两个密度矩阵之差的痕迹范数是否意味着这两个密度矩阵可以同时对角化?


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我相信这个问题的答案是众所周知的。但是,不幸的是,我不知道。

在量子计算中,我们知道混合态由密度矩阵表示。两种密度矩阵之差的痕量范数表征了两种相应混合态的可区分性。此处,迹线范数的定义是密度矩阵的所有特征值的总和,具有一个额外的乘数1/2(根据两个分布的统计差异)。众所周知,当两个密度矩阵之差为1时,则对应的两个混合态是完全可区分的,而当差为零时,这两个混合态将是完全不可区分的。

我的问题是,两个密度矩阵之差的迹线范数是否意味着这两个密度矩阵可以同时对角化?如果是这种情况,则采取最佳度量来区分这两个混合状态将表现为在不相交的支持下区分同一域上的两个分布。


您可以定义什么是密度矩阵?它只是一个正定矩阵吗?
Suresh Venkat 2010年

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@Suresh:一个密度矩阵是厄米特,半正定矩阵,其轨迹是等于1
刚伊藤

问题的答案是肯定的,因为迹线距离为1意味着两个密度矩阵具有正交的支持。
伊藤刚(Tsuyoshi Ito)2010年

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@Tsuyoshi:也许你应该写评论作为答案?
罗宾·科塔里

@Robin:当然可以。
伊藤刚(Tsuyoshi Ito)2010年

Answers:


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这是证明您感兴趣的事实的一种方法。

假设ρ 1是密度矩阵。像其他Hermitian矩阵,能够表达差ρ 0 - ρ 1ρ 0 - ρ 1 = P 0 - P 1P 0P 1是半正定和具有正交图像。(有时这被称为乔丹-哈恩分解;它是独特的,从一个频谱分解容易地获得ρ 0 - ρ 1)。注意这一事实,Pρ0ρ1ρ0ρ1

ρ0ρ1=P0P1
P0P1ρ0ρ1 P 1具有正交图像,意味着它们同时对角线化,我认为这是您感兴趣的属性。P0P1

ρ0ρ1P0=ρ0P1=ρ1

ρ0ρ1tr=12Tr(P0)+12Tr(P1).
P0=ρ0P1=ρ1

要得出此结论,请首先注意和,因此。接下来,将和分别作为正交投影到和的图像上。我们有因此两者和TR P 0+ TR P 1= 2 TR P 0= TR P 1= 1 Π 0 Π 1 P 0 P 1 Π 0ρ 0 - ρ 1= Π 0PTr(P0)Tr(P1)=0Tr(P0)+Tr(P1)=2Tr(P0)=Tr(P1)=1Π0Π1P0P1 Tr的Π 0 ρ 0- Tr的Π 0 ρ 1= 1,Tr的Π 0 ρ 0Tr的Π 0 ρ 1Tr的Π 0 ρ 0= 1 Tr的Π 0 ρ 1= 0 Π 0 ρ

Π0(ρ0ρ1)=Π0(P0P1)=P0
Tr(Π0ρ0)Tr(Π0ρ1)=1.
Tr(Π0ρ0)Tr(Π0ρ1)必须包含在间隔[0,1]中,由此我们得出和。从这些等式不难得出和,因此可以通过上述等式得出。类似的参数显示。Tr(Π0ρ0)=1Tr(Π0ρ1)=0Π 0 ρ 1 = 0 P 0 = ρ 0 P 1 = ρ 1Π0ρ0=ρ0Π0ρ1=0P0=ρ0P1=ρ1

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谢谢瓦特鲁斯教授。实际上,我从您的讲义中学习了所有这些迹线范数和密度矩阵。
杰里米·严

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我想补充一点,这篇文章中讨论的所有内容都可以在Watours教授的在线讲义(第3课)中找到:cs.uwaterloo.ca/~watrous/quant-info
Jeremy Yan

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是。如果两个密度矩阵的迹线距离等于1,则它们具有正交支撑,因此它们同时可对角化。


我想答案是肯定的,但我不知道证据。
Jeremy Yan

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建立两个密度矩阵的证明的主要思想在迹线距离为1时是完全可区分的,它使两个密度矩阵之成对角线。但是如何证明相同的基础使两个密度矩阵对角化呢?相对于此,这两个密度矩阵也许不是对角线,但它们的区别是。任何人都可以给出一些证明想法,或提供一些参考证明吗?谢谢。
杰里米·严
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