क्वांटम अवस्थाओं तद्रूपता

क्वांटम यांत्रिकी में, विशेष रूप से क्वांटम सूचना सिद्धांत में, निष्ठा दो क्वांटम अवस्थाओं की निकटता का एक माप है। यह संभावना व्यक्त करता है कि एक राज्य दूसरे के रूप में पहचाने जाने के लिए एक परीक्षा उत्तीर्ण करेगा। निष्ठा मिश्रित अवस्था (भौतिकी) के स्थान पर एक मीट्रिक (गणित) नहीं है, लेकिन इसका उपयोग इस स्थान पर ब्यूर्स मीट्रिक को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है।

दो घनत्व मैट्रिक्स दिए गए हैं $$\rho$$ और $$\sigma$$, निष्ठा को आम तौर पर मात्रा के रूप में परिभाषित किया जाता है $$F(\rho, \sigma) = \left(\operatorname{tr} \sqrt{\sqrt\rho \sigma\sqrt\rho}\right)^2$$. विशेष मामले में जहां $$\rho$$ और $$\sigma$$ जितना राज्य का प्रतिनिधित्व करते हैं, अर्थात्, $$\rho=|\psi_\rho\rangle\!\langle\psi_\rho|$$ और $$\sigma=|\psi_\sigma\rangle\!\langle\psi_\sigma|$$, परिभाषा राज्यों के बीच वर्ग ओवरलैप को कम करती है: $$F(\rho, \sigma)=|\langle\psi_\rho|\psi_\sigma\rangle|^2$$. जबकि सामान्य परिभाषा से यह स्पष्ट नहीं है, निष्ठा सममित है: $$F(\rho,\sigma)=F(\sigma,\rho)$$.

प्रेरणा
दो यादृच्छिक चर दिए गए हैं $$X,Y$$ मूल्यों के साथ $$(1, ..., n)$$ (श्रेणीबद्ध चर) और संभावनाएँ $$p = (p_1,p_2,\ldots,p_n)$$ और $$q = (q_1,q_2,\ldots,q_n)$$, की निष्ठा $$X$$ और $$Y$$ मात्रा के रूप में परिभाषित किया गया है


 * $$F(X,Y) = \left(\sum _i \sqrt{p_i q_i}\right)^2$$.

निष्ठा यादृच्छिक चर के सीमांत वितरण से संबंधित है। यह उन चरों के संयुक्त वितरण के बारे में कुछ नहीं कहता है। दूसरे शब्दों में, निष्ठा $$F(X,Y)$$ के आंतरिक गुणनफल का वर्ग है $$(\sqrt{p_1}, \ldots ,\sqrt{p_n})$$ और $$(\sqrt{q_1}, \ldots ,\sqrt{q_n})$$ यूक्लिडियन अंतरिक्ष में वैक्टर के रूप में देखा गया। नोटिस जो $$F(X,Y) = 1$$ अगर और केवल अगर $$p = q$$. सामान्य रूप में, $$0 \leq F(X,Y) \leq 1$$. माप (गणित) $$\sum _i \sqrt{p_i q_i}$$ भट्टाचार्य गुणांक के रूप में जाना जाता है।

