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Title: 정보 엔트로피 | Title: 정보 엔트로피 | ||
- | ====== 정의 | + | ===== 불확정성 원리의 엔트로피 표현 |
- | 섀넌은 정보량을 표현하기 위해 다음으로 | + | 하이젠베르크의 불확정성 원리와 이를 따르는 |
- | + | 그리고 $\langle \psi | \hat{A}\hat{B} | \psi \rangle = x+iy$를 가정하자. 이 경우 두 연산자의 교환자와 반교환자의 관계식 | |
- | \begin{equation} | + | |
- | H(X) \equiv H(p_1, ..., p_n) = -\sum_x p_x \log p_x | + | |
- | \end{equation} | + | |
- | 여기서 $\log$는 밑이 2인 로그를 의미한다. $H(X)$가 가질수 있는 양의 범위는 $p_x=[0,1]\,, H(X)=[0, | + | \begin{align*} |
- | 이 때 $p_x=0$인 경우에서 로그의 정의로 인해 $\log0$에 대해 해석하지 못하는 문제가 있는 데, 이 경우 선형함수가 더 빠르게 값이 줄어들어, | + | \langle \psi | [\hat{A}, \hat{B}] | \psi \rangle |
+ | \langle \psi | \{\hat{A}, \hat{B}\} | \psi \rangle = 2x | ||
+ | \end{align*} | ||
- | 섀넌의 식은 두 가지로 해석할 수 있다. | + | 이고 이들의 절댓값 제곱의 합은 아래의 식을 만족한다. |
- | - 측정을 한 후 측면에서, | + | |
- | - 측정을 하기 전 측면에서, | + | |
- | 측정을 하고 나면 결과만을 보고, $H(X)$의 관점에서 생각하면 정보량을 이만큼 얻을 수 있겠다고 생각할 수 있다. 반대로 정보량이 크다는 것은, 어떤 사건이 발생하는 불확실성이 크다는 이야기가 된다. | + | |
- | ===== 예제: 동전 던지기 ===== | + | \begin{equation*} |
- | 앞면과 뒷면을 던지는 상황을 생각해보자. 특별히 앞면(head)이 발생할 확률은 $P(H)=1/4$, 뒷면(tail)이 발생할 확률은 $P(T)=3/4$ 이라고 하자. | + | | \langle \psi | [\hat{A}, \hat{B}] | \psi \rangle |^2 |
+ | + | \langle \psi | \{\hat{A}, \hat{B}\} | \psi \rangle |^2 = 4| \langle \psi | \hat{A}\hat{B} | \psi \rangle |^2 | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | 여기서 코시-슈바르츠 부등식 | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | \langle \psi | \hat{A}\hat{B} | \psi \rangle \leq \langle \psi | \hat{A}\cdot\hat{A} | \psi \rangle \langle \psi | \hat{B}\cdot\hat{B} | \psi \rangle | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 이므로 | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | \langle \psi | [\hat{A}, \hat{B}] | \psi \rangle \leq 4\langle \psi | \hat{A^2} | \psi \rangle \langle \psi | \hat{B^2} | \psi \rangle | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 다음으로 관측가능값(observables) $\hat{C}, \hat{D}$를 앞의 허미션 연산자 $\hat{A} = \hat{C} - \langle \hat{C} \rangle$, $\hat{B} = \hat{D} - \langle \hat{D} \rangle$ 의 관계로 두어 계산하면, | ||
+ | |||
+ | \begin{align*} | ||
+ | \Delta C \cdot \Delta D \geq \frac{\langle \psi | [\hat{C}, \hat{D}] | \psi \rangle}{2} | ||
+ | \end{align*} | ||
+ | |||
+ | $\Delta C\,,\Delta D$는 C와 D의 표준편차이다. 이제 이 결과를 엔트로피에 적용해보자. 우리가 얻고싶은 식은 | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | H(\hat{C}) + H(\hat{D}) \geq 2\log\left(\frac{1}{f(\hat{C}, | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 하지만 이것을 얻는 방법이 약간 복잡해서, | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | H(\hat{C}) + H(\hat{D}) \geq -2\log\left(\frac{1+f(\hat{C}, | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 를 얻어보도록 하자. 관측값 $\hat{C}\,, \hat{D}$에 대한 스펙트럴 분해(고유값 분해) | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | \hat{C} = \sum_c \lambda_c | c \rangle \langle c | \qquad \hat{D} = \sum_d \lambda_d | d \rangle \langle d | | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 그리고 얻고자 하는 식의 함수 f는 | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | f(\hat{C}, | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 으로, 이를테면 C와 D가 각각 파울리 행렬 X와 Z인경우, X와 Z의 고유벡터 중 최댓값은 $f(\hat{X}, | ||
+ | 먼저 각 엔트로피의 합은 | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | H(\hat{C}) + H(\hat{D}) = -\sum_{c, | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | $p(c)\,, q(d)$는 양자상태 $| \psi \rangle$의 투영측정으로 얻을 수 있다. | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | p(c) = | \langle c | \psi \rangle |^2 \qquad q(d) = | \langle d | \psi \rangle |^2 \qquad p(c)q(d) = | \langle c | \psi \rangle \langle d | \psi \rangle |^2 = | \langle c | \psi \rangle \langle \psi | d \rangle |^2 | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 한편, $| \psi \rangle$이 $| c \rangle\,, | d \rangle$으로 생성된(spanned) 공간으로 임의의 상태 $| \tilde\psi \rangle$로 투영측정된다고 하면, $p(c)q(d)$의 확률은 | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | p(c)q(d) = | \langle c | \psi \rangle \langle \psi | d \rangle |^2 = \lambda^2\cos^2(\theta-\phi)\cos^2(\phi) | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 따라서 $\lambda=1\,, | ||
+ | |||
+ | \begin{equation*} | ||
+ | p(c)q(d) = \cos^4(\theta/ | ||
+ | \end{equation*} | ||
+ | |||
+ | 이며 이경우에는 엔트로피 최솟값이 되므로, $H(\hat{C}) + H(\hat{D})$의 부등식이 성립하게 된다. | ||
+ | |||
+ | ====== 참고문헌 ====== | ||
+ | * M.A. Nielsen and I.L. Chuang, //Quantum Computation and Quantum Information: | ||
+ | * D. Deutsch, // | ||