Přeskočit na hlavní obsah

Problém odhadu fáze

Tato část lekce vysvětluje problém odhadu fáze. Začneme krátkou diskuzí o spektrální větě z lineární algebry a poté přejdeme k formulaci samotného problému odhadu fáze.

Spektrální věta​

Spektrální věta je důležitý fakt z lineární algebry, který říká, že matice určitého typu, nazývané normální matice, lze vyjádřit jednoduchým a užitečným způsobem. V této lekci budeme tuto větu potřebovat pouze pro unitární matice, ale v dalších částech této série ji aplikujeme i na hermitovské matice.

Normální matice​

Čtvercová matice MM s komplexními čísly jako prvky se nazývá normální matice, pokud komutuje se svou konjugovanou transpozicí: MM†=M†M.M M^{\dagger} = M^{\dagger} M.

Každá unitární matice UU je normální, protože

UU†=I=U†U.U U^{\dagger} = \mathbb{I} = U^{\dagger} U.

Hermitovské matice, což jsou matice rovné své vlastní konjugované transpozici, jsou další důležitou třídou normálních matic. Pokud HH je hermitovská matice, pak

HH†=H2=H†H,H H^{\dagger} = H^2 = H^{\dagger} H,

takže HH je normální.

Ne každá čtvercová matice je normální. Například tato matice není normální:

(0100)\begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0 \end{pmatrix}

(Toto je jednoduchý, ale skvělý příklad matice, kterou je často velmi užitečné zvážit.) Není normální, protože

(0100)(0100)†=(0100)(0010)=(1000)\begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0 \end{pmatrix}^{\dagger} = \begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 0\\ 1 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0\\ 0 & 0 \end{pmatrix}

zatímco

(0100)†(0100)=(0010)(0100)=(0001).\begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0 \end{pmatrix}^{\dagger} \begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 0\\ 1 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 0\\ 0 & 1 \end{pmatrix}.

Formulace věty​

Nyní zde je formulace spektrální věty.

Věta

Spektrální věta: Nechť MM je normální N×NN\times N komplexní matice. Existuje ortonormální báze NN-rozměrných komplexních vektorů {∣ψ1⟩,…,∣ψN⟩}\bigl\{ \vert\psi_1\rangle,\ldots,\vert\psi_N\rangle \bigr\} spolu s komplexními čísly λ1,…,λN\lambda_1,\ldots,\lambda_N takovými, že

M=λ1∣ψ1⟩⟨ψ1∣+⋯+λN∣ψN⟩⟨ψN∣.M = \lambda_1 \vert \psi_1\rangle\langle \psi_1\vert + \cdots + \lambda_N \vert \psi_N\rangle\langle \psi_N\vert.

Vyjádření matice ve tvaru

M=∑k=1Nλk∣ψk⟩⟨ψk∣(1)M = \sum_{k = 1}^N \lambda_k \vert \psi_k\rangle\langle \psi_k\vert \tag{1}

se běžně nazývá spektrální rozklad. Všimni si, že pokud je MM normální matice vyjádřená ve tvaru (1)(1), pak rovnice

M∣ψj⟩=λj∣ψj⟩M \vert \psi_j \rangle = \lambda_j \vert \psi_j \rangle

musí platit pro každé j=1,…,Nj = 1,\ldots,N. To je důsledek toho, že {∣ψ1⟩,…,∣ψN⟩}\bigl\{ \vert\psi_1\rangle,\ldots,\vert\psi_N\rangle \bigr\} je ortonormální:

M∣ψj⟩=(∑k=1Nλk∣ψk⟩⟨ψk∣)∣ψj⟩=∑k=1Nλk∣ψk⟩⟨ψk∣ψj⟩=λj∣ψj⟩M \vert \psi_j \rangle = \left(\sum_{k = 1}^N \lambda_k \vert \psi_k\rangle\langle \psi_k\vert\right)\vert \psi_j\rangle = \sum_{k = 1}^N \lambda_k \vert \psi_k\rangle\langle \psi_k\vert\psi_j \rangle = \lambda_j \vert\psi_j \rangle

To znamená, že každé číslo λj\lambda_j je vlastní hodnota matice MM a ∣ψj⟩\vert\psi_j\rangle je vlastní vektor odpovídající této vlastní hodnotě.

  • Příklad 1. Nechť

    I=(1001),\mathbb{I} = \begin{pmatrix}1 & 0\\0 & 1\end{pmatrix},

    což je normální matice. Věta říká, že I\mathbb{I} lze zapsat ve tvaru (1)(1) pro nějakou volbu λ1,\lambda_1, λ2,\lambda_2, ∣ψ1⟩\vert\psi_1\rangle a ∣ψ2⟩.\vert\psi_2\rangle. Existuje více voleb, které fungují, například

    λ1=1,λ2=1,∣ψ1⟩=∣0⟩,∣ψ2⟩=∣1⟩.\lambda_1 = 1, \hspace{5pt} \lambda_2 = 1, \hspace{5pt} \vert\psi_1\rangle = \vert 0\rangle, \hspace{5pt} \vert\psi_2\rangle = \vert 1\rangle.

