2026/1/10 11:39:50
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网站优化包括整站优化吗,中小微企业建设网站,自己在线制作logo免费网站,做有源代码的网站有什么好处量子行走的极限分布与混合时间解读 1. 引言 在有限量子系统中,时间演化存在准周期模式,这阻碍了其收敛到极限分布。不过,我们可以通过定义平均概率分布这一概念,来探索量子行走的极限分布和混合时间。平均概率分布随机演化,且不具有准周期行为,为我们分析量子行走提供了…量子行走的极限分布与混合时间解读1. 引言在有限量子系统中,时间演化存在准周期模式,这阻碍了其收敛到极限分布。不过,我们可以通过定义平均概率分布这一概念,来探索量子行走的极限分布和混合时间。平均概率分布随机演化,且不具有准周期行为,为我们分析量子行走提供了新的视角。2. 图上的量子行走图的基本概念:考虑一个具有 $N$ 个顶点、度为 $d$ 的有限正则图。与该图上量子行走相关的希尔伯特空间为 $H = H_d \otimes H_N$,其中 $H_d$ 是硬币空间,$H_N$ 是位置空间。计算基是向量集 ${|a, v\rangle, 0 \leq a \leq d - 1; 0 \leq v \leq N - 1}$,顶点标签 $v$ 表示行走者可能访问的位置,边标签 $a$ 表示从顶点 $v$ 出发的可能方向。演化算子:标准量子行走的演化算子为 $U = S(C \otimes I)$,其中 $C$ 是硬币算子(必须是酉算子),$S$ 是移位算子。移位算子通常定义为 $S|a, v\rangle = |a, w\rangle$,这里 $w$ 是通过标签为 $a$ 的边与 $v$ 相邻的顶点。不同类型的移位算子:一般移位算子:连续应用 $S$(不应用硬币)时,对于直线,不存在 $m$ 使得 $S^m = I$,行走者会一直远离;对于 $N$ 循环,最小的 $m$ 使得 $S^m = I$ 的值为 $m = N$,行走者在 $N$ 步后