दो संभाव्यता वितरण की भिन्नता के शास्त्रीय भौतिकी माप को देखते हुए, कोई दो क्वांटम राज्यों की भिन्नता के माप को निम्नानुसार प्रेरित कर सकता है। यदि कोई प्रयोगकर्ता यह निर्धारित करने का प्रयास कर रहा है कि क्या क्वांटम अवस्था दो संभावनाओं में से एक है $$\rho$$ या $$\sigma$$, राज्य पर वे जो सबसे सामान्य संभावित माप कर सकते हैं वह एक POVM  है, जिसे हर्मिटियन ऑपरेटर सकारात्मक-निश्चित मैट्रिक्स ऑपरेटर (गणित) के एक सेट द्वारा वर्णित किया गया है। $$\{F_i\} $$. यदि प्रयोगकर्ता को राज्य दिया गया है $$\rho$$, वे परिणाम देखेंगे $$i$$ संभाव्यता के साथ $$p_i = \operatorname{tr}( \rho F_i )$$, और इसी तरह संभाव्यता के साथ $$q_i = \operatorname{tr}( \sigma F_i )$$ के लिए $$\sigma$$. क्वांटम अवस्थाओं के बीच अंतर करने की उनकी क्षमता $$\rho$$ और $$\sigma$$ तब यह शास्त्रीय संभाव्यता वितरण के बीच अंतर करने की उनकी क्षमता के बराबर है $$p$$ और $$q$$. स्वाभाविक रूप से, प्रयोगकर्ता सबसे अच्छा पीओवीएम चुनेंगे जो वे पा सकते हैं, इसलिए यह क्वांटम निष्ठा को वर्ग भट्टाचार्य गुणांक के रूप में परिभाषित करने के लिए प्रेरित करता है जब सभी संभावित पीओवीएम पर चरम सीमा होती है। $$\{F_i\} $$:


 * $$F(\rho,\sigma) = \min_{\{F_i\}} F(X,Y) = \min_{\{F_i\}} \left(\sum _i \sqrt{\operatorname{tr}( \rho F_i ) \operatorname{tr}( \sigma F_i )}\right)^{2}.$$

फुच्स और केव्स द्वारा यह दिखाया गया कि यह स्पष्ट रूप से सममित परिभाषा अगले भाग में दिए गए सरल असममित सूत्र के बराबर है।

परिभाषा
दो घनत्व मैट्रिक्स ρ और σ दिए जाने पर, 'निष्ठा' को परिभाषित किया गया है
 * $$F(\rho, \sigma) = \left(\operatorname{tr} \sqrt{\sqrt{\rho} \sigma \sqrt{\rho}}\right)^2,$$

जहां, एक सकारात्मक अर्धनिश्चित मैट्रिक्स के लिए $$M$$, $$\sqrt{M}$$ जैसा कि वर्णक्रमीय प्रमेय द्वारा दिया गया है, इसके अद्वितीय मैट्रिक्स वर्गमूल को दर्शाता है। शास्त्रीय परिभाषा से यूक्लिडियन आंतरिक उत्पाद को हिल्बर्ट-श्मिट ऑपरेटर | हिल्बर्ट-श्मिट आंतरिक उत्पाद द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है।

क्वांटम राज्य निष्ठा के कुछ महत्वपूर्ण गुण हैं:

