量子编程的基本单元就是量子门。量子编程有点像传统的电路设计,一个量子程序可以被写成量子门序列。



图中有一些符合,比如H门、X门、Z门、测量等,我们都会接触到。

传统计算机程序的输入和输出可以不一样,但是量子程序是绝对不允许这样的。在两个方向可以逆转的操作不会丢失信息,而比如加法这样的就不行,你知道3是1+2还是0+3?



同理,qubit不会被拆分或合并。所以量子编程没有if-then-else之类的控制流程。

qubit运算

叠加态可以表示成

\(
|\psi\rangle=a_0|0\rangle+a_1|1\rangle\\=\cos\frac{\theta}{2}|0\rangle+e^{i\phi}\sin\frac{\theta}{2}|1\rangle\\=\cos\frac{\theta}{2}|0\rangle+\left(\cos\phi+i\sin\phi\right)\sin\frac{\theta}{2}|1\rangle
\)

所以量子计算就是在控制\(\phi\)和\(\theta\)这两个角。

哈德玛门

前面我们已经了解了哈德玛门,它的逆矩阵等于它自己。哈德玛门可以用来制备纠缠粒子,也可以用来强化某个状态的概率(比如将另一个状态的概率降为0)。

对于\(n\)个qubit组成的系统,可以分别给每个qubit应用哈德玛门来制备一个状态均匀分布的叠加系统:



右上角的\(\otimes n\)表示并行应用\(n\)次;右边的\(x\)是状态空间中的每个向量。2应的方程是(这是\(n+1\)个qubit,但只给\(n\)个使用了哈德玛门):

整体相位

一个叠加态可以表示为

\[|\psi\rangle=e^{i\gamma}\left(\cos\frac{\theta}{2}|0\rangle+e^{i\phi}\sin\frac{\theta}{2}|1\rangle\right)
\]

其中,括号外面的称为整体相位,括号里面每个基向量的系数称为相对相位。两个向量在数学上不一样的话,如果它们只是整体相位不同,那在实际世界中是区分不出来的。比如两个向量整体相位相差\(\Delta\gamma=\pi\),它们测量的结果就是一样的。例如:

\[\frac{-|0\rangle+|1\rangle}{\sqrt{2}},\frac{|0\rangle-|1\rangle}{\sqrt{2}}
\]

只有两个向量的相对相位不一样,它们测量结果才不一样。下面两个向量只有整体相位不同,所以测量结果一样;给他俩都应用\(H\)门,它们的相对相位就会变化,它们就会分别变成\(|0\rangle\)和\(|1\rangle\):

\[\frac{|0\rangle+|1\rangle}{\sqrt{2}},\frac{|0\rangle-|1\rangle}{\sqrt{2}}
\]

一些算法就是利用的这个原理对向量进行分组测量:

泡利门

泡利门有三个,都非常简单,不像哈德玛门的定义那么复杂。三个泡利门是为了在三个维度方向旋转向量的:

X泡利门

\(X\)门会交换两个基向量的振幅,它将向量沿着\(x\)轴旋转。它一般被和经典逻辑中的(NOT)进行对比,因为它会反转\(|0\rangle\)和\(|1\rangle\)。

\[\mathbf{X}=\begin{bmatrix}
0 & 1 \\
1 & 0 \\
\end{bmatrix}=|1\rangle\langle0|+|0\rangle\langle1|\\
\alpha_0|0\rangle+\alpha_1|1\rangle\overset{X}{\rightarrow}\alpha_1|0\rangle+\alpha_0|1\rangle
\]

Y泡利门

顾名思义,\(Y\)门会把向量沿着\(y\)轴翻转。

\[\mathbf{Y}=\begin{bmatrix}
0 & i \\
i & 0 \\
\end{bmatrix}=i|1\rangle\langle0|-i|0\rangle\langle1|\\
\alpha_0|0\rangle+\alpha_1|1\rangle\overset{X}{\rightarrow}-i\alpha_1|0\rangle+i\alpha_0|1\rangle
\]

