⟨A⟩ = Tr(ρA) 从数学上来讲什么意思
当给定一个具体的密度矩阵ρ和一个可观测量A时,我们可以通过数值计算来演示〈A〉 = Tr(ρA) 的应用。
假设我们有以下密度矩阵和可观测量:
ρ = [0.6 0.3; 0.3 0.4]
A = [1 0; 0 -1]
我们首先计算ρA的乘积:
ρA = [0.6 0.3; 0.3 0.4] * [1 0; 0 -1]
= [0.6 -0.3; 0.3 -0.4]
然后计算乘积的迹:
Tr(ρA) = 0.6 + (-0.4)
= 0.2
最后,我们得到可观测量A的期望值:
〈A〉 = Tr(ρA)
= 0.2
因此,在这个例子中,可观测量A的期望值为0.2。
请注意,这只是一个简单的数值示例,用于演示〈A〉 = Tr(ρA) 的计算方法。在实际的量子力学应用中,密度矩阵和可观测量可能是更复杂的矩阵,需要进行更复杂的数值计算来求解期望值。
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
在这个方程中,〈A〉表示可观测量A的期望值,ρ表示量子系统的密度矩阵,A是一个可观测量(也是一个厄米算子)。
数学上,这个方程的意思可以解释如下:
Tr(ρA):表示密度矩阵ρ与可观测量A的乘积的迹运算。这个运算结果是一个复数。
〈A〉:表示可观测量A的期望值,也是一个复数。
方程〈A〉 = Tr(ρA) 的含义是,通过计算密度矩阵ρ与可观测量A的乘积的迹,可以得到可观测量A的期望值。换句话说,这个方程告诉我们如何计算量子系统在状态ρ下观测可观测量A的平均值。
在量子力学中,密度矩阵描述了量子系统的状态,而可观测量代表了可以测量和观察的物理量。方程〈A〉 = Tr(ρA) 是量子力学中一个重要的公式,它建立了密度矩阵和可观测量之间的关系,使得我们可以通过密度矩阵计算各种物理量的期望值。
相关文章:
⟨A⟩ = Tr(ρA) 从数学上来讲什么意思
当给定一个具体的密度矩阵ρ和一个可观测量A时,我们可以通过数值计算来演示〈A〉 Tr(ρA) 的应用。 假设我们有以下密度矩阵和可观测量: ρ [0.6 0.3; 0.3 0.4] A [1 0; 0 -1] 我们首先计算ρA的乘积: ρA [0.6 0.3; 0.3 0.4] * [1 0…...
Vue中的v-model指令的原理是什么?
在Vue中,v-model是一个双向绑定指令,它的原理是将表单元素的值与Vue实例中的数据属性进行双向绑定。当表单元素的值发生变化时,会自动更新Vue实例中对应的数据属性;反之,当Vue实例中的数据属性发生变化时,也…...

2023服务端测试开发必备技能:Mock测试
什么是mock测试 Mock 测试就是在测试活动中,对于某些不容易构造或者不容易获取的数据/场景,用一个Mock对象来创建以便测试的测试方法。 Mock测试常见场景 无法控制第三方系统接口的返回,返回的数据不满足要求依赖的接口还未开发完成&#…...

ExoPlayer架构详解与源码分析(5)——MediaSource
系列文章目录 ExoPlayer架构详解与源码分析(1)——前言 ExoPlayer架构详解与源码分析(2)——Player ExoPlayer架构详解与源码分析(3)——Timeline ExoPlayer架构详解与源码分析(4)—…...
控制一个游戏对象的旋转和相机的缩放
介绍 这段代码是一个Unity游戏开发脚本,它用于控制一个游戏对象的旋转和相机的缩放。以下是代码的主要功能: 控制游戏对象的旋转: 通过按下Q键和W键,用户可以选择以逆时针或顺时针方向绕游戏对象的Y轴进行旋转。旋转角度和速度可…...

【数据结构】线性表(二)单链表及其基本操作(创建、插入、删除、修改、遍历打印)
目录 前文、线性表的定义及其基本操作(顺序表插入、删除、查找、修改) 四、线性表的链接存储结构 1. 单链表(C语言) a. 链表节点结构 b. 创建新节点 c. 在链表末尾插入新节点 d. 删除指定节点 e. 修改指定节点的数据 f. …...
label的作用是什么?是怎么用的?(1)
Label(标签)在不同的上下文中有不同的作用和用途。以下是几种常见的用途和用法: 1. 数据标注:在机器学习和数据科学中,标签用于标识数据样本的类别或属性。标注数据是监督学习中的一项重要任务,它为算法提…...
C- 使用原子变量实现自旋锁
自旋锁 自旋锁(Spinlock)是一种常用于多线程编程中的低开销锁,其特点是当线程尝试获取锁而锁已被其他线程占用时,该线程会处于一个持续的忙等待(busy-wait)状态,直到它可以获取到锁为止。这种方…...
汇编的指令
减法类指令: 不带借位的减法: sub dest,src;dest(dest)-(src) 注意: 1、源操作数和目的操作数不能同时为段寄存器或存储单元 2、对标志位有影响,主要影响CF、ZF、OF、SF。 带借位的减法: sbb dest,src;dest(dest)-(…...