    Všimni si, že teorém neříká, že komplexní čísla λ1,…,λN\lambda_1,\ldots,\lambda_N jsou navzájem různá — stejné komplexní číslo se může opakovat, což je pro tento příklad nutné. Tyto volby fungují, protože

    I=∣0⟩⟨0∣+∣1⟩⟨1∣.\mathbb{I} = \vert 0\rangle\langle 0\vert + \vert 1\rangle\langle 1\vert.

    Ve skutečnosti bychom mohli zvolit {∣ψ1⟩,∣ψ2⟩}\{\vert\psi_1\rangle,\vert\psi_2\rangle\} jako libovolnou ortonormální bázi a rovnice by platila. Například

    I=∣+⟩⟨+∣+∣−⟩⟨−∣.\mathbb{I} = \vert +\rangle\langle +\vert + \vert -\rangle\langle -\vert.
  • Příklad 2. Uvažuj Hadamardovu operaci.

    H=12(111−1)H = \frac{1}{\sqrt{2}} \begin{pmatrix} 1 & 1\\[1mm] 1 & -1 \end{pmatrix}

    Jedná se o unitární matici, takže je normální. Spektrální teorém říká, že HH lze zapsat ve tvaru (1)(1), a konkrétně máme

    H=∣ψπ/8⟩⟨ψπ/8∣−∣ψ5π/8⟩⟨ψ5π/8∣H = \vert\psi_{\pi/8}\rangle \langle \psi_{\pi/8}\vert - \vert\psi_{5\pi/8}\rangle \langle \psi_{5\pi/8}\vert

    kde

    ∣ψθ⟩=cos⁡(θ)∣0⟩+sin⁡(θ)∣1⟩.\vert\psi_{\theta}\rangle = \cos(\theta)\vert 0\rangle + \sin(\theta) \vert 1\rangle.

    Explicitněji zapsáno,

    ∣ψπ/8⟩=2+22∣0⟩+2−22∣1⟩,∣ψ5π/8⟩=−2−22∣0⟩+2+22∣1⟩.\begin{aligned} \vert\psi_{\pi/8}\rangle & = \frac{\sqrt{2 + \sqrt{2}}}{2}\vert 0\rangle + \frac{\sqrt{2 - \sqrt{2}}}{2}\vert 1\rangle, \\[3mm] \vert\psi_{5\pi/8}\rangle & = -\frac{\sqrt{2 - \sqrt{2}}}{2}\vert 0\rangle + \frac{\sqrt{2 + \sqrt{2}}}{2}\vert 1\rangle. \end{aligned}

    Můžeme ověřit, že tento rozklad je správný, provedením příslušných výpočtů:

    ∣ψπ/8⟩⟨ψπ/8∣−∣ψ5π/8⟩⟨ψ5π/8∣=(2+2424242−24)−(2−24−24−242+24)=H.\vert\psi_{\pi/8}\rangle \langle \psi_{\pi/8}\vert - \vert\psi_{5\pi/8}\rangle \langle \psi_{5\pi/8}\vert = \begin{pmatrix} \frac{2 + \sqrt{2}}{4} & \frac{\sqrt{2}}{4}\\[2mm] \frac{\sqrt{2}}{4} & \frac{2 - \sqrt{2}}{4} \end{pmatrix} - \begin{pmatrix} \frac{2 - \sqrt{2}}{4} & -\frac{\sqrt{2}}{4}\\[2mm] -\frac{\sqrt{2}}{4} & \frac{2 + \sqrt{2}}{4} \end{pmatrix} = H.

Jak ukazuje první příklad výše, při volbě vlastních vektorů může existovat určitá svoboda. V případě vlastních čísel však žádná svoboda neexistuje, s výjimkou jejich pořadí: stejných NN komplexních čísel λ1,…,λN\lambda_1,\ldots,\lambda_N, která mohou zahrnovat opakování téhož komplexního čísla, se vždy objeví v rovnici (1)(1) pro danou matici MM.

Nyní se zaměřme na unitární matice. Předpokládejme, že máme komplexní číslo λ\lambda a nenulový vektor ∣ψ⟩\vert\psi\rangle, které splňují rovnici

U∣ψ⟩=λ∣ψ⟩.(2)U\vert\psi\rangle = \lambda\vert\psi\rangle. \tag{2}

To znamená, že λ\lambda je vlastní číslo UU a ∣ψ⟩\vert\psi\rangle je vlastní vektor příslušný tomuto vlastnímu číslu.

