4.5 measurement · 측정
이 절에서는 $H := \mathbb{C}^n$을 내적을 갖는 벡터공간이라 하자.
In this subsection, let $H := \mathbb{C}^n$ be a vector space with inner product.
상태는 $H$의 단위벡터 $v$이다.
A state is a unit vector $v$ in $H$.
$\Omega \in M_n(\mathbb{C})$를 에르미트 행렬, 즉 $\Omega = (\overline{\Omega})^t$인 행렬이라 하자. 에르미트 행렬은 대각화가능하고 에르미트 행렬의 모든 고유값은 실수임에 주목하자. $\{v_i\}_{1 \le i \le n}$을 다음을 만족하는 $\Omega$의 정규직교기저라 하자.
편의상 모든 $\lambda_i$는 서로 다르다고 가정하자. $v = \Sigma_{i=1}^{n} a_i v_i$이고 $\Sigma_{i=1}^{n} |a_i|^2 = 1$임에 주목하자. 상태 $v$를 연산자 $\Omega$로 측정하면 다음 결과를 얻는다: 고유값 $\lambda_i$가 확률 $|a_i|^2$로 측정되고, 상태 $v$는 상태 $v_i$로 붕괴한다.
예제를 통해 측정을 더 잘 이해해 보자.
Let $\Omega \in M_n(\mathbb{C})$ be a Hermitian matrix, i.e., $\Omega = (\overline{\Omega})^t$. Note that a Hermitian matrix is diagonalizable and every eigenvalue of Hermitian matrix is real. Let $\{v_i\}_{1 \le i \le n}$ be the set of orthonormal basis of $\Omega$ such that
For convenience, assume that all $\lambda_i$’s are distinct. Note that $v = \Sigma_{i=1}^{n} a_i v_i$ such that $\Sigma_{i=1}^{n} |a_i|^2 = 1$. When the state $v$ is measured using the operator $\Omega$, the following results are obtained: the eigenvalue $\lambda_i$ can be measured with a probability of $|a_i|^2$ and the state $v$ collapses to the state $v_i$.
Let’s better understand measurement through an example.
$v = \left(\frac{1}{2}, \frac{\sqrt{3}}{2}\right) \in \mathbb{C}^2$, $\Omega = \begin{pmatrix} -2 & \\ & 1 \end{pmatrix}$라 하자. 그러면 $\Omega$의 고유벡터는 $(1, 0)$과 $(0, 1)$이다. 이때 $(1, 0)$과 $(0, 1)$의 고유값은 각각 $-2$와 $1$이다. 그러므로
Let $v = \left(\frac{1}{2}, \frac{\sqrt{3}}{2}\right) \in \mathbb{C}^2$ and $\Omega = \begin{pmatrix} -2 & \\ & 1 \end{pmatrix}$. Then eigenvectors of $\Omega$ are $(1, 0)$ and $(0, 1)$. Then eigenvalues of $(1, 0)$ and $(0, 1)$ are $-2$ and $1$, respectively. Therefore
$v$를 1-큐비트의 상태라 하자. $\Omega$를 다음을 만족하는 에르미트 행렬이라 하자.
$v_1 := \frac{1}{\sqrt{2}}|0\rangle + \frac{1}{\sqrt{2}}|1\rangle$, $v_2 := \frac{1}{\sqrt{2}}|0\rangle - \frac{1}{\sqrt{2}}|1\rangle$이라 하고 $v = \frac{1}{\sqrt{3}}|0\rangle + \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{3}}|1\rangle$이라 하자. 그러면 $v = \frac{1+\sqrt{2}}{\sqrt{6}}v_1 + \frac{1-\sqrt{2}}{\sqrt{6}}v_2$이다. 그러므로
역주. 원문은 두 측정값의 확률이 모두 $((1+\sqrt2)/\sqrt6)^2$로 인쇄되어 있으나, $v = \frac{1+\sqrt2}{\sqrt6}v_1 + \frac{1-\sqrt2}{\sqrt6}v_2$이므로 둘째 확률은 $((1-\sqrt2)/\sqrt6)^2$이어야 한다.
