密度算符

本文介绍了量子力学中混合态的概念及其描述方式——密度矩阵。详细解释了如何利用密度矩阵求解可观测量的期望值,并讨论了复合系统下约化密度矩阵的作用及意义。

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混合态


如果系统并非处于一个态中,而是以概率p1p1处于|ψ1|ψ1⟩,以概率p2p2处于态|ψ2|ψ2⟩中,这种状态无法用一个态矢量来描述,称之为混合态(原来的态称之为纯态)。一般情况下,设量子系统以概率pipi处于状态|ψi|ψi⟩,且ipi=1∑ipi=1,则称{pi,|ψi}{pi,|ψi⟩}是一个纯态的系综。

混合态系统以概率p1p1处于|ψ1|ψ1⟩,以概率p2p2处于态|ψ2|ψ2⟩,相比纯态系统|ψ=c1|ψ1+c2|ψ2|ψ⟩=c1|ψ1⟩+c2|ψ2⟩有本质不同:混合态系统并非相干叠加。对于纯态,设可观测量AA,则观测A取值aiai的概率为

|ai|ψ|2=|c1ai|ψ1+c2ai|ψ2|2|⟨ai|ψ⟩|2=|c1⟨ai|ψ1⟩+c2⟨ai|ψ2⟩|2
而对于混合态,这个概率为
p1|ai|ψ1|2+p2|ai|ψ2|2p1|⟨ai|ψ1⟩|2+p2|⟨ai|ψ2⟩|2

密度算符

为了简便描述混合态,引入描述系统的密度算符ρρ. 对于系综{pi,|ψi}{pi,|ψi⟩},密度算符ρρ定义为

ρ=ipi|ψiψi|ρ=∑ipi|ψi⟩⟨ψi|
其中ipi=1∑ipi=1,且|ψi|ψi⟩是归一化的,但并不要求相互正交。

为对处于混合态的系统求某个可观测量的期望,首先对其中各个纯态求期望,再按照pipi加权平均:

A=ipiψi|A|ψi⟨A⟩=∑ipi⟨ψi|A|ψi⟩
假设一组标准正交基|n|n⟩,满足n|nn|=1∑n|n⟩⟨n|=1,则插入上式得到
A=n,ipiψi|nn|A|ψi=nn|A(i|ψipiψi|)|n=nn|Aρ|n=tr(Aρ)⟨A⟩=∑n,ipi⟨ψi|n⟩⟨n|A|ψi⟩=∑n⟨n|A(∑i|ψi⟩pi⟨ψi|)|n⟩=∑n⟨n|Aρ|n⟩=tr(Aρ)
而得到观测值ajaj的概率等于
Wj=i|aj|ψi|2pi=aj|ρ|ajWj=∑i|⟨aj|ψi⟩|2pi=⟨aj|ρ|aj⟩

密度矩阵

密度矩阵是密度算符在某个表象下的矩阵。其性质主要有

  1. tr(ρ)=1tr(ρ)=1,直接计算矩阵的迹并利用完全性关系可得。
  2. 混合态tr(ρ2)<1tr(ρ2)<1,而纯态等于11.
    tr(ρ2)=n,i,jn|ψipiψi|ψjpjψj|n=ipi(ipj|ψi|ψj|2)
    混合态对于给定的ψi|⟨ψi|上式右端括号一定小于11,所以上式小于ipi=1;而纯态明显等于11。这可用来进行是否为混合态的判定。
  3. 一个算符ρ和某系综{pi,|ψi}{pi,|ψi⟩}对应,当且仅当tr(ρ)=1tr(ρ)=1ρρ是半正定的。证略。
  4. 若混合态由一系列相互正交的态构成,则ρρ的本征态就是这些态|ψi|ψi⟩,对应的本征值就是pipi.