\left[\operatorname{tr}\sqrt{\rho\sigma}\right]^2 = \left(\sum_k \sqrt{p_k q_k} \right)^2 = F(\boldsymbol p, \boldsymbol q),$$कहाँ $$p_k, q_k$$ के eigenvalues ​​हैं $$\rho,\sigma$$, क्रमश। इसे देखने के लिए याद रखें कि अगर $$[\rho,\sigma]=0$$ तब वे एक साथ विकर्णीय हो सकते हैं: $$ \rho = \sum_i p_i | i \rangle \langle i | \text{ and } \sigma = \sum_i q_i | i \rangle \langle i |,$$ताकि $$ \operatorname{tr}\sqrt{\rho\sigma} = \operatorname{tr}\left(\sum_k \sqrt{p_k q_k} |k\rangle\!\langle k|\right) = \sum_k \sqrt{p_k q_k}.$$ F(\rho, \sigma) = \left(\operatorname{tr} \sqrt{ | \psi_\rho \rangle \langle \psi_\rho | \sigma | \psi_\rho \rangle \langle \psi_\rho |} \right)^2 = \langle \psi_\rho | \sigma | \psi_\rho \rangle \left(\operatorname{tr} \sqrt{ | \psi_\rho \rangle \langle \psi_\rho |} \right)^2 = \langle \psi_\rho | \sigma | \psi_\rho \rangle. $$अगर दोनों $$\rho$$ और $$\sigma$$ शुद्ध हैं, $$\rho=|\psi_\rho\rangle\!\langle\psi_\rho|$$ और $$\sigma=|\psi_\sigma\rangle\!\langle\psi_\sigma|$$, तब $$F(\rho, \sigma) = |\langle\psi_\rho|\psi_\sigma\rangle|^2$$. यह उपरोक्त अभिव्यक्ति से तुरंत अनुसरण करता है $$\rho$$ शुद्ध।
 * समरूपता. $$F(\rho,\sigma)=F(\sigma,\rho)$$.
 * बंधे हुए मूल्य। किसी के लिए $$\rho$$ और $$\sigma$$, $$0\le F(\rho,\sigma) \le 1$$, और $$F(\rho,\rho)=1$$.
 * संभाव्यता वितरणों के बीच निष्ठा के साथ संगति। अगर $$\rho$$ और $$\sigma$$ कम्यूटेटर, परिभाषा को सरल बनाता है $$F(\rho,\sigma) =
 * शुद्ध अवस्थाओं के लिए सरलीकृत अभिव्यक्तियाँ। अगर $$\rho$$ शुद्धता (क्वांटम यांत्रिकी) है, $$\rho=|\psi_\rho\rangle\!\langle\psi_\rho|$$, तब $$F(\rho,\sigma) = \langle\psi_\rho|\sigma|\psi_\rho\rangle$$. यह इस प्रकार है $$

 मैट्रिक्स मानदंड का उपयोग करके निष्ठा के लिए एक समकक्ष अभिव्यक्ति लिखी जा सकती है
 * समतुल्य अभिव्यक्ति.


 * $$F(\rho, \sigma)= \lVert \sqrt{\rho} \sqrt{\sigma} \rVert_\operatorname{tr}^2 = \Big(\operatorname{tr}|\sqrt\rho\sqrt\sigma|\Big)^2,$$

जहां एक ऑपरेटर का निरपेक्ष मान यहां परिभाषित किया गया है $$|A|\equiv \sqrt{A^\dagger A}$$.

 अगर $$\rho$$ और $$\sigma$$ दोनों qubit अवस्थाएँ हैं, निष्ठा की गणना इस प्रकार की जा सकती है
 * क्वैबिट के लिए स्पष्ट अभिव्यक्ति।
 * $$F(\rho, \sigma) = \operatorname{tr}(\rho\sigma)+2\sqrt{\det(\rho)\det(\sigma)}.$$

क्यूबिट अवस्था का मतलब है कि $$\rho$$ और $$\sigma$$ द्वि-आयामी मैट्रिक्स द्वारा दर्शाया गया है। यह परिणाम उस पर गौर करने के बाद आता है $$M=\sqrt{\rho}\sigma\sqrt{\rho}$$ इसलिए, मैट्रिक्स की एक निश्चितता है $$\operatorname{tr}\sqrt{M}=\sqrt{\lambda_1}+\sqrt{\lambda_2}$$, कहाँ $$\lambda_1$$ और $$\lambda_2$$ के (गैरनकारात्मक) eigenvalues ​​हैं $$M$$. अगर $$\rho$$ (या $$\sigma$$) शुद्ध है, इस परिणाम को और भी सरल बनाया गया है $$F(\rho,\sigma) = \operatorname{tr}(\rho\sigma)$$ तब से $$\mathrm{Det}(\rho) = 0$$ शुद्ध अवस्था के लिए.