Let $v$ be a state in one qubit. Let $\Omega$ be a hermitian matrix such that
Let $v_1 := \frac{1}{\sqrt{2}}|0\rangle + \frac{1}{\sqrt{2}}|1\rangle$ and $v_2 := \frac{1}{\sqrt{2}}|0\rangle - \frac{1}{\sqrt{2}}|1\rangle$ Assume that $v = \frac{1}{\sqrt{3}}|0\rangle + \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{3}}|1\rangle$. Then $v = \frac{1+\sqrt{2}}{\sqrt{6}}v_1 + \frac{1-\sqrt{2}}{\sqrt{6}}v_2$. Therefore
$\Omega$를 다음을 만족하는 에르미트 행렬이라 하자.
$v = \frac{1}{\sqrt{2}}\left(|0\rangle + |1\rangle\right)$을 상태라 하자. 그러면
Let $\Omega$ be a hermitian matrix such that
Let $v = \frac{1}{\sqrt{2}}\left(|0\rangle + |1\rangle\right)$ be a state. Then
에르미트 행렬의 정의를 말하라.
행렬 $\Omega \in M_n(\mathbb{C})$가 자신의 켤레전치와 같을 때, 즉
일 때(성분으로 쓰면 모든 $i, j$에 대하여 $\omega_{ji} = \overline{\omega_{ij}}$일 때) $\Omega$를 에르미트 행렬이라 한다. 노트에서 쓰이는 에르미트 행렬의 성질은 다음과 같다: 에르미트 행렬은 대각화가능하고, 모든 고유값이 실수이며, 고유벡터로 이루어진 정규직교기저를 가진다.
예를 들어 다음 행렬은 에르미트 행렬이다.
Give the definition of Hermitian matrix.
A matrix $\Omega \in M_n(\mathbb{C})$ is called Hermitian if it equals its own conjugate transpose, i.e.,
(equivalently, $\omega_{ji} = \overline{\omega_{ij}}$ for all $i, j$). The properties of Hermitian matrices used in the notes are: a Hermitian matrix is diagonalizable, every eigenvalue is real, and it admits an orthonormal basis of eigenvectors.
For example, the following matrix is Hermitian.
$v$를 상태라 하자. $v$에 대한 “측정”을 설명하라.
1. 측정과 관련된 행렬 $\Omega$의 성질을 말하라.
2. $v$를 $\Omega$로 측정할 때의 측정값을 구하라.
3. $v$를 $\Omega$로 측정할 때 각 측정값에 대응하는 $v$의 상태를 구하라.
1. 측정과 관련된 행렬 $\Omega$는 $H = \mathbb{C}^n$ 위의 에르미트 행렬이다. 그러므로 $\Omega$는 실수인 고유값 $\lambda_i$들과, 그에 대응하는 정규직교 고유기저 $\{v_i\}_{1 \le i \le n}$를 가지며(편의상 $\lambda_i$들은 서로 다르다고 가정한다) $\Omega v_i = \lambda_i v_i$를 만족한다.
2. $v = \Sigma_{i=1}^{n} a_i v_i$이고 $\Sigma_{i=1}^{n} |a_i|^2 = 1$이라 쓰면, $v$를 $\Omega$로 측정할 때 얻는 측정값은 고유값 $\lambda_i$이고, 그 확률은 $|a_i|^2$이다.
3. 측정값 $\lambda_i$를 얻은 뒤 $v$의 상태는 그에 대응하는 고유벡터 $v_i$로 붕괴한다. 정리하면 다음과 같다.
Let $v$ be a state. Explain “measure” for $v$.