复合系统的密度算符和约化密度算符

对于一个两粒子复合系统,态空间的基矢是各自基矢的直积。设1粒子和2粒子各有一套标准正交基{|ϕi}{|ϕi⟩}{|χm}{|χm⟩},则复合系统基矢为|ϕi|χm|ϕi⟩|χm⟩。设系统处于纯态

|ψ=imci,m|ϕi|χm|ψ⟩=∑i∑mci,m|ϕi⟩|χm⟩
则复合系统的密度矩阵为
ρ=i,im,m|ϕi|χmci,mci,mϕi|χm|ρ=∑i,i′∑m,m′|ϕi′⟩|χm′⟩ci′,m′ci,m∗⟨ϕi|⟨χm|
对于混合态,密度矩阵写法类似。

现在求1粒子的某个可观测量F(1)F(1)的期望,算符F(1)F(1)原本只作用在1粒子的态空间中,为使得其能够作用在复合系统中,使用F(1)IF(1)⊗I代替之。则期望为

F(1)=tr[(F(1)I)ρ]=j,jn,nϕj|χn|F(1)|ϕj|χnϕj|χn|ρ|ϕj|χn=j,jϕj|F(1)|ϕjnϕj|χn|ρ|χn|ϕj⟨F(1)⟩=tr[(F(1)⊗I)ρ]=∑j,j′∑n,n′⟨ϕj′|⟨χn′|F(1)|ϕj⟩|χn⟩⟨ϕj|⟨χn|ρ|ϕj′⟩|χn′⟩=∑j,j′⟨ϕj′|F(1)|ϕj⟩∑n⟨ϕj|⟨χn|ρ|χn⟩|ϕj′⟩
ρ(1)=nχn|ρ|χn=tr2(ρ)ρ(1)=∑n⟨χn|ρ|χn⟩=tr2(ρ)(称为对2粒子求偏迹),则有(利用完全性关系)
F(1)=tr[F(1)ρ(1)]⟨F(1)⟩=tr[F(1)ρ(1)]
其中ρ(1)ρ(1)称为描述1粒子的约化密度矩阵。从上可知,有复合系统的密度矩阵求偏迹可以得出单个粒子的约化密度矩阵,从约化密度矩阵可以得出关于该粒子的一些状态信息。

如果一个2粒子复合系统的密度矩阵可以写成ρ=ρ1ρ2ρ=ρ1⊗ρ2的形式(并非所有的复合系统密度矩阵都能写成两个小系统的密度矩阵的直积形式),则一定有ρ(1)=tr2(ρ)=ρ1ρ(1)=tr2(ρ)=ρ1ρ(2)=tr1(ρ)=ρ2ρ(2)=tr1(ρ)=ρ2。为证明,设ρ1=i|ϕipiϕi|ρ1=∑i|ϕi⟩pi⟨ϕi|ρ2=m|χmqmχm|ρ2=∑m|χm⟩qm⟨χm|则有

ρ=i,m|ϕi|χmpiqmϕi|χm|ρ=∑i,m|ϕi⟩|χm⟩piqm⟨ϕi|⟨χm|
利用偏迹的定义,有
tr1(ρ)=jϕj|i,m|ϕi|χmpiqmϕi|ϕjχm|=ipim|χmqmχm|=ρ2tr1(ρ)=∑j⟨ϕj|∑i,m|ϕi⟩|χm⟩piqm⟨ϕi|ϕj⟩⟨χm|=∑ipi∑m|χm⟩qm⟨χm|=ρ2
对2粒子求偏迹类似。

引入密度矩阵和约化密度矩阵以后,“一个系统到底处于哪几个态的混合”和“复合系统的一部分是处于纯态还是混合态”这两个问题将会变得很奇特。

先暴露第一个问题。密度矩阵性质4的前提是构成混合态的各纯态都是正交的,现在假设各态|ψi|ψi⟩不成交,但因为ρρ是半正定的,必然可以做谱分解ρ=i|ϕiλiϕi|ρ=∑i|ϕi⟩λi⟨ϕi|,从这个式子中可以看出该系统也可视为相互正交的ϕiϕi混合构成。这两种看法到底哪个正确?密度算符能给出量子力学能得到的所有信息,因为密度算符一样,所以这两种看法都正确。