वैकल्पिक परिभाषा
कुछ लेखक वैकल्पिक परिभाषा का उपयोग करते हैं $$F':=\sqrt{F}$$ और इस मात्रा को निष्ठा कहते हैं। की परिभाषा $$F$$ हालाँकि यह अधिक सामान्य है।  भ्रम की स्थिति से बचने के लिए, $$F'$$ वर्गमूल निष्ठा कहा जा सकता है। किसी भी मामले में यह सलाह दी जाती है कि जब भी निष्ठा का प्रयोग किया जाए तो अपनाई गई परिभाषा को स्पष्ट किया जाए।

एकात्मक अपरिवर्तन
प्रत्यक्ष गणना से पता चलता है कि निष्ठा एकात्मक परिवर्तन (क्वांटम यांत्रिकी) द्वारा संरक्षित है, अर्थात।


 * $$\; F(\rho, \sigma) = F(U \rho \; U^*, U \sigma U^*) $$

किसी भी एकात्मक ऑपरेटर के लिए $$U$$.

उहल्मन का प्रमेय
हमने देखा कि दो शुद्ध अवस्थाओं के लिए, उनकी निष्ठा ओवरलैप के साथ मेल खाती है। उहल्मन का प्रमेय इस कथन को मिश्रित अवस्थाओं में उनकी शुद्धि के संदर्भ में सामान्यीकृत किया गया है:

प्रमेय मान लीजिए कि ρ और σ C पर कार्य करने वाले घनत्व आव्यूह हैंn. चलो आर$1/2$ ρ और का अद्वितीय धनात्मक वर्गमूल हो

$$ $$ ρ की क्वांटम अवस्था का शुद्धिकरण हो (इसलिए $$\textstyle \{|e_i\rangle\}$$ एक लंबात्मक आधार है), तो निम्नलिखित समानता कायम है:
 * \psi _{\rho} \rangle = \sum_{i=1}^n (\rho^{{1}/{2}} | e_i \rangle) \otimes | e_i \rangle \in \mathbb{C}^n \otimes \mathbb{C}^n


 * $$F(\rho, \sigma) = \max_{|\psi_{\sigma} \rangle} | \langle \psi _{\rho}| \psi _{\sigma} \rangle |^2$$

कहाँ $$| \psi _{\sigma} \rangle$$ σ का शुद्धिकरण है। इसलिए, सामान्य तौर पर, शुद्धि के बीच निष्ठा अधिकतम ओवरलैप है।

प्रमाण का रेखाचित्र
एक साधारण प्रमाण को इस प्रकार रेखांकित किया जा सकता है। होने देना $$\textstyle |\Omega\rangle$$ वेक्टर को निरूपित करें


 * $$| \Omega \rangle= \sum_{i=1}^n | e_i \rangle \otimes | e_i \rangle $$

और पी$1/2$ σ का अद्वितीय धनात्मक वर्गमूल हो। हम देखते हैं कि, मैट्रिक्स गुणनखंडन में एकात्मक स्वतंत्रता और ऑर्थोनॉर्मल आधार चुनने के कारण, σ का एक मनमाना शुद्धिकरण रूप का होता है


 * $$| \psi_{\sigma} \rangle = ( \sigma^{{1}/{2}} V_1 \otimes V_2 ) | \Omega \rangle $$

जहां वीiएकात्मक संचालिका हैं। अब हम सीधे हिसाब लगाते हैं



= | \langle \Omega | ( \rho^{{1}/{2}} \otimes I) ( \sigma^{{1}/{2}} V_1 \otimes V_2 ) | \Omega \rangle |^2 = | \operatorname{tr} ( \rho^{{1}/{2}} \sigma^{{1}/{2}} V_1 V_2^T )|^2. $$ लेकिन सामान्य तौर पर, किसी भी वर्ग मैट्रिक्स ए और एकात्मक यू के लिए, यह सच है कि |tr(AU)| ≤ tr((ए*ए)$1/2$). इसके अलावा, समानता तब प्राप्त होती है जब यू*ए के ध्रुवीय अपघटन में एकात्मक संचालिका है। इससे सीधे उहल्मन की प्रमेय का अनुसरण होता है।
 * \langle \psi _{\rho}| \psi _{\sigma} \rangle |^2

