15、幺正信道与优超化:理论与应用解析

幺正信道与优超化:理论与应用解析

1. 幺正信道的基本性质

在量子信息理论中,幺正信道是一类重要的量子操作。对于任意信道 $\Phi \in C(X)$,这里 $X$ 是一个复欧几里得空间,它必然存在至少一个密度算符不动点,即存在一个密度算符 $\rho \in D(X)$ 使得 $\Phi(\rho) = \rho$。这一结论可以通过 Brouwer 不动点定理得出,但由于信道是线性映射,我们可以给出一个更简单的证明。

考虑一个正的且保迹的映射 $\Phi \in T(X)$,对于每个非负整数 $n$,定义映射 $\Psi_n \in T(X)$ 为:
[
\Psi_n(X) = \frac{1}{2^n} \sum_{k = 0}^{2^n - 1} \Phi^k(X)
]
同时定义集合 $C_n = { \Psi_n(\rho) : \rho \in D(X) }$。由于 $\Phi$ 是线性、正的且保迹的,所以 $\Psi_n$ 也具有这些性质,进而 $C_n$ 是 $D(X)$ 的一个紧致凸子集。并且,对于任意 $\rho \in D(X)$,有 $\Psi_{n + 1}(\rho) = \frac{1}{2} \Psi_n(\rho) + \frac{1}{2} \Psi_n(\Phi^{2^n}(\rho)) \in C_n$,这意味着 $C_{n + 1} \subseteq C_n$。

因为每个 $C_n$ 都是紧致的,且 $C_{n + 1} \subseteq C_n$ 对所有 $n$ 成立,所以必然存在一个元素 $\rho$ 包含在所有这些集合的交集中,即 $\rho \in C_0 \cap C_1 \cap \

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最解)进,进过程中,会自动选择良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳的搜索算法,是进算法的一种。 进算法最初是借鉴了进生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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