为暴露第二个问题,考虑两粒子系统的Bell态(|00+|11)/2(|00⟩+|11⟩)/2,计算它的密度矩阵,再对2粒子求偏迹得到1粒子的约化密度矩阵ρ(1)=I/2ρ(1)=I/2. 从复合系统来看,系统显然处于纯态,但是只看1粒子的约化密度矩阵,则tr(p(1)2)=1/2<1tr(p(1)2)=1/2<1因此是混合态。这是由于复合系统处于纠缠态导致的,可以证明,如果复合系统处于一个纯态,且该纯态是两个子系统的直积态,则子系统的约化密度矩阵给出的一定是纯态。

Schmidt分解和纯化

Schmidt分解定理假设|ψ|ψ⟩是复合系统AB的一个纯态,则存在系统A的标准正交基{|iA}{|iA⟩}和系统B的标准正交基{|iB}{|iB⟩}满足

|ψ=iλi|iA|iB|ψ⟩=∑iλi|iA⟩|iB⟩
其中λiλi称为Schmidt系数,是非负实数,且满足iλ2i=1∑iλi2=1.

作为一个应用,考虑|ψ|ψ⟩是复合系统AB的一个纯态,可对它进行Schmidt分解,代入密度算符,得到

ρ=ijλiλj|iA|iBjA|jB|ρ=∑i∑jλiλj|iA⟩|iB⟩⟨jA|⟨jB|
据此求出系统A的约化密度算符为
ρ(A)=iλ2i|iAiA|ρ(A)=∑iλi2|iA⟩⟨iA|
系统B的约化密度算符类似。

纯化指的是针对一个处于混合态的系统,通过引入另一个假想的子系统,从而使得复合系统处于纯态。给定系统AA的状态ρ(A),引入另一个假想的系统RRR具有和AA相同的状态空间. 设ρ(A)=ipi|iAiA|,则对复合系统AR定义纯态