स्पष्ट विघटन के साथ प्रमाण
हम यहां उहल्मन के प्रमेय को साबित करने के लिए एक वैकल्पिक, स्पष्ट तरीका प्रदान करेंगे।

होने देना $$|\psi_\rho\rangle$$ और $$|\psi_\sigma\rangle$$ की शुद्धि हो $$\rho$$ और $$\sigma$$, क्रमश। आरंभ करने के लिए, आइए हम उसे दिखाएं $$|\langle\psi_\rho|\psi_\sigma\rangle|\le\operatorname{tr}|\sqrt\rho\sqrt\sigma|$$.

राज्यों की शुद्धि का सामान्य रूप है:$$\begin{align} |\psi_\rho\rangle  &=\sum_k\sqrt{\lambda_k}|\lambda_k\rangle\otimes|u_k\rangle, \\ |\psi_\sigma\rangle &=\sum_k\sqrt{\mu_k}|\mu_k\rangle\otimes|v_k\rangle, \end{align}$$थे $$|\lambda_k\rangle, |\mu_k\rangle$$ के आइजन्वेक्टर हैं $$\rho,\ \sigma$$, और $$\{u_k\}_k, \{v_k\}_k$$ मनमाना ऑर्थोनॉर्मल आधार हैं। शुद्धि के बीच ओवरलैप है$$\langle\psi_\rho|\psi_\sigma\rangle = \sum_{jk}\sqrt{\lambda_j\mu_k} \langle\lambda_j|\mu_k\rangle\,\langle u_j|v_k\rangle = \operatorname{tr}\left(\sqrt\rho\sqrt\sigma U\right),$$जहां एकात्मक मैट्रिक्स $$U$$ परिभाषित किया जाता है$$U=\left(\sum_k |\mu_k\rangle\!\langle u_k| \right)\,\left(\sum_j |v_j\rangle\!\langle \lambda_j|\right).$$अब असमानता का उपयोग करके निष्कर्ष पर पहुंचा गया है $$|\operatorname{tr}(AU)|\le \operatorname{tr}(\sqrt{A^\dagger A})\equiv\operatorname{tr}|A|$$: $$|\langle\psi_\rho|\psi_\sigma\rangle|= \operatorname{tr}|\sqrt\rho\sqrt\sigma|.$$ध्यान दें कि यह असमानता मैट्रिक्स के एकल मानों पर लागू त्रिकोण असमानता है। दरअसल, एक सामान्य मैट्रिक्स के लिए $$A\equiv \sum_j s_j(A)|a_j\rangle\!\langle b_j|$$और एकात्मक $$U=\sum_j |b_j\rangle\!\langle w_j|$$, अपने पास$$\begin{align} \left|\operatorname{tr}\left(\sum_j s_j(A)|a_j\rangle\!\langle b_j| \,\,\sum_k |b_k\rangle\!\langle w_k| \right)\right| \\ &= \left|\sum_j s_j(A)\langle w_j|a_j\rangle\right|\\ &\le \sum_j s_j(A) \,|\langle w_j|a_j\rangle| \\ &\le \sum_j s_j(A) \\ &= \operatorname{tr}|A|, \end{align}$$कहाँ $$s_j(A)\ge 0$$ के (हमेशा वास्तविक और गैर-नकारात्मक) एकवचन मान हैं $$A$$, जैसा कि एकवचन मूल्य अपघटन में होता है। असमानता संतृप्त हो जाती है और जब समानता बन जाती है $$\langle w_j|a_j\rangle=1$$, तभी $$U=\sum_k |b_k\rangle\!\langle a_k|,$$ और इस तरह $$AU=\sqrt{AA^\dagger}\equiv |A|$$. उपरोक्त यह दर्शाता है $$|\langle\psi_\rho|\psi_\sigma\rangle|= \operatorname{tr}|\sqrt\rho\sqrt\sigma|$$ जब शुद्धि $$|\psi_\rho\rangle$$ और $$|\psi_\sigma\rangle$$ ऐसे हैं $$\sqrt\rho\sqrt\sigma U=|\sqrt\rho\sqrt\sigma|$$. चूँकि यह विकल्प राज्यों की परवाह किए बिना संभव है, हम अंततः यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं$$\operatorname{tr}|\sqrt\rho\sqrt\sigma|=\max|\langle\psi_\rho|\psi_\sigma\rangle|.$$
 * \operatorname{tr}(\sqrt\rho\sqrt\sigma U)| \le
 * \operatorname{tr}(AU)| &=

