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    量子信息中的熵不等式

    2018-06-30 07:40:16劉波
    考試周刊 2018年51期
    關(guān)鍵詞:概率分布算子量子

    摘要:設(shè)ρ和σ是表示量子狀態(tài)的兩個(gè)密度算子(跡為1的半正定算子),定義ρ到σ的相對(duì)熵為S(ρ‖σ)=tr(ρlogρ)-tr(ρlogσ)。分別應(yīng)用密度算子的標(biāo)準(zhǔn)正交分解和凹函數(shù)的相關(guān)知識(shí)證明了S(ρ‖σ)≥0,同時(shí)把凹函數(shù)定義推廣到矩陣的跡形式。

    關(guān)鍵詞:密度矩陣;量子的相對(duì)熵;跡

    一、 引入

    在經(jīng)典信息論中,設(shè)系統(tǒng)X={(xi,p(xi))},i=1,…,n,隨機(jī)變量Shannon熵可以定義為隨機(jī)變量取不同值的一個(gè)函數(shù),可以看作是概率分布的函數(shù)。

    定義1設(shè)X={(xi,p(xi))},i=1,…,n為一個(gè)系統(tǒng),Shannon熵定義為H(X)=H(p1,…,pn)≡-∑ni=1(pxlogpx),本文中“l(fā)og”是以2為底的,“l(fā)n”是自然對(duì)數(shù),因?yàn)閘og0沒有定義,從直觀上講,不發(fā)生事件對(duì)Shannon熵沒有貢獻(xiàn),因此可規(guī)定0log0=0。

    定義2設(shè)p(x)和q(x)是定義在同一指標(biāo)集上的概率分布,p(x)到q(x)的相對(duì)熵定義H(p(x)‖q(x))≡-∑xp(x)logq(x)p(x),定義當(dāng)p(x)>0時(shí),-p(x)log0=+∞。

    定理1設(shè)p(x)和q(x)是定義在同一指標(biāo)集上的概率分布,則p(x)到q(x)的相對(duì)熵是非負(fù)的,即H(q(x)‖p(x))≥0,當(dāng)且僅當(dāng)p(x)=q(x)時(shí)等號(hào)成立。

    證明對(duì)所有的正整數(shù)x>0,logxln2=lnx≤x-1當(dāng)且僅當(dāng)x=1時(shí)等號(hào)成立。那么其可以變形為-logx≥1-xln2,H(q(x)‖p(x))≡-∑xp(x)logq(x)p(x)≥1ln2∑xp(x)1-q(x)p(x)=1ln2∑x(p(x)-q(x))=1ln2(1-1)=0。由上面的可知,當(dāng)且僅當(dāng)p(x)=q(x)對(duì)所有的x成立時(shí)取等號(hào)。

    Shannon熵測(cè)量的不確定性與經(jīng)典概率的分布相關(guān)聯(lián)。描述量子狀態(tài)的方式是類似的,只是用密度算子代替概率分布,把Shannon熵推廣到量子狀態(tài)。以下把量子狀態(tài)下的相對(duì)熵的非負(fù)性證明做一些討論。

    二、 內(nèi)容

    定義3設(shè)pi是量子系統(tǒng)中一組狀態(tài)|ψi〉對(duì)應(yīng)的概率,稱ρ=∑ipi|ψi〉〈ψi|為一個(gè)純態(tài)系統(tǒng)的密度算子(或者成為密度矩陣)。

    定理2密度算子ρ=∑ipi|ψi〉〈ψi|是一個(gè)跡為1的半正定算子。

    證明因?yàn)棣?∑ipi|ψi〉〈ψi|,所以tr(ρ)=tr(∑iρi|ψi〉〈ψi|)=∑iρitr(|ψi〉〈ψi|)=∑iρi=1,且對(duì)于任意的一個(gè)表示狀態(tài)的向量|φ〉,〈φ|ρ|φ〉=〈φ|∑iρi|ψi〉〈ψi||φ〉=∑iρi〈φ,ψi〉〈ψi,φ〉=∑iρi〈ψi,φ〉2≥0

    定理3一個(gè)跡為1的半正定算子ρ一定是一個(gè)密度算子。

    證明因?yàn)棣咽且粋€(gè)半正定算子,所以ρ一定有譜分解。ρ=∑iλi|i〉〈i|,其中λi是半正定算子的非負(fù)特征值,向量組|i〉是正交的,又因?yàn)椤苅λi=1,所以以λi為一組狀態(tài)|i〉對(duì)應(yīng)的概率的量子系統(tǒng)存在密度算子。

    定義4設(shè)ρ是表示量子狀態(tài)的密度算子,(即Von Neumann熵)定義量子狀態(tài)下的熵為S(ρ)=-tr(ρlogρ)。如果λx是ρ的特征值,那么定義可以寫成S(ρ)=-∑xλxlogλx

    定義5設(shè)ρ和σ是表示量子狀態(tài)的兩個(gè)密度算子,那么ρ到σ的相對(duì)熵定義為S(ρ‖σ)=tr(ρlogρ)-tr(ρlogσ)

