37、量子典型性与条件量子典型性解析

量子典型性与条件量子典型性解析

1. 量子典型性基础

首先定义一个密度算符 $\tilde{\rho} {A_n\tilde{B}_n}$,其形式为:
$\tilde{\rho}
{A_n\tilde{B} n} \equiv \rho {A_n} \otimes \rho_{B_n} \neq \rho_{A_nB_n}$
该算符的边缘密度算符与 $\rho_{A_nB_n}$ 的边缘密度算符等价。我们可以对状态 $\tilde{\rho} {A_n\tilde{B}_n}$ 处于典型子空间 $T {\delta}^{A_nB_n}$ 的概率进行界定:
$Tr[\Pi_{\delta}^{A_nB_n}\tilde{\rho}_{A_n\tilde{B}_n}] \leq 2^{-n(I(A;B)-3\delta)}$

这里有一个相关练习,即证明上述界:
$Tr[\Pi_{\delta}^{A_nB_n}\tilde{\rho}_{A_n\tilde{B}_n}] \leq 2^{-n(I(A;B)-3\delta)}$

2. 条件量子典型性

条件量子典型性的概念与经典领域中的条件典型性有一定相似性,但由于不同量子态不必完全可区分,也存在一些差异。这些技术工具对于开发通过量子信道发送公共或私有经典信息的方案非常重要。

2.1 条件量子信息源

考虑一个具有概率分布 $p_X(x)$ 的随机变量 $X$,其字母表为 $X$,基数为 $|X|$。将量子系统 $X$ 与随机变量 $X$ 关联,并使用正交归一集合 $

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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