数学基础 -- 线性代数之酉矩阵

酉矩阵(Unitary Matrix)

酉矩阵是线性代数中一种重要的矩阵类型,特别在量子力学和信号处理等领域有广泛的应用。以下是酉矩阵的定义、性质以及使用和计算的例子。

1. 定义

酉矩阵是一个复矩阵 U U U ,满足以下条件:

U † U = U U † = I U^{\dagger} U = U U^{\dagger} = I U†U=UU†=I

其中:

  • U † U^{\dagger} U† 是矩阵 U U U 的共轭转置矩阵,即 U U U 的转置矩阵再取元素的共轭。
  • I I I 是单位矩阵。

换句话说,矩阵 U U U 的逆矩阵等于它的共轭转置矩阵: U − 1 = U † U^{-1} = U^{\dagger} U−1=U†。

2. 性质

  • 保持内积 :酉矩阵保持向量的内积不变,即对于任意向量 v \mathbf{v} v 和 w \mathbf{w} w,有 ⟨ U v , U w ⟩ = ⟨ v , w ⟩ \langle U\mathbf{v}, U\mathbf{w} \rangle = \langle \mathbf{v}, \mathbf{w} \rangle ⟨Uv,Uw⟩=⟨v,w⟩。
  • 规范性:酉矩阵的列向量和行向量都是单位向量,并且相互正交。这意味着每列向量的模为1,且不同列向量的内积为0。
  • 特征值 :酉矩阵的特征值的模长为1,即如果 λ \lambda λ 是 U U U 的特征值,那么 ∣ λ ∣ = 1 |\lambda| = 1 ∣λ∣=1。
  • 稳定性:酉矩阵的模不变性在物理学中非常重要,特别是在量子力学中,它表示量子态的演化是稳定的、不改变量子态的整体性质。

3. 使用例子:量子计算中的酉矩阵

在量子计算中,酉矩阵常用于表示量子比特的状态演化。例如,一个量子比特的状态可以表示为向量 ψ = ( α β ) \mathbf{\psi} = \begin{pmatrix} \alpha \\ \beta \end{pmatrix} ψ=(αβ),其中 α \alpha α 和 β \beta β 是复数,满足 ∣ α ∣ 2 + ∣ β ∣ 2 = 1 |\alpha|^2 + |\beta|^2 = 1 ∣α∣2+∣β∣2=1。

假设我们有一个量子门操作 U U U ,它是一个酉矩阵。比如,帕里矩阵(Hadamard gate)是一个常用的量子门:

H = 1 2 ( 1 1 1 − 1 ) H = \frac{1}{\sqrt{2}} \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{pmatrix} H=2 1(111−1)

应用这个量子门 H H H 到量子比特状态 ψ \mathbf{\psi} ψ 上,会得到新的量子状态:

ψ ′ = H ψ = 1 2 ( 1 1 1 − 1 ) ( α β ) = 1 2 ( α + β α − β ) \mathbf{\psi'} = H\mathbf{\psi} = \frac{1}{\sqrt{2}} \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \alpha \\ \beta \end{pmatrix} = \frac{1}{\sqrt{2}} \begin{pmatrix} \alpha + \beta \\ \alpha - \beta \end{pmatrix} ψ′=Hψ=2 1(111−1)(αβ)=2 1(α+βα−β)

新的量子状态 ψ ′ \mathbf{\psi'} ψ′ 是通过酉矩阵 H H H 作用得到的,并且这个操作是保范的,即新状态的模仍然为1。

4. 计算例子:验证矩阵是否为酉矩阵

假设我们有以下矩阵 U U U:

U = 1 2 ( 1 1 1 1 1 − 1 1 − 1 1 1 − 1 − 1 1 − 1 − 1 1 ) U = \frac{1}{2} \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ 1 & 1 & -1 & -1 \\ 1 & -1 & -1 & 1 \end{pmatrix} U=21 11111−11−111−1−11−1−11

我们要验证 U U U 是否是一个酉矩阵。

第一步:计算矩阵 U U U 的共轭转置矩阵 U † U^{\dagger} U†

U † = U T = 1 2 ( 1 1 1 1 1 − 1 1 − 1 1 1 − 1 − 1 1 − 1 − 1 1 ) U^{\dagger} = U^{T} = \frac{1}{2} \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ 1 & 1 & -1 & -1 \\ 1 & -1 & -1 & 1 \end{pmatrix} U†=UT=21 11111−11−111−1−11−1−11

(因为矩阵 U U U 的元素都是实数,所以共轭转置矩阵就是转置矩阵)

第二步:计算 U † U U^{\dagger}U U†U

U † U = 1 2 ( 1 1 1 1 1 − 1 1 − 1 1 1 − 1 − 1 1 − 1 − 1 1 ) 1 2 ( 1 1 1 1 1 − 1 1 − 1 1 1 − 1 − 1 1 − 1 − 1 1 ) U^{\dagger}U = \frac{1}{2} \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ 1 & 1 & -1 & -1 \\ 1 & -1 & -1 & 1 \end{pmatrix} \frac{1}{2} \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 & -1 \\ 1 & 1 & -1 & -1 \\ 1 & -1 & -1 & 1 \end{pmatrix} U†U=21 11111−11−111−1−11−1−11 21 11111−11−111−1−11−1−11

展开运算结果为:

U † U = 1 4 ( 4 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 ) = ( 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ) = I U^{\dagger}U = \frac{1}{4} \begin{pmatrix} 4 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 4 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 4 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 4 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} = I U†U=41 4000040000400004 = 1000010000100001 =I

因为 U † U = I U^{\dagger}U = I U†U=I,所以 U U U 是一个酉矩阵。

相关推荐
民乐团扒谱机6 小时前
【读论文】纠缠双梳光谱学
量子计算
啵啵鱼爱吃小猫咪6 小时前
机械臂能量分析
线性代数·机器学习·概率论
李乾文7 小时前
量子计算 量子密钥分发(QKD)
量子计算·量子密钥分发·qkd
李乾文7 小时前
量子计算 狄拉克符号与量子叠加态
量子计算·狄拉克符号·量子叠加态
明明真系叻8 小时前
2026.2.8周报
量子计算
Physicist in Geophy.8 小时前
一维波动方程(从变分法角度)
线性代数·算法·机器学习
AI科技星9 小时前
从ZUFT光速螺旋运动求导推出自然常数e
服务器·人工智能·线性代数·算法·矩阵
李乾文10 小时前
量子计算 量子密钥分发-B92协议
量子计算·量子密钥分发·qkd·b92
_OP_CHEN10 小时前
【算法基础篇】(五十八)线性代数之高斯消元法从原理到实战:手撕模板 + 洛谷真题全解
线性代数·算法·蓝桥杯·c/c++·线性方程组·acm/icpc·高斯消元法
李乾文10 小时前
量子计算 量子密钥分发-BB84协议
量子计算·量子密钥分发·qkd·bb84