1. Determine the properties of the matrix $\Omega$ related to measurement.
2. Find the measurement when $v$ is measured using $\Omega$.
3. Determine the state of $v$ corresponding to each measurement value when $v$ is measured using $\Omega$.
1. The matrix $\Omega$ related to measurement is a Hermitian matrix on $H = \mathbb{C}^n$. Hence $\Omega$ has real eigenvalues $\lambda_i$ and a corresponding orthonormal eigenbasis $\{v_i\}_{1 \le i \le n}$ (for convenience, assume the $\lambda_i$’s are distinct) satisfying $\Omega v_i = \lambda_i v_i$.
2. Writing $v = \Sigma_{i=1}^{n} a_i v_i$ with $\Sigma_{i=1}^{n} |a_i|^2 = 1$, measuring $v$ using $\Omega$ yields the eigenvalue $\lambda_i$ as the measurement, with probability $|a_i|^2$.
3. After the eigenvalue $\lambda_i$ is measured, the state $v$ collapses to the corresponding eigenvector $v_i$. In summary,
$v = \frac{1}{\sqrt{5}}|0\rangle + \frac{2}{\sqrt{5}}|1\rangle$, $\Omega = \begin{pmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$라 하자.
1. 측정값이 2일 확률은 얼마인가?
2. 측정값이 1일 확률은 얼마인가?
$\Omega$의 고유벡터는 $|0\rangle = (1, 0)$ (고유값 $2$)과 $|1\rangle = (0, 1)$ (고유값 $1$)이고, $\{|0\rangle, |1\rangle\}$은 이미 정규직교기저이다. $v = \frac{1}{\sqrt{5}}|0\rangle + \frac{2}{\sqrt{5}}|1\rangle$이므로,
1. 측정값이 $2$일 확률은 $\left(\frac{1}{\sqrt{5}}\right)^2 = \frac{1}{5}$이고, 이때 새 상태는 $|0\rangle$이다.
2. 측정값이 $1$일 확률은 $\left(\frac{2}{\sqrt{5}}\right)^2 = \frac{4}{5}$이고, 이때 새 상태는 $|1\rangle$이다.
두 확률의 합은 $\frac{1}{5} + \frac{4}{5} = 1$이다.
Let $v = \frac{1}{\sqrt{5}}|0\rangle + \frac{2}{\sqrt{5}}|1\rangle$ and $\Omega = \begin{pmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$.
1. What is probability with measurement 2?
2. What is probability with measurement 1?
The eigenvectors of $\Omega$ are $|0\rangle = (1, 0)$ (eigenvalue $2$) and $|1\rangle = (0, 1)$ (eigenvalue $1$), and $\{|0\rangle, |1\rangle\}$ is already orthonormal. Since $v = \frac{1}{\sqrt{5}}|0\rangle + \frac{2}{\sqrt{5}}|1\rangle$,
1. the probability of measuring $2$ is $\left(\frac{1}{\sqrt{5}}\right)^2 = \frac{1}{5}$, with new state $|0\rangle$.
2. the probability of measuring $1$ is $\left(\frac{2}{\sqrt{5}}\right)^2 = \frac{4}{5}$, with new state $|1\rangle$.
The two probabilities sum to $\frac{1}{5} + \frac{4}{5} = 1$.
4.6 Hadamard and CNOT gate · 아다마르 게이트와 CNOT 게이트
아다마르 게이트는 다음을 만족하는 1-큐비트 게이트이다.
$|+\rangle$은 $\frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle + |1\rangle)$을, $|-\rangle$은 $\frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle - |1\rangle)$을 나타낸다고 하자. 그러면 간단히,
$|0\rangle := (1, 0)$, $|1\rangle := (0, 1)$이라 정의하자. 그러면 아다마르 게이트에 대응하는 행렬은 다음과 같다.
The Hadamard gate is a 1-qubit gate such that
Let $|+\rangle$ denote $\frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle + |1\rangle)$ and $|-\rangle$ denote $\frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle - |1\rangle)$. Then simply,
Define $|0\rangle := (1, 0)$ and $|1\rangle := (0, 1)$. Then the matrix corresponding to the Hadamard gate is as follows
여러 게이트를 기호로 나타내자. 다음 기호는 CNOT 게이트와 SWAP 게이트를 나타낸다. $B \oplus A \equiv B + A \ (\bmod\ 2)$임에 주목하자.