|AR=ipi|iA|iR|AR⟩=∑ipi|iA⟩|iR⟩
则混合态的密度算符为ρ=|ARAR|ρ=|AR⟩⟨AR|,据此求系统AA的约化密度算符为
trR(|ARAR|)=i,jpipj|iAjA|δij=ρ(A)
恰好满足。这就通过引入了一个假想的子系统RR使得系统A的混合态变成复合系统的一个纯态|AR|AR⟩.
<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何用Python计算量子力学中的密度矩阵的问题。首先,我需要回顾一下密度矩阵的基本概念。密度矩阵是用来描述量子系统统计状态的工具,特别是当系统处于混合态时。它通常表示为纯态的系综的概率加权和,或者通过部分迹来约化复合系统的状态。 用户提到了参考引用中的内容,特别是引用[2]提到了使用Python实现量子力学的例子,以及引用[3]中提到的toqito库。这可能意味着用户希望看到具体的代码示例,并且可能需要使用现有的库来简化计算。 首先,我需要确定密度矩阵的计算方法。对于纯态,密度矩阵是态向量外积的期望值。对于混合态,则是各个纯态密度矩阵的概率加权和。此外,对于复合系统,可能需要通过部分迹来获得子系统的密度矩阵。 接下来,我应该考虑用户可能的背景。他们可能已经了解量子力学的基础知识,但需要具体的编程指导。因此,提供分步骤的示例代码会很有帮助。同时,用户提到了toqito库,所以需要展示如何使用该库中的相关函数,比如partial_trace。 我需要确保代码示例的正确性。例如,当计算纯态的密度矩阵时,正确的做法是计算态向量的外积。在Python中,可以使用numpy库的outer函数来实现。对于混合态的例子,需要构造各个纯态的密度矩阵,并按概率加权求和。 另外,引用[2]中提到了使用向量表示函数和矩阵表示算符,这可能涉及到将量子态表示为向量,并使用矩阵运算来处理它们。因此,在示例代码中使用numpy数组是合适的。 在编写部分迹的示例时,需要注意如何将复合系统的张量积分解,并对其中一个子系统进行迹操作。toqito的partial_trace函数可以简化这一过程,但需要正确指定要保留和约化的子系统。 用户还可能关心如何验证他们的计算结果是否正确。例如,纯态的密度矩阵的迹平方应该等于1,而密度矩阵本身应该是秩1的矩阵。混合态的密度矩阵的迹平方应该小于1。这些验证步骤可以作为代码中的注释或附加说明。 最后,需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用相关的参考文献。同时,生成的相关问题应该与密度矩阵的应用、验证和扩展相关,帮助用户进一步探索。</think>### 如何用 Python 计算量子力学中的密度矩阵? 密度矩阵(密度算符)是量子力学中描述量子系统统计状态的核心工具,适用于纯态和混合态。以下是分步实现方法及代码示例: --- #### 1. **纯态密度矩阵** 纯态密度矩阵定义为态向量与其共轭转置的外积: $$\rho = |\psi\rangle \langle\psi|$$ **代码示例**: ```python import numpy as np # 定义纯态 |ψ> = (1/√2)(|0> + |1>) psi = np.array([1/np.sqrt(2), 1/np.sqrt(2)]) # 计算密度矩阵 rho_pure = np.outer(psi, psi.conj()) print("纯态密度矩阵:\n", rho_pure) ``` **验证**: - 迹为 1:`np.trace(rho_pure)` 应输出 1.0。 - 纯态条件:`np.trace(rho_pure @ rho_pure)` 应输出 1.0。 --- #### 2. **混合态密度矩阵** 混合态密度矩阵是多个纯态密度矩阵的概率加权和: $$\rho = \sum_i p_i |\psi_i\rangle \langle\psi_i|$$ **代码示例**: ```python # 定义两个纯态 |ψ1> = |0>, |ψ2> = |1> psi1 = np.array([1, 0]) psi2 = np.array([0, 1]) prob = [0.6, 0.4] # 概率权重 # 计算混合态密度矩阵 rho_mixed = prob[0] * np.outer(psi1, psi1.conj()) + prob[1] * np.outer(psi2, psi2.conj()) print("混合态密度矩阵:\n", rho_mixed) ``` **验证**: - 迹为 1:`np.trace(rho_mixed)` 应输出 1.0。 - 混合态条件:`np.trace(rho_mixed @ rho_mixed)` 应小于 1.0。 --- #### 3. **复合系统的约化密度矩阵** 对于复合系统 $A \otimes B$,子系统的约化密度矩阵通过对另一子系统取部分迹得到: $$\rho_A = \text{Tr}_B(\rho_{AB})$$ **代码示例(使用 `toqito` 库)**: ```python from toqito.states import basis from toqito.matrix_ops import partial_trace # 定义复合系统 Bell 态 |Φ+> = (|00> + |11>)/√2 e0, e1 = basis(2, 0), basis(2, 1) bell_state = (np.kron(e0, e0) + np.kron(e1, e1)) / np.sqrt(2) rho_bell = np.outer(bell_state, bell_state.conj()) # 对子系统 B 取部分迹(保留子系统 A) rho_A = partial_trace(rho_bell, [2, 2], 2) # 参数说明:输入矩阵、子系统维度列表、待约化的子系统索引 print("约化密度矩阵(子系统 A):\n", rho_A) ``` --- #### 4. **使用 `qutip` 库简化操作** `qutip` 提供了更直观的量子力学计算接口: ```python from qutip import basis, ket2dm, ptrace # 纯态密度矩阵 psi = (basis(2, 0) + basis(2, 1)).unit() rho_pure = ket2dm(psi) # 复合系统部分迹 rho_AB = rho_pure.tensor(rho_pure) # 示例:复合系统密度矩阵 rho_A = ptrace(rho_AB, 0) # 保留第一个子系统 ``` --- ### 关键注意事项 1. **数值稳定性**:高维密度矩阵计算需注意浮点精度误差。 2. **物理意义验证**: - 密度矩阵应为半正定矩阵(特征值非负)。 - 迹必须为 1。 3. **库依赖**:`numpy` 提供基础运算,`toqito` 和 `qutip` 封装了量子信息专用函数[^2][^3]。 ---
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