Seminarium: Efekty kwantowe w informatyce

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Seminarium: Efekty kwantowe w informatyce"

Transkrypt

1 Seminarium: Efekty kwantowe w informatyce Aleksander Mądry

2 Sprawy organizacyjne Spotykamy się w piątki o 12:15 w sali 105.

3 Sprawy organizacyjne Spotykamy się w piątki o 12:15 w sali 105. Każdy kto będzie chciał otrzymać zaliczenie zobowiązany będzie do:

4 Sprawy organizacyjne Spotykamy się w piątki o 12:15 w sali 105. Każdy kto będzie chciał otrzymać zaliczenie zobowiązany będzie do: przeczytania i zrozumienia wskazanych materiałów (możliwość skonsultowania się z prowadzącym)

5 Sprawy organizacyjne Spotykamy się w piątki o 12:15 w sali 105. Każdy kto będzie chciał otrzymać zaliczenie zobowiązany będzie do: przeczytania i zrozumienia wskazanych materiałów (możliwość skonsultowania się z prowadzącym) wybrania najważniejszych idei i technik (możliwość skonsultowania swojego wyboru z prowadzącym)

6 Sprawy organizacyjne Spotykamy się w piątki o 12:15 w sali 105. Każdy kto będzie chciał otrzymać zaliczenie zobowiązany będzie do: przeczytania i zrozumienia wskazanych materiałów (możliwość skonsultowania się z prowadzącym) wybrania najważniejszych idei i technik (możliwość skonsultowania swojego wyboru z prowadzącym) przygotowania referatu (wymagane wykonanie slajdów)

7 Sprawy organizacyjne Spotykamy się w piątki o 12:15 w sali 105. Każdy kto będzie chciał otrzymać zaliczenie zobowiązany będzie do: przeczytania i zrozumienia wskazanych materiałów (możliwość skonsultowania się z prowadzącym) wybrania najważniejszych idei i technik (możliwość skonsultowania swojego wyboru z prowadzącym) przygotowania referatu (wymagane wykonanie slajdów) wygłoszenie referatu

8 Motywacje

9 Motywacje Skąd pomysł na rozważanie mechaniki kwantowej z punktu widzenia obliczeniowego?

10 Motywacje Skąd pomysł na rozważanie mechaniki kwantowej z punktu widzenia obliczeniowego? Feynman - Teza Churcha

11 Motywacje Skąd pomysł na rozważanie mechaniki kwantowej z punktu widzenia obliczeniowego? Feynman - Teza Churcha Ladner i demon Maxwella - informacja jest fizycznym obiektem

12 Motywacje Skąd pomysł na rozważanie mechaniki kwantowej z punktu widzenia obliczeniowego? Feynman - Teza Churcha Ladner i demon Maxwella - informacja jest fizycznym obiektem Dlaczego trzeba zbadać możliwości obliczeń kwantowych?

13 Motywacje Skąd pomysł na rozważanie mechaniki kwantowej z punktu widzenia obliczeniowego? Feynman - Teza Churcha Ladner i demon Maxwella - informacja jest fizycznym obiektem Dlaczego trzeba zbadać możliwości obliczeń kwantowych? Teza Churcha i prawo Moora

14 Motywacje Skąd pomysł na rozważanie mechaniki kwantowej z punktu widzenia obliczeniowego? Feynman - Teza Churcha Ladner i demon Maxwella - informacja jest fizycznym obiektem Dlaczego trzeba zbadać możliwości obliczeń kwantowych? Teza Churcha i prawo Moora Kryptografia, ponieważ potrafimy faktoryzować liczby za pomocą komputera kwantowego to musimy brać pod uwagę moc (i ograniczenia) obliczeń kwantowych

15 Motywacje Skąd pomysł na rozważanie mechaniki kwantowej z punktu widzenia obliczeniowego? Feynman - Teza Churcha Ladner i demon Maxwella - informacja jest fizycznym obiektem Dlaczego trzeba zbadać możliwości obliczeń kwantowych? Teza Churcha i prawo Moora Kryptografia, ponieważ potrafimy faktoryzować liczby za pomocą komputera kwantowego to musimy brać pod uwagę moc (i ograniczenia) obliczeń kwantowych Patrzenie na mechanikę kwantową z punktu widzenia obliczeniowego, pozwala nam lepiej poznać samą mechanikę kwantową