可见\(Y\)门会给系数乘上\(\pm i\)然后交换,它和\(X\)门的差别是查一个相位。

Z泡利门

\(Z\)门会保持\(|0\rangle\)的振幅不变,而给\(|1\rangle\)引一个负相位:

\[\mathbf{Z}=\begin{bmatrix}
1 & 0 \\
0 & -1 \\
\end{bmatrix}=|1\rangle\langle0|-|0\rangle\langle1|\\
\alpha_0|0\rangle+\alpha_1|1\rangle\overset{X}{\rightarrow}\alpha_0|0\rangle-\alpha_1|1\rangle
\]

相移

除了\(Z\)门,还有一些门是向量沿着\(z\)轴翻转,比如\(T\)、\(S\):

S门

\(Z\)门是绕\(z\)轴转\(\pi\),\(S\)门是转半\(\pi\)。

\[\mathbf{S}=\begin{bmatrix}
1 & 0 \\
0 & i \\
\end{bmatrix}=|1\rangle\langle0|+i|0\rangle\langle1|
\]

T门

\(Z\)门是绕\(z\)轴转\(\pi\),\(S\)门是转\(\frac{\pi}{2}\),\(T\)门是转\(\frac{\pi}{4}\)。

\[\mathbf{S}=\begin{bmatrix}
1 & 0 \\
0 & e^{{i\pi}/{4}} \\
\end{bmatrix}=|1\rangle\langle0|+e^{i\pi/4}|0\rangle\langle1|
\]

相移门

更一般的,对于绕\(z\)轴转任意的\(\theta\)角,对\(|1\rangle\)的影响如下:

\[\mathbf{S}=\begin{bmatrix}
1 & 0 \\
0 & e^{i\theta} \\
\end{bmatrix}=|1\rangle\langle0|+e^{i\theta}|0\rangle\langle1|
\]

测量

测量的符号看起来像一个仪表指针

幺矩阵

幺门就是单位矩阵,不影响向量

\[\mathbf{I}=\begin{bmatrix}
1 & 0 \\
0 & 1 \end{bmatrix}
\]

有时候为了看起来清晰,会额外在方程里加上

未完

这里看完了1-qubit操作门,后面我们会说多qubit门。总结下:单qubit门就是在球面上移动向量。

单qubit量子门的更多相关文章

  1. 用MATLB仿真一个单闭环控制量,同时还存在两个开环控制变量的阶跃响应曲线。(自动控制方法是PID中的P控制。通过查表法直接给开环参数稳态最佳的大小)

    实际项目背景:甘肃省,航天510所的LIPS100电推力器.一共有三个控制变量,开环控制变量是:Ia(阳极电流).mmrf(阳极主流率) 这个阳极主流率是阀门变量,不能够突变,模拟用(大学一年级课,电 ...

  2. [转帖]谷歌宣称首次实现量子优越性,IBM“不服”,中国同行咋看?

    谷歌宣称首次实现量子优越性,IBM“不服”,中国同行咋看? 投递人 itwriter 发布于 2019-10-24 15:46 评论(7) 有306人阅读 原文链接 [收藏] « » https:// ...

  3. Python数据可视化:网易云音乐歌单

    通过Python对网易云音乐华语歌单数据的获取,对华语歌单数据进行可视化分析. 可视化库不采用pyecharts,来点新东西. 使用matplotlib可视化库,利用这个底层库来进行可视化展示. 推荐 ...

  4. ASO--简单了解

    ASO是“应用商店优化”的简称.ASO(App Search Optimization)就是提升你APP在各类APP应用商店/市场排行榜和搜索结果排名的过程. 类似普通网站针对搜索引擎的优化,即SEO ...

  5. 性能测试:深入理解线程数,并发量,TPS,看这一篇就够了

    并发数,线程数,吞吐量,每秒事务数(TPS)都是性能测试领域非常关键的数据和指标. 那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系? 测试时,我们经常容易将线程数等同于表述为并发数,这一表述正确吗? ...