    定理4設(shè)ρ和σ是密度算子,那么S(ρ‖σ)=tr(ρlogρ)-tr(ρlogσ)≥0,其中ρ=σ時(shí)等號(hào)成立。

    證明令ρ=∑ipi|i〉〈i|和σ=∑jpj|j〉〈j|分別為ρ和σ的標(biāo)準(zhǔn)正交分解,那么有tr(ρlogρ)-tr(ρlogσ)=∑ipilogpi-∑〈i|ρlogσ|i〉,因?yàn)椤磇|ρ=pi〈i|,并且〈i|logσ|i〉=〈i|(∑jlog(qj)|j〉〈j|)|i〉=∑log(qj)pij,其中pij=〈i||j〉〈j||i≥0〉,由此可得S(ρ‖σ)=∑ipi(logpi-∑jpijlogqj),其中pij≥0,并且∑ipij=1,∑jpij=1。由于log(·)是嚴(yán)格的凹函數(shù),所以∑jpijlogqj≤logri,其中ri=∑jpijqj,當(dāng)且僅當(dāng)存在某個(gè)j,使得pij=1時(shí)等號(hào)成立,于是S(ρ‖σ)≥∑ipilogpiri,當(dāng)且僅當(dāng)對(duì)于每一個(gè)i都存在一個(gè)j使得pij=1時(shí)取等號(hào)。即當(dāng)且僅當(dāng)pij是置換陣,由經(jīng)典相對(duì)熵的非負(fù)性,即定理1可知S(ρ‖σ)≥0。

    定理4的又一個(gè)證明要用到以下知識(shí)。

    定義5設(shè)f(x)是關(guān)于實(shí)數(shù)變量x的可微實(shí)函數(shù),如果對(duì)于所有的x和y,都有f(y)-f(x)≤(y-x)f′(x)成立,那么函數(shù)f(x)是凹的。

    例如,設(shè)函數(shù)f(x)=-xlogx,當(dāng)x>0時(shí)就是凹的,因?yàn)閷⑺肷鲜街?,整理可得logxy≤xy-1,此式當(dāng)x>y>0時(shí)成立,因?yàn)閷?duì)x>0,有不等式log(1+x)

    可將上面的定義推廣到矩陣求跡形式,可以得到以下定理。

    定理5設(shè)ρ和σ是兩個(gè)n維矩陣,且不一定對(duì)易(如果ρσ=σρ,那么就稱n維矩陣ρ和σ是對(duì)易的),如果f(x)是一個(gè)凹函數(shù),那么tr[f(σ)-f(ρ)]≤tr[(σ-ρ)f′(ρ)]。

    證明設(shè)ρ和σ的特征值分別為α1,α2,…,αn和β1,β2,…,βn,將這兩組數(shù)按降冪排列,得到新的兩組數(shù)α′1,α′2,…,α′n和β′1,β′2,…,β′n,于是令定義2中的x和y分別取這里的α′i和β′i,利用函數(shù)的凹性,有

    f(β′1)-f(α′1)≤(β′1-α′1)f(α′1)

    f(β′n)-f(α′n)≤(β′n-α′n)f(α′n)

    將這n個(gè)方程求和,注意有

    ∑ni=1f(α′i)=∑ni=1f(αi)=trf(ρ)

    ∑ni=1f(β′i)=∑ni=1f(βi)=trf(σ)

    ∑ni=1α′if′(α′i)=∑ni=1αif′(αi)=tr[ρf′(ρ)]

    ∑ni=1β′if′(α′i)=∑ni=1βif′(αi)=tr[σf′(ρ)]

    因此可得tr[f(σ)-f(ρ)]≤tr[(σ-ρ)f′(ρ)]。

    現(xiàn)在可以利用定理5給出定理4的另一種證明。

    證明對(duì)于任意兩個(gè)表示量子狀態(tài)的密度算子ρ和σ,定義f(ρ)≡-ρlogρ和f(σ)≡-ρlogσ,利用定理3,有-S(ρ‖σ)=tr[-ρ(logρ-logσ)]=tr[f(ρ)-f(σ)+f(σ)+ρlogσ]≤tr[(ρ-σ)(-logσ-1)-(σ-ρ)logσ]=tr(σ-ρ)=0。

    所以S(ρ‖σ)=tr(ρlogρ)-tr(ρlogσ)≥0。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Michael A. Nielsen, Isaac L. Chuang著,趙千川譯.量子計(jì)算和量子信息[G].清華大學(xué)出版社,2004.

    [2]Stephen M. Barnett, Quantum information, Oxford Master series in atomic, optical, and laser physics.

    [3]A. S. Holevo, Reliability function of general classicalquantum channel. IEEE Trans. Inform. Theory 46,2000:2256-2261.

    [4]T. Ogawa, H. agaoka, Strong converse to the quantum channel coding theorem, IEEE Trans. Inform. theory,1999(45):149-154.

    作者簡(jiǎn)介:

    劉波,講師,陜西省西安市,陜西學(xué)前師范學(xué)院理學(xué)。

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