《数据结构、算法与应用C++语言描述》使用C++语言实现数组队列
《数据结构、算法与应用C语言描述》使用C语言实现数组队列 定义 队列的定义 队列(queue)是一个线性表,其插入和删除操作分别在表的不同端进行。插入元素的那一端称为队尾(back或rear),删除元素的那一端称…...

零基础如何学习自动化测试
现在很多测试人员有些急于求成,没有任何基础想当然的,要在一周内上手自动化测试。 在自动化的过程中时候总有人会犯很低级的问题,有语法问题,有定位问题,而且有人居然连__init__.py 文件名都弄错误,还有将…...

系统架构师备考倒计时16天(每日知识点)
1.信息化战略与实施 2.UML图(12个) 3.结构化设计(耦合) 4.SMP与AMP的区别(多核处理器的工作方式) 多核处理器一般有SMP和AMP两种不同的工作方式: SMP(对称多处理技术):将2颗完全一样的处理器封…...

【MySQL系列】- Select查询SQL执行过程详解
【MySQL系列】- Select查询SQL执行过程详解 文章目录 【MySQL系列】- Select查询SQL执行过程详解一、SQL查询语句的执行过程二、SQL执行过程详解2.1. 连接器2.2. 查询缓存2.3. 分析器2.4. 优化器2.5. 执行器 三、undo log 和 redo log作⽤3.1. redo log (重做日志&a…...
软考高级信息系统项目管理师系列之:信息系统项目管理师论文评分参考标准
软考高级信息系统项目管理师系列之:信息系统项目管理师论文评分参考标准 论文满分是 75 分,论文评分可分为优良、及格与不及格 3 个档次。评分的分数可分为: 60 分至 75 分优良(相当于百分制 80 分至 100 分)。45 分至 59 分及格(相当于百分制 60 分至 79 分)。0 分至 44 分…...

MyBatis--多案例让你熟练使用CRUD操作
目录 一、前期准备 二、两种实现CRUD方式 三、增加数据(INSERT) 四、删除数据(DELETE) 五、查询数据(SELECT) 六、更新数据(UPDATE) 一、前期准备 1.创建maven项目并在pom文件…...

用Python造轮子
目录 背景安装setuptools库准备要打包的代码创建setup.py文件打包生成whl文件把库装到电脑上使用这个库 背景 如何把自己写的代码,打包成库方便其他人使用 安装setuptools库 正所谓想要富先修路,先把造轮子要用的库装上 pip install wheel pip insta…...

ARM 堆栈寻址类型区分
文章目录 堆栈指向分类堆栈指向数据分类满递增与满递减空递增与空递减 堆栈指向分类 根据堆栈指针的指向的方向不同,可以划分为向上生成型和向下生成型。 向上生成型: 随着数据的入栈,堆栈的指针逐渐增大,称为:递增…...
每日一练 | 网络工程师软考真题Day43
1、在生成树协议〔STP〕IEEE 802.1d中,根据 来选择根交换机。 A.最小的MAC地址 B.最大的MAC地址 C.最小的交换机ID D.最大的交换机ID 2、在快速以太网物理层标准中,使用两对5类无屏蔽双绞线的是 。 A&…...
jsonXML格式化核心代码
json格式化: 依赖: <dependency><groupId>com.jayway.jsonpath</groupId><artifactId>json-path</artifactId><version>2.6.0</version><scope>compile</scope> </dependency> string t…...

PTQ量化和QAT量化
目录 1--PTQ量化 2--QAT量化 1--PTQ量化 PTQ量化表示训练后量化(Post Training Quantization)。使用一批校准数据对训练好的模型进行校准,将训练好的FP32网络直接转换为定点计算的网络,过程中无需对原始模型进行任何训练&#x…...
基于算法竞赛的c++编程(28)结构体的进阶应用
结构体的嵌套与复杂数据组织 在C中,结构体可以嵌套使用,形成更复杂的数据结构。例如,可以通过嵌套结构体描述多层级数据关系: struct Address {string city;string street;int zipCode; };struct Employee {string name;int id;…...
[特殊字符] 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的?
🧠 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的? 为什么所有区块链节点都能得出相同结果?合约调用这么复杂,状态真能保持一致吗?本篇带你从底层视角理解“状态一致性”的真相。 一、智能合约的数据存储在哪里…...

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法
当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…...

docker详细操作--未完待续
docker介绍 docker官网: Docker:加速容器应用程序开发 harbor官网:Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台,用于将应用程序及其依赖项(如库、运行时环…...

解决Ubuntu22.04 VMware失败的问题 ubuntu入门之二十八
现象1 打开VMware失败 Ubuntu升级之后打开VMware上报需要安装vmmon和vmnet,点击确认后如下提示 最终上报fail 解决方法 内核升级导致,需要在新内核下重新下载编译安装 查看版本 $ vmware -v VMware Workstation 17.5.1 build-23298084$ lsb_release…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端
🌟 什么是 MCP? 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议,旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议,它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

《通信之道——从微积分到 5G》读书总结
第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术,说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号(调制) 把信息从信号中抽取出来&am…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型
1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统,支持多语言对话(如 中文,英文,日语),语音情感(如 开心,悲伤)&#x…...

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材)
推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材) 这个项目能干嘛? 使用 gemini 2.0 的 api 和 google 其他的 api 来做衍生处理 简化和优化了文生图和图生图的行为(我的最主要) 并且有一些目标检测和切割(我用不到) 视频和 imagefx 因为没 a…...