量子机器学习及区块链技术导论
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3.2.4 谱理论和张量积

谱理论(Spectral Theorem)可以方便地指定一个基,其算子是给定的对角矩阵。归一化算子是满足img的线性量子算子。

谱理论指出,对于作用在有限维Hilbert空间H上的每个归一化算子T,存在一个空间H的正交基,其中包含特征向量img,特征向量对应的特征值是imgT的特征值集合称为T的谱。

谱理论还指出,对于每个有限维归一化矩阵T都存在一个酉矩阵P,使得imgT,其中Λ为对角矩阵。T的对角项是Λ的特征值,P的列是T的特征向量的编码。例如,算子X在计算基态时的作用为:

img

算子的矩阵表示为:

img

X被对角化,即:

img

imgimg

因此X的特征值是1和-1,对应的特征向量是imgimg

在Dirac符号中,有:

img
img
img

特征向量是:

img

张量积(Tensor Product)是一种将空间、向量和算子组合在一起的方法。假设H1H2分别是n维和m维的Hilbert空间,则张量积空间img是一个新的、更大的Hilbert空间。H1H2的正交基imgimg构成新空间的正交基img,并具有一系列用于计算张量积的数学定理。