Unitární matice zachovávají euklidovskou normu, a tak z (2)(2) plyne následující.

∥∣ψ⟩∥=∥U∣ψ⟩∥=∥λ∣ψ⟩∥=∣λ∣∥∣ψ⟩∥\bigl\| \vert\psi\rangle \bigr\| = \bigl\| U \vert\psi\rangle \bigr\| = \bigl\| \lambda \vert\psi\rangle \bigr\| = \vert \lambda \vert \bigl\| \vert\psi\rangle \bigr\|

Podmínka, že ∣ψ⟩\vert\psi\rangle je nenulový, znamená, že ∥∣ψ⟩∥≠0\bigl\| \vert\psi\rangle \bigr\|\neq 0, takže můžeme obě strany vydělit a získat

∣λ∣=1.\vert \lambda \vert = 1.

Z toho vyplývá, že vlastní čísla unitárních matic musí mít vždy absolutní hodnotu rovnu jedné, takže leží na jednotkové kružnici.

T={α∈C:∣α∣=1}\mathbb{T} = \{\alpha\in\mathbb{C} : \vert\alpha\vert = 1\}

(Symbol T\mathbb{T} je běžné označení pro komplexní jednotkovou kružnici. Běžný je také název S1S^1.)

Formulace problému odhadu fáze​

V problému odhadu fáze máme k dispozici kvantový stav ∣ψ⟩\vert \psi\rangle o nn qubitech spolu s unitárním kvantovým obvodem, který působí na nn qubitů. Máme příslib, že ∣ψ⟩\vert \psi\rangle je vlastní vektor unitární matice UU, která popisuje činnost obvodu, a naším cílem je vypočítat nebo aproximovat vlastní číslo λ\lambda, kterému ∣ψ⟩\vert \psi\rangle odpovídá. Přesněji řečeno, protože λ\lambda leží na komplexní jednotkové kružnici, můžeme zapsat

λ=e2πiθ\lambda = e^{2\pi i \theta}

pro jedinečné reálné číslo θ\theta splňující 0≤θ<10\leq\theta<1. Cílem problému je vypočítat nebo aproximovat toto reálné číslo θ\theta.

Phase estimation problem

Vstup: Unitární kvantový obvod pro nn-qubitovou operaci UU spolu s nn-qubitovým kvantovým stavem ∣ψ⟩\vert\psi\rangle
Příslib: ∣ψ⟩\vert\psi\rangle je vlastní vektor UU
Výstup: aproximace čísla θ∈[0,1)\theta\in[0,1) splňujícího U∣ψ⟩=e2πiθ∣ψ⟩U\vert\psi\rangle = e^{2\pi i \theta}\vert\psi\rangle

Zde je několik poznámek k této formulaci problému:

  1. Problém odhadu fáze se od ostatních problémů, které jsme dosud v kurzu viděli, liší tím, že vstup zahrnuje kvantový stav. Typicky se zaměřujeme na problémy s klasickými vstupy a výstupy, ale nic nám nebrání uvažovat vstupy v podobě kvantových stavů, jako je tento. Z hlediska praktického významu se problém odhadu fáze typicky vyskytuje jako podproblém uvnitř většího výpočtu, jak uvidíme v kontextu faktorizace celých čísel později v této lekci.

  2. Formulace problému odhadu fáze výše nespecifikuje, co přesně představuje aproximaci θ\theta, ale můžeme formulovat přesnější zadání v závislosti na našich potřebách a zájmech. V kontextu faktorizace celých čísel budeme požadovat velmi přesnou aproximaci θ\theta, ale v jiných případech nám může stačit i velmi hrubá aproximace. Brzy probereme, jak požadovaná přesnost ovlivňuje výpočetní náročnost řešení.

  3. Všimni si, že při postupu od θ=0\theta = 0 k θ=1\theta = 1 v problému odhadu fáze procházíme celou jednotkovou kružnicí, přičemž začínáme od e2πi⋅0=1e^{2\pi i \cdot 0} = 1 a pohybujeme se proti směru hodinových ručiček k e2πi⋅1=1e^{2\pi i \cdot 1} = 1. To znamená, že když dosáhneme θ=1\theta = 1, jsme zpět tam, kde jsme začali, tedy u θ=0\theta = 0. Proto při posuzování přesnosti aproximací je třeba pohlížet na hodnoty θ\theta blízké 11 jako na hodnoty blízké 00. Například aproximace θ=0,999\theta = 0{,}999 by měla být považována za ležící v rozmezí 1/10001/1000 od θ=0\theta = 0.