그림 파일의 [Figure.1]은 CNOT 게이트의 기호에, [Figure.2]는 SWAP 게이트의 기호에 대응한다.
역주. 노트에 첨부되지 않은 별도의 그림 파일을 가리킨다.
Let us represent various gates using symbols. The following symbols represent the controlled NOT gate and the SWAP gate. Note that $B \oplus A \equiv B + A \ (\bmod\ 2)$.
Figure file’s [Figure.1] corresponds to the symbol for a CNOT gate, and [Figure.2] corresponds to the symbol for a SWAP gate.
아다마르 게이트를 설명하라.
아다마르 게이트는 다음 행렬로 주어지는 1-큐비트 게이트이다.
$|+\rangle := \frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle + |1\rangle)$, $|-\rangle := \frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle - |1\rangle)$라 하면
이고, 일반적으로 $\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle \mapsto \alpha|+\rangle + \beta|-\rangle$로 대응된다. $H\overline{H}^{T} = I$이므로 $H$는 유니터리 행렬이고, $H^2 = I$이므로 $H$는 자기 자신의 역행렬이다. 아다마르 게이트는 기저 상태 하나를 균등한 중첩 상태로 바꾼다. 예를 들어 $H|0\rangle$을 측정하면 확률 $\frac{1}{2}$로 $0$을, 확률 $\frac{1}{2}$로 $1$을 얻는다. 이러한 성질 때문에 아다마르 게이트는 양자 알고리즘의 시작 단계에서 중첩을 만드는 데 쓰인다.
Explain the Hadamard gate.
The Hadamard gate is a 1-qubit gate given by the matrix
Let $|+\rangle := \frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle + |1\rangle)$ and $|-\rangle := \frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle - |1\rangle)$. Then
and in general $\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle \mapsto \alpha|+\rangle + \beta|-\rangle$. Since $H\overline{H}^{T} = I$, $H$ is a unitary matrix, and since $H^2 = I$, $H$ is its own inverse. The Hadamard gate turns a basis state into an equal superposition; for instance, measuring $H|0\rangle$ gives $0$ with probability $\frac{1}{2}$ and $1$ with probability $\frac{1}{2}$. Because of this, the Hadamard gate is used to create superpositions at the start of quantum algorithms.
그림 파일의 [Figure.3]과 [Figure.4]를 바탕으로, 각 그림에 대응하는 $|A\rangle|B\rangle$ 상태를 각각 구하라.
역주. 노트에 첨부되지 않은 별도의 그림 파일을 가리킨다.
역주. 그림 파일이 노트에 첨부되어 있지 않으므로, 앞선 주석의 [Figure.1]이 CNOT 게이트, [Figure.2]가 SWAP 게이트의 기호였던 것과 일관되게 [Figure.3]은 CNOT 게이트, [Figure.4]는 SWAP 게이트가 두 큐비트 입력 $|A\rangle|B\rangle$ (첫 번째 큐비트 $A$가 제어 큐비트, 두 번째 큐비트 $B$가 표적 큐비트)에 작용한다고 가정하고, 이 해석 아래에서 풀이한다.
[Figure.3] (CNOT 게이트). 예제 4.10의 진리표대로, CNOT 게이트는 제어 큐비트 $A$는 그대로 두고 표적 큐비트를 $B \oplus A$로 바꾸므로 출력 상태는 $|A\rangle|B \oplus A\rangle$이다.
| 입력 $|A\rangle|B\rangle$ | 출력 $|A\rangle|B \oplus A\rangle$ |
|---|---|
| $|00\rangle$ | $|00\rangle$ |
| $|01\rangle$ | $|01\rangle$ |
| $|10\rangle$ | $|11\rangle$ |
| $|11\rangle$ | $|10\rangle$ |
$|00\rangle = (1, 0, 0, 0)$, $|01\rangle = (0, 1, 0, 0)$, $|10\rangle = (0, 0, 1, 0)$, $|11\rangle = (0, 0, 0, 1)$이라 하면, 예제 4.10의 행렬을 그대로 써서 CNOT 게이트에 대응하는 행렬은 다음과 같다.
