En álgebra lineal , la descomposición de Schmidt (llamada así por su creador, Erhard Schmidt ) se refiere a una forma particular de expresar un vector en el producto tensorial de dos espacios con producto interno . Tiene numerosas aplicaciones en la teoría de la información cuántica , por ejemplo, en la caracterización del entrelazamiento , la purificación de estados y la plasticidad .
Teorema
DejarySean espacios de Hilbert de dimensiones n y m respectivamente. Supongamos que. Para cualquier vectoren el producto tensorialExisten conjuntos ortonormalesyde tal manera quedonde los escalaresson reales, no negativos y únicos salvo reordenamiento.
Prueba
La descomposición de Schmidt es esencialmente una reformulación de la descomposición en valores singulares en un contexto diferente. Fijemos bases ortonormales.yPodemos identificar un tensor elementalcon la matriz, dóndees la transpuesta deUn elemento general del producto tensorial
entonces puede verse como la matriz n × m
Mediante la descomposición en valores singulares , existen una matriz unitaria U de n × n , una matriz unitaria V de m × m y una matriz diagonal semidefinida positiva Σ de m × m tales que
Escribirdóndees n × m y tenemos
Dejarsean los m vectores columna de,los vectores columna de, ylos elementos diagonales de Σ. La expresión anterior es entonces
Entonces
lo cual prueba la afirmación.
Algunas observaciones
Algunas propiedades de la descomposición de Schmidt son de interés físico.
Espectro de estados reducidos
Consideremos un vectordel producto tensorial
en forma de descomposición de Schmidt
Formar la matriz de rango 1. Luego el rastro parcial de, con respecto al sistema A o B , es una matriz diagonal cuyos elementos diagonales no nulos son. En otras palabras, la descomposición de Schmidt muestra que los estados reducidos deEn ambos subsistemas tienen el mismo espectro.
Rango de Schmidt y enredo
Los valores estrictamente positivosen la descomposición de Schmidt deson sus coeficientes de Schmidt , o números de Schmidt . El número total de coeficientes de Schmidt de, contado con multiplicidad, se denomina su rango de Schmidt .
Sipuede expresarse como un producto
entoncesse denomina estado separable . De lo contrario,Se dice que es un estado entrelazado . A partir de la descomposición de Schmidt, podemos ver queestá enredado si y solo sitiene rango de Schmidt estrictamente mayor que 1. Por lo tanto, dos subsistemas que dividen un estado puro están entrelazados si y solo si sus estados reducidos son estados mixtos.
entropía de Von Neumann
Una consecuencia de los comentarios anteriores es que, para estados puros, la entropía de von Neumann de los estados reducidos es una medida bien definida de entrelazamiento . Para la entropía de von Neumann de ambos estados reducidos deesy esto es cero si y solo sies un estado producto (no entrelazado).
vector de rango de Schmidt
El rango de Schmidt se define para sistemas bipartitos, es decir, estados cuánticos.
El concepto de rango de Schmidt puede extenderse a sistemas cuánticos compuestos por más de dos subsistemas. [ 1 ]
Consideremos el sistema cuántico tripartito:
Hay tres maneras de reducir esto a un sistema bipartito realizando la traza parcial con respecto ao
Cada uno de los sistemas obtenidos es un sistema bipartito y, por lo tanto, puede caracterizarse por un número (su rango de Schmidt), respectivamente.yEstos números capturan la "cantidad de entrelazamiento" en el sistema bipartito cuando se descartan respectivamente A, B o C. Por estas razones, el sistema tripartito puede describirse mediante un vector, concretamente el vector de rango de Schmidt.
El concepto de vector de rango de Schmidt también puede extenderse a sistemas compuestos por más de tres subsistemas mediante el uso de tensores .
Ejemplo
Fuente: [ 2 ]
Consideremos el estado cuántico tripartito.
Este tipo de sistema es posible gracias a la codificación del valor de un qudit en el momento angular orbital (OAM) de un fotón en lugar de en su espín , ya que este último solo puede tomar dos valores.
El vector de rango de Schmidt para este estado cuántico es.
Véase también
Referencias
- ↑ Huber, Marcus; de Vicente, Julio I. (14 de enero de 2013). "Estructura del entrelazamiento multidimensional en sistemas multipartitos" . Physical Review Letters . 110 (3) 030501. arXiv : 1210.6876 . Bibcode : 2013PhRvL.110c0501H . doi : 10.1103/PhysRevLett.110.030501 . ISSN 0031-9007 . PMID 23373906. S2CID 44848143 .
- ↑ Krenn, Mario; Malik, Mehul; Fickler, Robert; Lapkiewicz, Radek; Zeilinger, Anton (4 de marzo de 2016). "Búsqueda automatizada de nuevos experimentos cuánticos" . Physical Review Letters . 116 (9) 090405. arXiv : 1509.02749 . Bibcode : 2016PhRvL.116i0405K . doi : 10.1103/PhysRevLett.116.090405 . ISSN 0031-9007 . PMID 26991161. S2CID 20182586 .
Lecturas adicionales
- Pathak, Anirban (2013). Elementos de computación cuántica y comunicación cuántica . Londres: Taylor & Francis. pp. 92–98 . ISBN 978-1-4665-1791-2.
- Álgebra lineal
- Descomposición en valores singulares
- Teoría de la información cuántica