  6. 痞子衡嵌入式:串行NOR Flash的页编程模式对于量产时间的影响

    大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家分享的是串行NOR Flash的页编程模式对于量产时间的影响. 任何嵌入式产品最终都绕不开量产效率话题,尤其是对于主控是非内置 Flash 型 ...

  7. Memcached+PHP+Mysql+Linux 实践

    首先确保你的服务器环境已经具备了memcached和lamp,关于在Linux上搭建memcahced+php环境可以参考我的另外一篇帖子( http://www.cnblogs.com/codeAB ...

  8. 龙芯将两款 CPU 核开源,这意味着什么?

    10月21日,教育部计算机类教学指导委员会.中国计算机学会教育专委会将2016 CNCC期间在山西太原举办“面向计算机系统能力培养的龙芯CPU高校开源计划”活动,在活动中,龙芯中科宣布将GS132和G ...

  9. 记录近期小改Apriori至MapReduce上的心得

    ·背景 前一阵,一直在研究一些ML的东东,后来工作关系暂停了一阵.现在继续把剩下一些热门的算法再吃吃透,"无聊+逗比"地把他们搞到MapReduce上.这次选择的入手对象为Apri ...

  10. BotVS开发基础—2.1 账户、行情、K线、深度

    代码 import json def main(): Log("账号信息:", exchange.GetAccount()); # Log("K 线数据:", ...

随机推荐

  1. gorm 动态拼接查询条件

    结构体 type Mould struct { MouldId string `grom:"column:mouldID"` MouldInteriorID string `gro ...

  2. JavaScript算法---基础排序类

    <html> <script> //正序排序,把大的放到最后,arr[j]>arr[j+1] let fz=(arr)=>{ for(let len=arr.len ...

  3. three.js教程4-Group层级模型

    1.组对象Group.层级模型-形成树状结构 //创建两个网格模型mesh1.mesh2 const geometry = new THREE.BoxGeometry(20, 20, 20); con ...

  4. 网络安全—模拟ARP欺骗

    文章目录 网络拓扑 安装 使用 编辑数据包 客户机 攻击机 验证 仅做实验用途,禁止做违法犯罪的事情,后果自负.当然现在的计算机多无法被欺骗了,开了防火墙ARP欺骗根本无效. 网络拓扑 均使用Wind ...

  5. AIRIOT物联网平台助力油库自动化升级 实现业务场景全覆盖

      随着我国石油工业的飞速发展,油库规模迅速扩大,油库系统逐渐完善起来.石油行业属于高风险行业,所以石油化工产品在储存.运输和生产各个环节,均有极高的安监.环保.应急的管理要求.通常情况下,油库容量. ...

  6. flask注册功能

    一个项目的简单结构划分 首先创建一个新项目 可以正常运行与访问 创建配置文件并添加配置. 将这里拆分到不同的文件中,让启动文件更加简洁. 创建一个apps包,导入配置模块,导入Flask,定义创建ap ...

  7. 使用interface化解一场因操作系统不同导致的编译问题

    场景描述 起因: 因项目需求,需要编写一个agent, 需支持Linux和Windows操作系统. Agent里面有一个功能需要获取到服务器上所有已经被占用的端口. 实现方式:针对不同的操作系统,实现 ...

  8. ajax跨域(跨源)方案之CORS

    ajax跨域(跨源)方案:后端授权[CORS],jsonp,服务端代理 CORS是一个W3C标准,全称是"跨域资源共享",它允许浏览器向跨源的后端服务器发出ajax请求,从而克服了 ...

  9. QShop商城-快速开始-前端

    QShop商城-快速开始-前端 工具准备 NodeJs 前端环境为NodeJs,下载地址:http://nodejs.cn/download/current/ . 默认会用版本为Node 16,如找不 ...

  10. 【WPF】 BasedOn的用法

    BasedOn 用于样式的继承. 这里的已经继承了一个样式 此时,我们想在Resource中让他附加新的样式,但是这样不成功 修改如下: 去掉了之前的样式选择 我们使用BasedOn让其叠加样式