परिणाम
उहलमैन के प्रमेय के कुछ तात्कालिक परिणाम हैं
 * निष्ठा अपने तर्कों में सममित है, अर्थात F (ρ,σ) = F (σ,ρ)। ध्यान दें कि यह मूल परिभाषा से स्पष्ट नहीं है।
 * एफ (ρ,σ) कॉची-श्वार्ज़ असमानता द्वारा [0,1] में निहित है।
 * एफ (ρ,σ) = 1 यदि और केवल यदि ρ = σ, चूँकि Ψρ = पी.एसσ तात्पर्य ρ = σ.

तो हम देख सकते हैं कि निष्ठा लगभग एक मीट्रिक की तरह व्यवहार करती है। इसे परिभाषित करके औपचारिक एवं उपयोगी बनाया जा सकता है
 * $$ \cos^2 \theta_{\rho\sigma} = F(\rho,\sigma) \,$$

राज्यों के बीच के कोण के रूप में $$\rho$$ और $$\sigma$$. उपरोक्त गुणों से यह निष्कर्ष निकलता है कि $$\theta_{\rho\sigma}$$ गैर-नकारात्मक है, अपने इनपुट में सममित है, और यदि और केवल यदि शून्य के बराबर है $$\rho = \sigma$$. इसके अलावा, यह सिद्ध किया जा सकता है कि यह त्रिभुज असमानता का पालन करता है, इसलिए यह कोण राज्य स्थान पर एक मीट्रिक है: फ़ुबिनी-अध्ययन मीट्रिक।

संगत संभाव्यता वितरण के बीच निष्ठा के साथ संबंध
होने देना $$\{E_k\}_k$$ एक मनमाना POVM|सकारात्मक ऑपरेटर-मूल्य माप (POVM) बनें; अर्थात्, सकारात्मक अर्धनिश्चित ऑपरेटरों का एक सेट $$E_k$$ संतुष्टि देने वाला $$\sum_k E_k=I$$. फिर, राज्यों के किसी भी जोड़े के लिए $$\rho$$ और $$\sigma$$, अपने पास $$ \sqrt{F(\rho,\sigma)} \le \sum_k \sqrt{\operatorname{tr}(E_k\rho)}\sqrt{\operatorname{tr}(E_k\sigma)} \equiv \sum_k \sqrt{p_k q_k}, $$ जहां अंतिम चरण में हमने संकेत दिया था $$p_k \equiv \operatorname{tr}(E_k \rho)$$ और $$q_k \equiv \operatorname{tr}(E_k \sigma)$$ मापने के द्वारा प्राप्त संभाव्यता वितरण $$\rho,\ \sigma$$ POVM के साथ $$\{E_k\}_k$$.

