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從純淨到混沌:用密度矩陣量化弄髒的量子態

更新 發佈閱讀 3 分鐘
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在上一篇關於量子遙傳的討論中,如果 Alice 能量測完後,卻忘了打電話給 Bob 告知修正密碼,Bob 手中那個瞬時感應到的位元,到底是什麼狀態?

答案是:在 Bob 的視角裡,那個位元處於一種混沌之中。為了精確描述這種混沌,我們不能再使用簡單的箭頭(態向量),而必須使用密度矩陣(Density Matrix)。

在之前的文章中,我們討論的 Qubit 狀態都是純態(Pure State),例如 |ψ⟩= 0.707|0> + 0.707|1>,在布洛赫球上它就是一個指到球面的精確箭頭。這裡的 0.707 是機率幅,平方相加 等於 1,代表我們對這個疊加態有 100% 的掌握。

但現實世界(或沒接到電話的 Bob)面臨的是混態(Mixed State):

  • 純態:我百分之百確定它是某個特定的疊加態
  • 混態:我失去了相干性的資訊。例如:我有 50% 的機率拿到 |0>,另有 50% 的機率拿到 |1>

混態的機率是古典統計的結果(因為資訊遺失),而疊加態的機率幅是量子干涉的現象。兩者在數學上有本質的區別。


密度矩陣:量化「碎紙機」的狀態

延續遙傳的碎紙機故事:Alice 把訊息塞進碎紙機(聯合量測),產出了碎紙(Bob 手中的位元)與拼圖說明書(電話)。

密度矩陣 ρ 將古典機率 pi 與量子態 |ψi⟩ 揉合在一起就是用來量化這堆碎紙的工具。它的定義是 ρ = ∑ pii⟩⟨ψi|

  • 純態:你有完整的拼圖說明書,能還原靈魂。此時 ρ 的性質極佳ρ2 = ρ
  • 混態:你弄丟了電話指令,手中只有隨機的碎紙。此時密度矩陣會縮向布洛赫球的球心,代表資訊的彌散。

有了密度矩陣,我們就能精確測量實際狀態與理想狀態之間有多接近。這就是 保真度(Fidelity, F)。

  • F = 1:完美重生,與設計圖一模一樣。
  • F = 0.5:不及格,資訊跟丟硬幣沒兩樣。
  • F > 0.99:工業級門檻。只有達到這個保真度,量子糾錯(QEC)才能真正發揮效用,否則修補的速度會趕不上毀損的速度。

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