Comencemos con una definición matemática precisa de las purificaciones.
Definición
Sea X un sistema en un estado representado por una matriz de densidad ρ, y sea ∣ψ⟩ un vector de estado cuántico de un par (X,Y), que produce ρ al tomar la traza parcial sobre Y:
ρ=TrY(∣ψ⟩⟨ψ∣).
El vector de estado ∣ψ⟩ se denomina entonces una purificación de ρ.
El estado puro ∣ψ⟩⟨ψ∣, expresado como matriz de densidad en lugar de vector de estado cuántico, también se denomina frecuentemente purificación de ρ cuando se satisface la ecuación de la definición — sin embargo, generalmente usamos el término para un vector de estado cuántico.
El término purificación se utiliza también de forma más general cuando el orden de los sistemas está invertido, cuando los sistemas y estados tienen otros nombres (naturalmente), y cuando hay más de dos sistemas.
Por ejemplo, si ∣ψ⟩ es un vector de estado cuántico que representa un estado puro de un sistema compuesto (A,B,C), y la ecuación
ρ=TrB(∣ψ⟩⟨ψ∣)
se cumple para una matriz de densidad ρ que representa un estado del sistema (A,C), entonces ∣ψ⟩ sigue denominandose una purificación de ρ.
Sin embargo, en el marco de esta lección, nos centramos en la forma específica descrita en la definición.
Las propiedades y hechos sobre purificaciones según está definición se generalizan típicamente a más de dos sistemas reordenando los sistemas y dividiendolos en dos sistemas compuestos, uno de los cuales desempena el papel de X y el otro el papel de Y.
Sean X e Y dos sistemas cualesquiera y ρ un estado dado de X.
Demostraremos que existe un vector de estado cuántico ∣ψ⟩ de (X,Y) que purificaρ — que es otra forma de decir que ∣ψ⟩ es una purificación de ρ — siempre que el sistema Y sea lo suficientemente grande.
En particular, si Y tiene al menos tantos estados clásicos como X, para cualquier estado ρ existe necesariamente una purificación de esta forma.
Para algunos estados ρ se necesitan menos estados clásicos de Y;
en general, rank(ρ) estados clásicos de Y son necesarios y suficientes para la existencia de un vector de estado cuántico de (X,Y) que purifique ρ.
Consideremos primero una representación arbitraria de ρ como combinación convexa de n estados puros, para un entero positivo n arbitrario.
ρ=a=0∑n−1pa∣ϕa⟩⟨ϕa∣
En esta expresión, (p0,…,pn−1) es un vector de probabilidad y ∣ϕ0⟩,…,∣ϕn−1⟩ son vectores de estado cuántico de X.
Una forma de obtener tal expresión es el teorema espectral, donde n es el número de estados clásicos de X, p0,…,pn−1 son los valores propios de ρ y ∣ϕ0⟩,…,∣ϕn−1⟩ son vectores propios ortonormales correspondientes a estos valores propios.
De hecho, no es necesario incluir en la suma los términos correspondientes a los valores propios nulos de ρ, lo que nos permite alternativamente elegir n=rank(ρ) y tomar p0,…,pn−1 como los valores propios no nulos de ρ.
Este es el valor minimo de n para el que existe una expresión de la forma anterior.
Para ser claros: no es necesario que la representación elegida de ρ como combinación convexa de estados puros provenga del teorema espectral — esta es solo una forma de obtener tal expresión.
En particular, n puede ser un entero positivo arbitrario, los vectores unitarios ∣ϕ0⟩,…,∣ϕn−1⟩ no necesitan ser ortogonales, y las probabilidades p0,…,pn−1 no necesitan ser valores propios de ρ.
Ahora podemos identificar una purificación de ρ como sigue.
∣ψ⟩=a=0∑n−1pa∣ϕa⟩⊗∣a⟩
Aquí suponemos que los estados clásicos de Y incluyen los valores 0,…,n−1.
Si no es así, se puede sustituir cualquier selección de n estados clásicos distintos de Y en lugar de 0,…,n−1.
Verificar que se trata efectivamente de una purificación de ρ es una simple cuestión de calcular la traza parcial, lo cual puede hacerse de las dos formas equivalentes siguientes.
donde ∣ψθ⟩=cos(θ)∣0⟩+sin(θ)∣1⟩.
El vector de estado cuántico
cos(π/8)∣ψπ/8⟩⊗∣0⟩+sin(π/8)∣ψ5π/8⟩⊗∣1⟩
que describe un estado puro del par (X,Y), es por tanto una purificación de ρ.
Alternativamente, podemos escribir
ρ=21∣0⟩⟨0∣+21∣+⟩⟨+∣.
Esta es una combinación convexa de estados puros, pero no una descomposición espectral, ya que ∣0⟩ y ∣+⟩ no son ortogonales y 1/2 no es un valor propio de ρ.
No obstante, el vector de estado cuántico
A continuación discutimos las descomposiciones de Schmidt, es decir, expresiones de vectores de estado cuántico de pares de sistemas que adoptan una forma determinada.
Las descomposiciones de Schmidt están estrechamente relacionadas con las purificaciones y son también muy útiles por si mismas.
Cuando se piensa en un vector de estado cuántico dado ∣ψ⟩ de un par de sistemas, el primer paso suele ser identificar o considerar una descomposición de Schmidt de ese estado.
