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Sandbox Physics

FR09-C · 一个量子态,五个位置

边界量子纠错

编码后的量子态丢掉多少,还能完整恢复? 这个五比特码丢掉任意两个已知位置,仍能完整恢复输入态。留下的三个位置共同保住概率和相对相位;只剩两个位置时,它们的状态已不含输入信息。

点掉边界上的量子比特,比较恢复态和输入态。再转动输入相位,看看留下的信息能否保住量子叠加。

交互模型边界量子纠错
恢复保真度1.001.00
留下的位置数33
恢复态纯度1.001.00
擦除条件残差00

有限维编码的精确计算

比较量子态的三个分量

金色表示输入态,青色表示恢复态。三个泡利期望值共同确定一个量子比特,包括它的相对相位。

恢复态密度矩阵与纠错条件ρrecovered=(0.7040.343−0.301i0.343+0.301i0.296)\rho_{\rm recovered}=\begin{pmatrix}0.704&0.343-0.301i\\0.343+0.301i&0.296\end{pmatrix}

Ae†Af=cefIA_e^\dagger A_f=c_{ef}I

残差衡量当前擦除通道偏离这条纠错条件的最大幅度。残差为零时,同一个恢复通道可以保住任意逻辑态,以及它和外部参考的纠缠。

物理教程

边界量子纠错

背景一个未知量子比特既有两种结果的概率,也有相对相位。编码把这些信息分散到更大的量子态里。单看一小部分,可以什么也看不出;合起来,却能恢复原态。

为什么值得理解五比特码是有限张量网络里常用的一块编码积木。拿走一个已知位置,就能检验剩下的部分到底保存了什么。

先抓重点

核心问题
编码后的量子态丢掉多少,还能完整恢复?
一句话直觉
留下三个位置,可以共同恢复逻辑量子比特;任意两个位置单独拿出来,都不含它的信息。

核心数学模型

保持内积的编码

V∣ψ⟩=cos⁡ϑ2∣0L⟩+eiφsin⁡ϑ2∣1L⟩V†V=I\begin{aligned}V|\psi\rangle&=\cos\frac{\vartheta}{2}|0_L\rangle\\&\quad+e^{i\varphi}\sin\frac{\vartheta}{2}|1_L\rangle\\V^\dagger V&=I\end{aligned}

两个逻辑码字是互相正交的五比特态。概率角决定两种结果的概率,相对相位决定叠加时的方向。

求偏迹,擦除一个位置

NE(ρ)=Tr⁡E(VρV†)=∑eAeρAe†\begin{aligned}\mathcal N_E(\rho)&=\operatorname{Tr}_E(V\rho V^\dagger)\\&=\sum_e A_e\rho A_e^\dagger\end{aligned}

把被擦除位置的所有可能结果加起来,不挑选测量结果。恢复通道只收到剩余部分的密度矩阵和丢失位置。

检验整个逻辑子空间

Ae†Af=cefIρout=RE(NE(∣ψ⟩⟨ψ∣))F=⟨ψ∣ρout∣ψ⟩\begin{aligned}A_e^\dagger A_f&=c_{ef}I\\\rho_{\rm out}&=\mathcal R_E(\mathcal N_E(|\psi\rangle\langle\psi|))\\F&=\langle\psi|\rho_{\rm out}|\psi\rangle\end{aligned}

第一条条件检验被擦除部分能否区分逻辑态。条件成立时,同一个恢复通道能保住任意输入及其与参考系统的纠缠。保真度则比较画面里所选的纯输入态和恢复态。

常见难点

信息由多个位置共同保存

容易误解每个位置都放着一份输入态的备份。

正确理解任意一个或两个位置的状态都与输入无关,逻辑信息藏在联合关联里。五个位置装不下两组互不相交的三位置区域,恢复区域因此无法各自产出独立副本。

已知位置的擦除不同于未知损伤

容易误解能补回两个擦除位置,就能纠正任意两个未知错误。

正确理解擦除把丢失位置告诉了解码器。这个距离为三的码能纠正两个已知擦除,或一个位置未知的任意单比特错误。

动手实验

  1. 01

    先丢掉两个位置

    先猜相对相位能否保住。选择“丢掉两个位置”,再拖动金色指针。

    你会看到: 恢复态的三个分量都跟着输入走。留下的信息既能恢复基态,也能恢复叠加态。
  2. 02

    再丢掉一个位置

    选择“留下的太少”,再改变两个输入滑块。

    你会看到: 输入条形仍会变化,恢复态的三个分量却全为零。只剩两个位置时,恢复结果是逻辑最大混态,保真度为二分之一。
  3. 03

    换一对擦除位置

    重置。点回已擦除的位置,再擦除另一对,保存模拟记录。

    你会看到: 换成任何一对,都能完整恢复。保存文件包含这次输入对应的复振幅、剩余密度矩阵和恢复结果。

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