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Ping's Quantum Computing Notes

量子信息的不可克隆性 (2)

Ping Zhou, 2022-01-07

接前文,继续聊量子信息的不可克隆性这个话题。在前文中,我们用最简单的CNOT门为例子,演示了为什么CNOT量子电路只能复制经典信息,而并不能复制处于一般态的量子位。今天把这个讨论扩展到一般的情况,来证明 复制量子态的机器不可能存在

基本思路是用反证法。假设我们有个能复制一个量子位的机器,那么这个机器构成的系统,至少包含这些部分:

  1. 被克隆的量子位, \(|\psi\rangle = \alpha|0\rangle + \beta|1\rangle\)
  2. 辅助量子位, \(|\phi\rangle\)
  3. 机器本身的状态 \(|A\rangle\) ,初始状态用 \(|A_i\rangle\) 表示

既然这个机器是量子电路构成的,这个“克隆”过程也必然是一个幺正变换。把这个幺正变换记作U,那么我们要达到的是这样的一个变换过程:

\begin{matrix} U |\psi\rangle |\phi\rangle |A_i\rangle \rightarrow |\psi\rangle |\psi\rangle |A_{f\psi}\rangle \end{matrix}

也就是输入的 \(|\psi\rangle\) 被复制成了2个,而机器的状态由初始的 \(|A_i\rangle\) 变成了某个终态,这个终态必然是依赖于输入 \(|\psi\rangle\) ,所以记作 \(|A_{f\psi}\rangle\) 。

显然,如果输入是 \(|0\rangle\) 或 \(|1\rangle\) 的话,我们有:

\begin{matrix} U |0\rangle |\phi\rangle |A_i\rangle \rightarrow |0\rangle |0\rangle |A_{f0}\rangle \\ U |1\rangle |\phi\rangle |A_i\rangle \rightarrow |1\rangle |1\rangle |A_{f1}\rangle \\ \end{matrix}

那么如果输入是一般的量子态呢?也就是

\(|\psi\rangle = \alpha|0\rangle + \beta|1\rangle\)

把它代入到前面的变换过程里:

\begin{matrix} U |\psi\rangle |\phi\rangle |A_i\rangle \\ = U (\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle) |\phi\rangle |A_i\rangle \\ \rightarrow \alpha U |0\rangle |\phi\rangle |A_{f0}\rangle + \beta U |1\rangle |\phi\rangle |A_{f1}\rangle \\ = \alpha |0\rangle |0\rangle |A_{f0}\rangle + \beta |1\rangle |1\rangle |A_{f1}\rangle \\ = \alpha |00\rangle |A_{f0}\rangle + \beta |11\rangle |A_{f1}\rangle \\ \end{matrix}

但是,这是不是我们想要的“克隆”效果呢?显然不是啊!我们要的“克隆”变换,变换后的状态应该是这样的:

\begin{matrix} |\psi\rangle |\psi\rangle |A_{f\psi}\rangle \\ = (\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle) (\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle) |A_{f\psi}\rangle \\ = (\alpha^2 |00\rangle + \alpha\beta |10\rangle + \alpha\beta |01\rangle + \beta^2 |11\rangle) |A_{f\psi}\rangle \\ \end{matrix}

和之前CNOT的例子类似,除非 \(\alpha\beta=0\) ,否则我们想要的目标状态,和U变换实际能给我们的,显然是不同的!

这个推导告诉我们,这个我们假设的克隆电路,只能复制经典信息(也就是输入是 \(|0\rangle\) 或 \(|1\rangle\) 的情况),并不能复制处于一般态的量子位。所以, 这样的克隆机器不可能存在

另外如果量子克隆机存在的话,还会违背相对论的一个基本原理,即信息不能超光速传播,这又从另一个侧面证明了量子不可克隆性。这又是另一个话题了,以后有空讨论。

感谢阅读!