形式陈述
给定有限维酉算子 的归一化特征向量公理库特征值与特征向量Eigenvalue and eigenvector满足 Tv=λv 且 v 非零的标量 λ 与向量 v。 ,满足
算法假设已制备目标寄存器 的 ,并可实现相干受控幂 ,。令 ,寄存器顺序固定为 ,控制寄存器的整数编码是 。目标是测出近似相位 ,而非直接读出目标态的振幅。
从受控操作到 Fourier 信号
一般受控门定义为 。在特征态上,它把 变成 :目标态未变,控制线的相对相位改变。这是相位 kickback公理库量子查询中的相位 OraclePhase oracle in quantum query complexity · Phase-kickback oracle用输入 bit 控制计算基相位,并在受控接口下精确说明它与标准 bit oracle 的一查询双向转换。从布尔符号到一般单位圆特征值的推广。
将控制线初始化为 ,逐线做 ;以 控制 。由于这些幂作用在同一特征态上,得到
随后只在控制寄存器施加逆 Fourier 变换公理库量子 Fourier 变换Quantum Fourier transform · QFT从有限 Fourier 矩阵的酉性与二进制分解推导 Hadamard、受控相位门和位反转电路,并区分振幅变换与经典输出。 ,最后按计算基测量并输出 。这里 的定义采用正指数,故解码必须采用负指数。
完整的有限输出分布
结果 的振幅及概率为
若 ,单位根求和给出 。否则令 ,由有限几何级数及 得
分母为零时用前面的有限和解释,不能把 当作零概率。相位按模一比较;定义 。对最近的网格点 ,有 ,且
证明是选取该圆周距离的带符号代表 。当 时,,而 ;代回便得下界。 时概率为一;两个最近点并列时,上述界分别适用于两点。这是一次运行的常数成功率,尚不是任意高置信度保证。
直觉
直接对 测量看不见整体相位。控制寄存器增加了“未施加 ”的参考分支,使这个相位成为分支之间可干涉的相对相位。不同控制位让它累积 倍,逆 Fourier 变换再把转速转成整数标签。
控制位权、酉幂与相位输出 控制位在逆变换前各自呈现不同相位,却不能逐位独立测量后再拼接成答案。逆变换负责处理这些相位之间的进位关系;当真实相位没有有限二进制展开时,残余干涉表现为一整个概率分布。
例子与边界
三位精确读取
取 ,目标态为 ,所以 。在顺序 下, 分别产生模一相位 。控制寄存器成为
因此 后以概率一测得 ,输出 。这同时检验了幂次、正负号和位序;若用正向 解码,将得到负标签 ,而不是 。
两位估计 的全部结果
令 、。例如 时 ,于是
其余三项同理由有限和得到:
| 测得位串 |
输出 |
概率 |
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四项之和恰为一。最近点 的成功概率约为 ,相位误差为 ;算法既不确定输出二进制截断,也不可能用这四个输出值精确表示 。接近相位 时,最近输出可能是 ,所以误差必须按圆周距离解释。
特征态和受控接口不是自动获得的
若输入为 ,在有限维谱定理公理库有限维谱定理Finite-dimensional spectral theorem有限维实对称或复自伴算子存在正交规范特征向量基。给出的正交特征基中演算并忽略目标寄存器,得到 。这是按权重抽取特征相位的混合分布,不是对相位期望值做估计。应用必须另行解释特征态制备或所需特征空间的重叠概率。
只有未知 黑盒时,不能一般地免费给它加控制: 与 作为孤立黑盒相差不可观测的整体相位,而它们的受控版本在控制线留下不同的相对相位。本算法的受控访问假设必须在应用的 oracle 或已知门电路中落实。
推论与应用
资源账要区分两种接口。若外部直接提供各个受控幂,主算法调用它们 次;若每个幂靠重复受控 实现,总调用数为 。控制寄存器的 Fourier 电路另需 个门。因此分辨率随 缩小,并不代表基本查询成本也只随 增长。
若已知 的电路有 个门,且各门可按常数开销受控,直接实现的成本为 ;固定门集的近似合成还需额外精度分析。量子查询模型公理库量子查询模型Quantum query model · Quantum black-box model将输入封装为可在叠加索引上相干调用的 oracle,并只计输入相关调用次数的有限维量子黑盒模型。将输入无关门视为免费,只是一种计费约定,不能据此把一般受控幂或特征态制备记成免费。
量子计数公理库量子计数算法Quantum counting algorithm · Quantum approximate counting对 Grover iterate 做相位估计,将特征相位转换为标记比例并显式控制计数误差。把 Grover 迭代的两支特征相位折回同一个标记比例,因而不必先选出其中一支特征态。它仍须把上述有限分布转为计数误差,不能把一个 位相位输出直接等同于正确整数答案。
参考资料