, наша мета — перевірити, що Ψ=Φ.
Спосіб, яким ми можемо це зробити, — порівняти представлення Чoї цих відображень.
Представлення Чoї є достовірними, тому маємо Ψ=Φ тоді й лише тоді, коли J(Φ)=J(Ψ).
На цьому етапі ми можемо просто обчислити J(Ψ), використовуючи вирази
∣ψk⟩=a∈Σ∑∣a⟩⊗∣ϕk,a⟩andAk=a∈Σ∑∣ϕk,a⟩⟨a∣
разом з білінійністю тензорних добутків для спрощення.
Залишається перевірити необхідну умову для A0,…,AN−1, яка виявляється еквівалентною припущенню TrY(J(Φ))=IX (яке ми ще не використовували). Ми покажемо цей зв'язок:
(k=0∑N−1Ak†Ak)T=TrY(J(Φ))(2)
(в якому ми маємо на увазі транспонування матриці у лівій частині).
Починаючи з лівої частини, ми спочатку можемо спостерегти, що
Ми отримали той самий результат, і тому рівняння (2) підтверджено.
Звідси, за припущенням TrY(J(Φ))=IX, випливає, що
(k=0∑N−1Ak†Ak)T=IX
а отже, оскільки одинична матриця є своїм власним транспонуванням, необхідна умова є істинною.
k=0∑N−1Ak†Ak=IX
Від представлення Крауса до представлення Стінспрінга
Тепер припустимо, що ми маємо представлення Крауса відображення
Φ(ρ)=k=0∑N−1AkρAk†
для якого
k=0∑N−1Ak†Ak=IX.
Наша мета — знайти представлення Стайнспрінга для Φ.
Спочатку ми хотіли б обрати систему сміття G так, щоб її множина класичних станів була {0,…,N−1}.
Однак, щоб (W,X) та (G,Y) мали однаковий розмір, необхідно, щоб
n ділило mN, що дозволяє нам взяти W з класичними станами {0,…,d−1} для d=mN/n.
Для довільного вибору n, m та N може виявитися, що mN/n не є цілим числом, тому ми насправді не вільні обирати G так, щоб її множина класичних станів була {0,…,N−1}.
Але ми завжди можемо довільно збільшити N у представленні Крауса, вибираючи Ak=0 для скількох завгодно додаткових значень k.
Отже, якщо ми мовчазно припустимо, що mN/n є цілим числом, що еквівалентно тому, що N є кратним n/gcd(n,m), тоді ми вільні обрати G так, щоб його множина класичних станів була {0,…,N−1}.
Зокрема, якщо виявиться, що N=nm, тоді ми можемо взяти W з m2 класичними станами.
Залишається вибрати U, і ми зробимо це, зіставивши з наступним шаблоном.
U=A0A1⋮AN−1??⋮?⋯⋯⋱⋯??⋮?
Для ясності, цей шаблон покликаний позначати блочну матрицю, де кожен блок (включно з A0,…,AN−1, а також блоки, позначені знаком питання) має m рядків та n стовпців.
Є N рядків блоків, що означає, що є d=mN/n стовпців блоків.
Виражаючи в більш формульних термінах, ми визначимо U як
де кожна матриця Mk,j має m рядків та n стовпців, і зокрема ми візьмемо Mk,0=Ak для k=0,…,N−1.
Це повинна бути унітарна матриця, і блоки, позначені знаком питання, або еквівалентно Mk,j для j>0, потрібно обирати з цим на увазі — але окрім того, щоб дозволити U бути унітарною, блоки, позначені знаком питання, не матимуть жодного відношення до доведення.
Давайте на мить відкладемо занепокоєння про те, що U унітарна, і зосередимося на виразі
TrG(U(∣0⟩⟨0∣W⊗ρ)U†)
що описує вихідний стан Y, враховуючи вхідний стан ρ системи X для нашого представлення Стайнспрінга.
Ми можемо альтернативно записати
Отже, ми маємо коректне представлення для відображення Φ, і залишається перевірити, що ми можемо обрати U унітарною.
Розглянемо перші n стовпців U, коли він обраний відповідно до шаблону вище.
Беручи лише ці стовпці, ми маємо блочну матрицю
A0A1⋮AN−1.
Є n стовпців, по одному для кожного класичного стану X, і як вектори назвемо стовпці ∣γa⟩ для кожного a∈Σ.
Ось формула для цих векторів, яку можна зіставити з блочним матричним представленням вище.
∣γa⟩=k=0∑N−1∣k⟩⊗Ak∣a⟩
Тепер обчислимо скалярний добуток між будь-якими двома з цих векторів, тобто тими, що відповідають будь-якому вибору a,b∈Σ.
ми доходимо висновку, що n стовпчикових векторів {∣γa⟩:a∈Σ} утворюють ортонормовану множину:
⟨γa∣γb⟩={10a=ba=b
для всіх a,b∈Σ.
Це означає, що можна заповнити решту стовпців U так, щоб вона стала унітарною матрицею.
Зокрема, для вибору решти стовпців можна використати процес ортогоналізації Грама-Шмідта.
Щось подібне робилося в уроці Квантові схеми курсу "Основи квантової інформації" в контексті задачі розрізнення станів.
Від представлення Стінспрінга назад до визначення
Остання імплікація — це 4 ⇒ 1.
Тобто ми припускаємо, що маємо унітарну операцію, яка перетворює пару систем (W,X) на пару
(G,Y), і наша мета — зробити висновок, що відображення
Φ(ρ)=TrG(U(∣0⟩⟨0∣W⊗ρ)U†)
є коректним каналом.
З його форми очевидно, що Φ є лінійним, і залишається перевірити, що воно завжди перетворює матриці густини на матриці густини.
Це досить прямолінійно, і ми вже обговорили ключові моменти.
Зокрема, якщо почати з матриці густини σ складеної системи (Z,X) і потім додати додаткову робочу систему W, ми, безперечно, залишимося з матрицею густини.
Якщо для зручності впорядкувати системи (W,Z,X), цей стан можна записати як
∣0⟩⟨0∣W⊗σ.
Потім застосовуємо унітарну операцію U, і, як ми вже обговорювали, це є коректним каналом, а отже відображає матриці густини на матриці густини.
Нарешті, частковий слід матриці густини є ще однією матрицею густини.
Інший спосіб сказати це — спочатку зауважити, що кожна з таких речей є коректним каналом:
Введення ініціалізованої робочої системи.
Виконання унітарної операції.
Взяття часткового сліду по системі.
І нарешті, будь-яка композиція каналів є ще одним каналом — що безпосередньо випливає з визначення, але є також фактом, вартим окремої уваги.
Це завершує доведення останньої імплікації, і таким чином ми встановили еквівалентність чотирьох тверджень, перелічених на початку розділу.