Я нашел эти две формулировки:
Матрица плотности:
1) «необходим, если мы рассматриваем систему, являющуюся частью более крупной закрытой системы».
2) «необходим для того, чтобы система находилась в статистическом ансамбле различных векторов состояния».
Какова связь между ними, позволяющая увидеть их эквивалентность?
Связь между подсистемами и статистическими ансамблями проста: Запутанность .
Запутанность — это явление, при котором квантовое состояние более крупной системы не обязательно (но может) соответствовать однозначно заданным состояниям подсистем. Формально заданные системы с пространствами состояний и базы , которые объединяются в систему с пространством состояний , состояния, которые действительно соответствуют уникальным состояниям подсистем ( незапутанным или сепарабельным состояниям), являются состояниями, которые являются простыми тензорами, т. е. имеют вид для .
Если теперь нам дано произвольное состояние объединенной системы, , что можно сказать о состоянии ? Если состояние не сепарабельно, мы не можем получить чистое состояние для . Но, тем не менее, мы должны уметь «забыть» о большей системе и ограничиться рассмотрением (например, потому что мы знаем, что он не будет взаимодействовать с далее, потому что мы можем измерять только систему но нет , или что-то еще). Это делается с помощью частичной трассировки 1 поверх применяется к матрице плотности :
Это также происходит наоборот. Начиная со смешанного состояния, т.е. набора вероятностей Быть в , мы можем очистить государство , т.е. построить искусственное большее пространство в котором это запутанное чистое состояние: мы просто «возводим в квадрат» пространство, т.е. и определить . Сравнивая с , Мы видим, что , и так . Поэтому мы построили чистое запутанное состояние, которое возвращает исходное смешанное состояние при возврате к подсистеме.
В целом, мы увидели эквивалентность «наличия смешанного состояния» и «рассмотрения подсистемы более крупной системы».
1 Почему частичный след дает нам подсистему, следует из ее определения, если оно правильно записано, но заключается в том, что она воспроизводит , что является просто статистически правильным способом «не заботиться» о состоянии :
Рассмотрите возможность написания , а это всего лишь утверждение о том, что являются ортогональным базисом, и поэтому . Тогда каждый оператор разлагается в прямую сумму операторов . Нам нужны те операторы, которые действуют только на , так как мы хотим забыть о . Это именно те, у кого , и суммируем их, чтобы получить частично трассируемый оператор на :
В общем, части более крупной замкнутой системы коррелированы, и поэтому, если вы наблюдаете только одну часть, то ваши прогнозы измерений совпадают с прогнозами, полученными для этой части, находящейся в статистическом ансамбле, т.е. смешанной.
Я бы не сказал, что эти две формулировки эквивалентны, например, для того, чтобы система находилась в смешанном состоянии, вам не нужно существование большей системы, которая содержит вашу как часть.
Математически Норберт Шух указал на «очистку квантовых состояний»: учитывая ансамбль в гильбертовом пространстве , вы всегда можете записать его как чистое состояние на большем пространстве такое, что ограничение чистого состояния на приводит к описанию ансамбля.
Возможно, есть второе и несколько «двойственное» описание этого: для матрицы плотности статистического ансамбля это было бы то же самое, что сказать, что у меня есть одно состояние, но я точно не знаю, какое из множества состояний оно имеет. является; таким образом, ансамбль чистых состояний описывается так же, как и состояние, в котором мы не знаем, каким состоянием оно является на самом деле. Теперь, учитывая систему как часть более крупной закрытой системы, мы сталкиваемся с аналогичным невежеством — у нас нет всей системы, поэтому локально кажется, что неясно, в каком состоянии находится система, поэтому такое ограниченное состояние будет выглядеть ансамблем.
Норберт Шух
CR Дрост
Даниэль Санк