• 量子位(qubit)发微


    上一篇文章我们讲了量子计算机的一些概念,文章不短,但是信息量很少。这里继续深入量子机来揭开qubit的神秘面纱。

    这篇文章会有一些数学概念,不过很简单

    量子叠加

    量子叠加非常重要,因为qubit就是利用的这个机制。
    我们先给自旋建立一个数学模型,这个模型也简单得令人发指,在里面我们也会学习一些简单的数学符号!
    我们说粒子自旋是在叠加态,就是说它是自旋向上和向下的线性叠加。下面是使用狄拉克符号表示的式子:
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    其中的系数\(\alpha\)称为对应状态的振幅。上旋和下旋都是向量,系数是复数。结果也是向量,用狄拉克符号$|\psi\rangle $表示振幅向量:
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    上旋和下旋都使用二维向量,它们是一对正交基:
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    对偶形式就是(注意右矢变左矢了)
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    所以都是简单的矩阵乘法和线性代数,只是使用狄拉克符号简写了。熟悉了以后就能写出很多短小的形式,比如二维正交基向量的内积是 1 × 2 和 2 × 1两个矩阵的乘积,表示为\(\langle 0|1\rangle\);由于正交,结果总是0。任何叠加态自己的内积都是1,因为总的概率是1。
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    下面是一些其他叠加态的狄拉克表示,看看就行,能记就记:
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    你可以通过《量子计算中的数学》了解更多一点狄拉克记号。

    假设一个粒子的叠加态是\(\frac{1}{\sqrt{2}}|0\rangle+\frac{1}{\sqrt{2}}|1\rangle\),当你测量时,坍缩到某个状态的概率就是对应振幅的平方:这个数学模型和实验结果匹配的非常好。这个例子里每个状态的坍缩概率都是\(\frac{1}{2}\)
    我们可以使用一个称为布洛赫球的单位球直观的“观察”叠加态。球的北极和南极分别代表上旋和下旋,所以球上的红点就是一个叠加态,当测量时它会回落到南极或北极(概率上讲,北极概率大一些)。
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    实际上叠加态的振幅都可以是复数,比如\(\frac{1-i}{2\sqrt{2}}|0\rangle+\frac{1+i}{2\sqrt{2}}|1\rangle\),你算一下振幅平方和是不是1(振幅是系数的范数,所以虚数振幅的平方是它们跟自己的共轭虚数的积,也就是\(3+4i\)需要和\(3-4i\)相乘)。
    下面是球面上6个关键点的叠加态值:
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    我们回忆一下,复合物理系统的状态空间通过张量积来计算。比如下面是三个qubit对的例子:

    \[\frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle+|1\rangle)\otimes |1\rangle\otimes|1\rangle\equiv \frac{1}{\sqrt{2}}(|011\rangle+|111\rangle)\equiv\frac{1}{\sqrt{2}}(|3\rangle+|7\rangle) \]

    下面是一个2qubit组合的粒子:

    \[|\Psi_0\rangle=\alpha_0|0\rangle+\alpha_1|1\rangle,|\Psi_1\rangle=\beta_0|0\rangle+\beta_|1\rangle \]

    \[|\Psi_0\rangle|\Psi_1\rangle=\alpha_0\beta_0|00\rangle+\alpha_0\beta_1|01\rangle+\alpha_1\beta_0|10\rangle+\alpha_1\beta_1|11\rangle \]

    所以,对于2qubit的系统会有4个状态基向量,系数都是复数:

    \[|\Psi\rangle=\alpha_{00}|00\rangle+\alpha_{01}|01\rangle+\alpha_{10}|10\rangle+\alpha_{11}|11\rangle \]

    对于3qubit系统就会有8个:

    \[|\psi_2\rangle=a_0|000\rangle+a_1|001\rangle+a_2|010\rangle+a_3|011\rangle+a_4|100\rangle+a_5|101\rangle+a_6|110\rangle+a_7|111\rangle \]

    这样一来,64个qubit的系统状态向量基就是20位数的18,446,744,073,709,551,616!所以64位的量子机(相对于传统计算机只能存储一个长整型)能存储的数据量将是极大的。而我国目前的高端量子实验用的都是上百位的qubit。

    未完...

    量子位能存储特大量数据,但是要使用就需要测量,一测量它的数据就极少了。
    量子机没有加减乘除这些东西,该怎么运算呢?我们继续...

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