इससे पता चलता है कि दो क्वांटम राज्यों के बीच निष्ठा का वर्गमूल किसी भी संभावित POVM में संबंधित संभाव्यता वितरण के बीच भट्टाचार्य गुणांक द्वारा ऊपरी सीमा पर है। वास्तव में, यह अधिक सामान्यतः सत्य है $$F(\rho,\sigma)=\min_{\{E_k\}} F(\boldsymbol p,\boldsymbol q),$$ कहाँ $$F(\boldsymbol p, \boldsymbol q)\equiv\left(\sum_k\sqrt{p_k q_k}\right)^2$$, और सभी संभावित POVMs पर न्यूनतम लिया जाता है। अधिक विशेष रूप से, कोई यह साबित कर सकता है कि ऑपरेटर के ईजेनबेस में माप के अनुरूप प्रोजेक्टिव POVM द्वारा न्यूनतम प्राप्त किया जाता है $$\sigma^{-1/2}|\sqrt\sigma\sqrt\rho|\sigma^{-1/2}$$.

असमानता का प्रमाण
जैसा कि पहले दिखाया गया था, निष्ठा का वर्गमूल इस प्रकार लिखा जा सकता है $$\sqrt{F(\rho,\sigma)}=\operatorname{tr}|\sqrt\rho\sqrt\sigma|,$$जो एकात्मक संचालक के अस्तित्व के बराबर है $$U$$ ऐसा है कि

$$\sqrt{F(\rho,\sigma)}=\operatorname{tr}(\sqrt\rho\sqrt\sigma U).$$वो याद आ रहा है $$\sum_k E_k=I$$ यह किसी भी POVM के लिए सत्य है, फिर हम लिख सकते हैं$$\sqrt{F(\rho,\sigma)}=\operatorname{tr}(\sqrt\rho\sqrt\sigma U)= \sum_k\operatorname{tr}(\sqrt\rho E_k \sqrt\sigma U)=\sum_k\operatorname{tr}(\sqrt\rho \sqrt{E_k} \sqrt{E_k}\sqrt\sigma U) \le \sum_k\sqrt{\operatorname{tr}(E_k\rho)\operatorname{tr}(E_k \sigma)},$$जहां अंतिम चरण में हमने कॉची-श्वार्ज़ असमानता का उपयोग किया था $$|\operatorname{tr}(A^\dagger B)|^2\le\operatorname{tr}(A^\dagger A)\operatorname{tr}(B^\dagger B)$$.

क्वांटम संचालन के तहत व्यवहार
यह दिखाया जा सकता है कि गैर-चयनात्मक क्वांटम ऑपरेशन के दौरान दो अवस्थाओं के बीच निष्ठा कभी कम नहीं होती $$\mathcal E$$ राज्यों पर लागू होता है: $$F(\mathcal E(\rho),\mathcal E(\sigma)) \ge F(\rho,\sigma),$$ किसी भी ट्रेस-संरक्षण के लिए पूरी तरह से सकारात्मक मानचित्र $$\mathcal E$$.

दूरी का पता लगाने के लिए संबंध
हम मैट्रिक्स मानदंड के संदर्भ में दो मैट्रिक्स ए और बी के बीच ट्रेस दूरी को परिभाषित कर सकते हैं



D(A,B) = \frac{1}{2}\| A-B\|_{\rm tr} \,. $$ जब ए और बी दोनों घनत्व ऑपरेटर हैं, तो यह सांख्यिकीय दूरी का एक क्वांटम सामान्यीकरण है। यह प्रासंगिक है क्योंकि ट्रेस दूरी फुच्स-वैन डे ग्रेफ असमानताओं द्वारा निर्धारित निष्ठा पर ऊपरी और निचली सीमाएं प्रदान करती है,

1-\sqrt{F(\rho,\sigma)} \le D(\rho,\sigma) \le\sqrt{1-F(\rho,\sigma)} \,. $$ अक्सर ट्रेस दूरी की गणना करना या निष्ठा की तुलना में इसे बांधना आसान होता है, इसलिए ये रिश्ते काफी उपयोगी होते हैं। इस मामले में कि कम से कम एक राज्य शुद्ध अवस्था Ψ है, निचली सीमा को कड़ा किया जा सकता है।



1-F(\psi,\rho) \le D(\psi,\rho) \,. $$

संदर्भ

 * Quantiki: Fidelity