따라서 일반적인 중첩 상태 $a|00\rangle + b|01\rangle + c|10\rangle + d|11\rangle$은 다음과 같이 대응된다.
[Figure.4] (SWAP 게이트). SWAP 게이트는 두 큐비트를 서로 맞바꾸므로 출력 상태는 $|B\rangle|A\rangle$이다.
| 입력 $|A\rangle|B\rangle$ | 출력 $|B\rangle|A\rangle$ |
|---|---|
| $|00\rangle$ | $|00\rangle$ |
| $|01\rangle$ | $|10\rangle$ |
| $|10\rangle$ | $|01\rangle$ |
| $|11\rangle$ | $|11\rangle$ |
같은 기저 순서 $|00\rangle, |01\rangle, |10\rangle, |11\rangle$에서 SWAP 게이트에 대응하는 행렬은 다음과 같다.
따라서 일반적인 중첩 상태는 다음과 같이 대응된다.
참고로 SWAP 게이트는 제어와 표적을 번갈아 맡은 세 번의 CNOT 게이트를 이어붙여 구현할 수 있다.
Based on [Figure.3] and [Figure.4] in the Figure file, determine the respective $|A\rangle|B\rangle$ states corresponding to each Figure.
Note. The figure file is not included with the notes. Consistently with the preceding note, where [Figure.1] was the symbol for the CNOT gate and [Figure.2] for the SWAP gate, we take [Figure.3] to be the CNOT gate and [Figure.4] the SWAP gate, each acting on the two-qubit input $|A\rangle|B\rangle$ (the first qubit $A$ as control, the second qubit $B$ as target), and solve under this reading.
[Figure.3] (CNOT gate). As in the truth table of Example 4.10, the CNOT gate leaves the control qubit $A$ unchanged and replaces the target qubit by $B \oplus A$, so the output state is $|A\rangle|B \oplus A\rangle$.
| Input $|A\rangle|B\rangle$ | Output $|A\rangle|B \oplus A\rangle$ |
|---|---|
| $|00\rangle$ | $|00\rangle$ |
| $|01\rangle$ | $|01\rangle$ |
| $|10\rangle$ | $|11\rangle$ |
| $|11\rangle$ | $|10\rangle$ |
Letting $|00\rangle = (1, 0, 0, 0)$, $|01\rangle = (0, 1, 0, 0)$, $|10\rangle = (0, 0, 1, 0)$, $|11\rangle = (0, 0, 0, 1)$, the matrix of the CNOT gate from Example 4.10 is
Hence a general superposition $a|00\rangle + b|01\rangle + c|10\rangle + d|11\rangle$ maps as
[Figure.4] (SWAP gate). The SWAP gate exchanges the two qubits, so the output state is $|B\rangle|A\rangle$.
| Input $|A\rangle|B\rangle$ | Output $|B\rangle|A\rangle$ |
|---|---|
| $|00\rangle$ | $|00\rangle$ |
| $|01\rangle$ | $|10\rangle$ |
| $|10\rangle$ | $|01\rangle$ |
| $|11\rangle$ | $|11\rangle$ |
In the same basis order $|00\rangle, |01\rangle, |10\rangle, |11\rangle$, the matrix of the SWAP gate is
Hence a general superposition maps as
Incidentally, the SWAP gate can be implemented as three CNOT gates with alternating control and target.
References · 참고문헌
[1] D. Burton, EBOOK: Elementary Number Theory. McGraw Hill, 2010.
[1] D. Burton, EBOOK: Elementary Number Theory. McGraw Hill, 2010.