捌拾陆- 海森堡不确定性原理

继续学习

Hello,我又来了,又来一个简单的(看到后续的非常复杂,所以先不看先)

又是一个物理理解的基础 海森堡不确定性原理

有时候真搞不懂,大学学完的东西为什么现在就是完全忘记了

另外还得有空复习一下数学原理,所以看一下 量子计算 - 02 - 数学基础与狄拉克符号

1. 海森堡不确定性原理

这东西物理原理就十分复杂,而且上网查下就行

目前只 聚焦 他对计算的影响,以及由此带来的对 量子计算 基础的理解

好,教程里面,第一句就是

在这里插入图片描述

还是一下子跳过了许多东西,相当于直接给结论了 ( 你还是不是教程啊哥哥 )

2. 推导 ΔA

第一点中,关于 A 的不确定度 ΔA ,定义为

在这里插入图片描述

我当时就懵了,按我理解 <A> 是一个实数 ,为什么一个矩阵可以减一个实数?

然后问了一下

在这里插入图片描述

好吧,可以减的,然后,继续展开

在这里插入图片描述

这里有一个比较不懂的点:

  1. 为什么第3点取期望值时,可以直接对里面每个元素取期望值,而不是作为一个整体取期望值?
  2. 为什么 <A> 的期望值仍然是 <A>

解答来了

在这里插入图片描述

好的,是我对线性代数不熟…

补充一下物理定义

在这里插入图片描述

3. 推导不下去

看了好多的推导过程的起点是

在这里插入图片描述

ΔA 是没有根号的,问了一下,反馈

在这里插入图片描述

十分绝望

4. 继续看 ΔAΔB

从新来

在这里插入图片描述

又要构造一些 ∣f⟩=ΔA∣ψ⟩ 中间变量,快疯了

这里有一个很神奇的东西,叫 柯西–施瓦茨不等式 ( 这个就是中学数学了 )

得到

在这里插入图片描述

这里又有点懵了,

ΔA=A−⟨A⟩ 这部分,因为一个矩阵减去一个实数,应该是一个矩阵

而下面的 ∥f∥=ΔA 又是一个实数呢?

问了一下大模型,他说

在这里插入图片描述

好吧,一个是实数,一个是算符,好吧

5. 最难的地方了,什么是对易和反对易

好了,实在是太难了,我决定先不看,下次再来

再见

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