Definición
Sea ∣ψ⟩ un vector de estado cuántico dado de un par de sistemas (X,Y). Una descomposición de Schmidt de ∣ψ⟩ es una expresi ón de la forma
∣ψ⟩=a=0∑r−1pa∣xa⟩⊗∣ya⟩,
donde p0,…,pr−1 son números reales positivos que suman 1 y ambos conjuntos {∣x0⟩,…,∣xr−1⟩} y {∣y0⟩,…,∣yr−1⟩} son ortonormales.
Los valores
p0,…,pr−1
en una descomposición de Schmidt de ∣ψ⟩ se denominan coeficientes de Schmidt, que están determinados de forma única (salvo su orden) — son los unicos números reales positivos que pueden aparecer en una expresión de ∣ψ⟩ de esta forma.
Los conjuntos
{∣x0⟩,…,∣xr−1⟩}y{∣y0⟩,…,∣yr−1⟩},
en cambio, no están determinados de forma única, y la libertad en la elección de estos conjuntos de vectores se aclara en la explicación siguiente.
Ahora mostraremos que un vector de estado cuántico dado ∣ψ⟩ posee efectivamente una descomposición de Schmidt, y aprenderemos como encontrar una.
Consideremos primero una base (no necesariamente ortogonal) arbitraria {∣x0⟩,…,∣xn−1⟩} del espacio vectorial correspondiente al sistema X.
Como es una base, siempre existe una selección única de vectores ∣z0⟩,…,∣zn−1⟩, para la cual se cumple la siguiente ecuación.
∣ψ⟩=a=0∑n−1∣xa⟩⊗∣za⟩(1)
Supongamos, por ejemplo, que {∣x0⟩,…,∣xn−1⟩} es la base estándar de X.
Bajo la suposición de que el conjunto de estados clásicos de X es {0,…,n−1}, esto significa que ∣xa⟩=∣a⟩ para cada a∈{0,…,n−1}, y obtenemos
∣ψ⟩=a=0∑n−1∣a⟩⊗∣za⟩
cuando
∣za⟩=(⟨a∣⊗IY)∣ψ⟩
para cada a∈{0,…,n−1}.
Tales expresiones las consideramos frecuentemente al pensar en una medición en la base estándar de X.
Es importante notar que la fórmula
∣za⟩=(⟨a∣⊗IY)∣ψ⟩
para los vectores ∣z0⟩,…,∣zn−1⟩ en este ejemplo solo funciona porque {∣0⟩,…,∣n−1⟩} es una base ortonormal.
En general, si {∣x0⟩,…,∣xn−1⟩} es una base no necesariamente ortonormal, los vectores ∣z0⟩,…,∣zn−1⟩ están determinados de forma única por la ecuación (1), pero se necesita una fórmula diferente.
Una forma de encontrarlos es identificar primero vectores ∣w0⟩,…,∣wn−1⟩ tales que la ecuación
⟨wa∣xb⟩={10a=ba=b
se satisfaga para todos a,b∈{0,…,n−1}, tras lo cual tenemos
∣za⟩=(⟨wa∣⊗IY)∣ψ⟩.
Para una base dada {∣x0⟩,…,∣xn−1⟩} del espacio vectorial de X, los vectores únicamente determinados ∣z0⟩,…,∣zn−1⟩, para los cuales se cumple la ecuación (1), no satisfacen necesariamente propiedades especiales, incluso si {∣x0⟩,…,∣xn−1⟩} es una base ortonormal.
Sin embargo, si elegimos {∣x0⟩,…,∣xn−1⟩} como una base ortonormal de vectores propios del estado reducido
ρ=TrY(∣ψ⟩⟨ψ∣)
ocurre algo interesante.
Más precisamente: para la colección únicamente determinada {∣z0⟩,…,∣zn−1⟩}, para la cual se cumple la ecuación (1), resulta que está colección debe ser ortogonal.
En detalle, consideremos una descomposición espectral de ρ.
ρ=a=0∑n−1pa∣xa⟩⟨xa∣
Aquí denotamos los valores propios de ρ como p0,…,pn−1 en reconocimiento del hecho de que ρ es una matriz de densidad — el vector de valores propios (p0,…,pn−1) forma por tanto un vector de probabilidad — mientras que {∣x0⟩,…,∣xn−1⟩} es una base ortonormal de vectores propios correspondientes a estos valores propios.
Para ver que la colección única {∣z0⟩,…,∣zn−1⟩}, para la cual se cumple la ecuación (1), es necesariamente ortogonal, podemos empezar calculando la traza parcial.
Esta expresión debe coincidir con la descomposición espectral de ρ.
Dado que {∣x0⟩,…,∣xn−1⟩} es una base, concluimos que el conjunto de matrices
{∣xa⟩⟨xb∣:a,b∈{0,…,n−1}}
es linealmente independiente, y por tanto
⟨zb∣za⟩={pa0a=ba=b,
lo que demuestra que {∣z0⟩,…,∣zn−1⟩} es ortogonal.
Casi hemos obtenido una descomposición de Schmidt de ∣ψ⟩.
Falta descartar los términos en (1) para los cuales pa=0 y luego escribir ∣za⟩=pa∣ya⟩ para un vector unitario ∣ya⟩ para cada uno de los términos restantes.
Una forma conveniente de hacer esto comienza observando que podemos numerar los pares valor propio/vector propio en una descomposición espectral del estado reducido ρ de forma arbitraria — por tanto podemos suponer que los valores propios están ordenados de forma decreciente:
p0≥p1≥⋯≥pn−1.
Con r=rank(ρ) encontramos p0,…,pr−1>0 y pr=⋯=pn−1=0.
Entonces tenemos
ρ=a=0∑r−1pa∣xa⟩⟨xa∣,
y podemos escribir el vector de estado cuántico ∣ψ⟩ como