Интуиция по положительно-операторным мерам (POVM)

У меня небольшие проблемы с пониманием того, что такое оценочная мера положительного оператора (POVM), в частности, почему/как они неотрицательны. Например, если они просто представляют собой измерения, как насчет чего-то вроде измерения вращения — оно может принимать отрицательное значение, но я полагаю, что это также POVM. Что мне не хватает?

Я думаю, вам нужно быть знакомым с концепцией спектральных мер, чтобы понять это обобщение.
Я думаю, что они положительные, значит, они положительно определенные?

Ответы (3)

Позвольте мне немного расширить интуитивную часть и написать пример. Все это, по сути, уже охвачено ответом yuggib.

Как уже отмечалось, ваше замешательство в отношении положительных показателей, оцениваемых оператором, заключается в том, что их не следует путать с результатами измерений. Проблема с результатами измерений заключается в том, что они довольно произвольны. Часто они полагаются на шкалу (например, положение зависит от системы отсчета), поэтому вы можете по-разному зафиксировать эту шкалу и изменить результаты измерения. В каком-то смысле они являются чем-то, что должно быть определено в ходе эксперимента.

Таким образом, как теоретик большую часть времени вас не интересуют результаты измерений, а просто интересно знать, когда вы получаете разные результаты, и, что наиболее важно, знать их вероятности. И здесь на помощь приходят POVM.

Предположим, мы находимся в гильбертовом пространстве. Положительная операторнозначная мера — это карта, которая берет некоторое борелевское множество (в основном действительные числа как результаты эксперимента) и отображает его в положительные операторы. Они должны быть положительно (полу)определенными, потому что для заданного состояния существует мера (т. е. отображение борелевского множества в [ 0 , 1 ] ), связанный с оператором через скалярное произведение.

Возьмем, к примеру, ваш эксперимент со спином: мы хотим измерить спин электрона. Результаты 1 / 2 , 1 / 2 . Мы можем определить положительную операторнозначную меру следующим образом:

Позволять ЧАС быть нашим гильбертовым пространством с нашим состоянием р е Б ( ЧАС ) (соответствующая матрица плотности в ограниченных операторах - здесь мы могли бы просто взять С 2 для спина, но, возможно, мы хотим иметь всю матрицу плотности с большим количеством другой информации). Позволять Б — борелевская сигма-алгебра множества { 1 / 2 , 1 / 2 } , т. е. множество подмножеств этого множества. Тогда положительной операторнозначной мерой является отображение

п : Б Б ( ЧАС )

и определяется через:

п ( { 1 / 2 } ) "=" п , п ( { 1 / 2 } ) "=" 1 п п ( ) "=" 0 п ( { 1 / 2 , 1 / 2 } ) "=" 1

где п есть некоторый положительный оператор, связанный с измерением спина (может быть, оператор Паули Z когда мы рассматриваем С 2 ) Мера, связанная с этим для данного состояния р является

мю р ( U ) "=" тр ( п ( U ) р ) U е Б

Предполагается, что это вероятностная мера. Если вы, например, возьмете подмножество { 1 / 2 } затем мю р ( { 1 / 2 } ) дает вам вероятность того, что если вы измерите р , вы получите результат 1 / 2 . Это объясняет наши определения, приведенные выше: пустое множество должно быть отображено на ноль, все пространство должно быть отображено на 1, и все должно быть неотрицательным и находится между нулем и единицей. Следовательно, операторы должны быть положительными и давать в сумме единицу!

Чтобы расширить комментарий, для характеристики самосопряженных операторов вводятся спектральные меры или проекционнозначные меры.

Это семейства ортогональных проекций в гильбертовом пространстве, которые при соответствующем воздействии на векторы определяют меру. Если обозначить через { п λ } λ е р это семейство, самосопряженный оператор А соответствующее ему можно записать как

А "=" р λ д п λ

Проекции являются положительными операторами, поскольку мера обычно положительна при измерении (борелевских) подмножеств вещественных чисел (положительный объем). Тем не менее, если мы интегрируем функцию, вы можете получить отрицательные значения. Итак, интеграция λ относительно спектральной меры вы можете получить отрицательные значения (в соответствии с измерением наблюдаемых с отрицательным значением).

Для общей операторнозначной меры с той же интерпретацией вам также потребуется положительность операторов, которые генерируют меру. Отсюда и название «положительные» операторнозначные меры.

(предупреждение: я так понимаю, но я не эксперт в этом вопросе, поэтому могу ошибаться.)

Процедура измерения, описываемая измерением, выглядит следующим образом: у вас есть квантовое состояние, и вы выполняете некоторые измерения на нем. Выполнение измерения означает, что вы получаете один из набора результатов. Например, если вы измеряете компонент спина электрона в определенном направлении, у вас есть два возможных результата: спин вверх или спин вниз. Состояние электрона определяет, какой из результатов происходит с какой вероятностью.

Обратите внимание, что в приведенном выше описании я не присваивал значения этим событиям. Конечно, мы знаем, что «спин вверх» соответствует компоненту вращения / 2 , и "скручивается" до спиновой составляющей / 2 , но для описания самого измерения это не имеет значения; все, что имеет значение, это то, что детектор 1 сработает, если мы получим частицу со спином вверх, а детектор 2 сработает, если мы получим частицу со спином вниз.

Кроме того, при рассмотрении POVM нас не интересует, какое состояние будет после измерения (действительно, если мы измеряем фотоны, состояние после измерения обычно такое: «фотон больше не существует»). Нас интересует только то, какое событие произойдет с какой вероятностью.

Также обратите внимание, что процедура измерения может быть более сложной. Например, измерение может быть таким: «позволить рассматриваемому объекту определенным образом взаимодействовать с другим объектом, а затем измерить этот другой объект». В этом случае результат измерения вообще не может быть связан с конкретным чистым состоянием измеряемого объекта. Например, вы можете легко получить POVM с тремя исходами для спина частицы со спином 1/2. Тогда ни один из трех результатов не может быть связан с конкретным уникальным значением спина.

Действительно, одних этих соображений достаточно, чтобы вывести свойства POVM:

Во-первых, POVM описывается набором функций ф к отображение состояния ввода р к вероятности п к "=" ф к ( р ) чтобы получить результат измерения к при измерении этого входного состояния.

Во-первых, рассмотрим случай, когда вам предоставлено состояние р А с вероятностью п А и государство р Б с вероятностью п Б . Тогда общее состояние, которое вам предоставляется, равно

(1) р "=" п А р А + п Б р Б .

Теперь по правилам вероятности, если , то вероятность получения результата измерения к является

(2) ф к ( р ) "=" п А ф к ( р А ) + п Б ф к ( р Б )

Теперь подставив (1) в (2), вы получите линейность функций ф к . Но любую линейную функцию от ограниченного оператора до числа можно записать в виде трассировки

ф к ( р ) "=" тр ( Е к р )
для какого-то оператора Е к .

Свойства Е к можно легко вывести из свойств вероятностей:

Поскольку вероятности вещественны, а матрицы плотности эрмитовы, отсюда следует, что Е к также должны быть эрмитовыми.

Так как вероятности всегда неотрицательны, то для любого р

0 п к "=" тр ( Е к р )
поэтому каждый Е к должен быть положительным.

Также, поскольку мы всегда получаем один из результатов измерения, для любого состояния р вероятности различных результатов должны составлять в сумме 1 , то есть

1 "=" к ф к ( р ) "=" к тр ( Е к р ) "=" тр ( ( к Е к ) р )

что подразумевает, что

к Е к "=" я
где я является тождественным оператором.