16 Motywacje Skąd pomysł na rozważanie mechaniki kwantowej z punktu widzenia obliczeniowego? Feynman - Teza Churcha Ladner i demon Maxwella - informacja jest fizycznym obiektem Dlaczego trzeba zbadać możliwości obliczeń kwantowych? Teza Churcha i prawo Moora Kryptografia, ponieważ potrafimy faktoryzować liczby za pomocą komputera kwantowego to musimy brać pod uwagę moc (i ograniczenia) obliczeń kwantowych Patrzenie na mechanikę kwantową z punktu widzenia obliczeniowego, pozwala nam lepiej poznać samą mechanikę kwantową klasyczna złożoność obliczeniowa

17 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb zespolonych C. jest to taki podzbiór {v 1,... v k }, że

18 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb zespolonych C. Baza jest to taki podzbiór {v 1,... v k }, że dla każdego wektora v V istnieją takie liczby zespolone α i, że v = i α iv i

19 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb zespolonych C. Baza jest to taki podzbiór {v 1,... v k }, że dla każdego wektora v V istnieją takie liczby zespolone α i, że v = i α iv i wszystkie v i są liniowo niezależne tzn. jeśli i α iv i = 0 to α i = 0

20 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb zespolonych C. Baza jest to taki podzbiór {v 1,... v k }, że dla każdego wektora v V istnieją takie liczby zespolone α i, że v = i α iv i wszystkie v i są liniowo niezależne tzn. jeśli i α iv i = 0 to α i = 0 Każda baza w przestrzeni V ma taka samą liczność. Liczność dowolnej bazy nazywamy wymiarem V. Mając daną przestrzeń V możemy dla dowolnego wektora v V obliczyć bazę V zawierającą v.

21 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb zespolonych C. Baza jest to taki podzbiór {v 1,... v k }, że dla każdego wektora v V istnieją takie liczby zespolone α i, że v = i α iv i wszystkie v i są liniowo niezależne tzn. jeśli i α iv i = 0 to α i = 0 Każda baza w przestrzeni V ma taka samą liczność. Liczność dowolnej bazy nazywamy wymiarem V. Mając daną przestrzeń V możemy dla dowolnego wektora v V obliczyć bazę V zawierającą v. Mając jakąś ustaloną bazę {v 1,... v k } w V możemy opisywać dowolny wektor v V podając tylko jego współczynniki rozkładu w tej bazie (α 1,..., α k )

22 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej - iloczyn skalarny Iloczynem skalarnym nazywamy odwzorowanie : V V C będące symetryczne: v w = w v liniowe w drugim argumencie: v αw + βz = α v w + β v z dodatnio określone v v 0 i v v = 0 wtw v = 0

23 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej - iloczyn skalarny Iloczynem skalarnym nazywamy odwzorowanie : V V C będące symetryczne: v w = w v liniowe w drugim argumencie: v αw + βz = α v w + β v z dodatnio określone v v 0 i v v = 0 wtw v = 0 Iloczyn skalarny definiuje normę na V v 2 = v v

24 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej - iloczyn skalarny Iloczynem skalarnym nazywamy odwzorowanie : V V C będące symetryczne: v w = w v liniowe w drugim argumencie: v αw + βz = α v w + β v z dodatnio określone v v 0 i v v = 0 wtw v = 0 Iloczyn skalarny definiuje normę na V v 2 = v v Mówimy, że baza {v 1,... v k } jest ortonormalna gdy v i = 1 (mówimy, że v i jest znormalizowany) v i v j = 0 dla i j

25 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej - iloczyn skalarny Iloczynem skalarnym nazywamy odwzorowanie : V V C będące symetryczne: v w = w v liniowe w drugim argumencie: v αw + βz = α v w + β v z dodatnio określone v v 0 i v v = 0 wtw v = 0 Iloczyn skalarny definiuje normę na V v 2 = v v Mówimy, że baza {v 1,... v k } jest ortonormalna gdy v i = 1 (mówimy, że v i jest znormalizowany) v i v j = 0 dla i j Jeśli v = (α 1,..., α k ) i w = (β 1,..., β k ) względem jakiejś ortonormalnej bazy to v w = i α i β i

26 Przypomnienie podstawowych faktów z algebry liniowej - iloczyn skalarny Iloczynem skalarnym nazywamy odwzorowanie : V V C będące symetryczne: v w = w v liniowe w drugim argumencie: v αw + βz = α v w + β v z dodatnio określone v v 0 i v v = 0 wtw v = 0 Iloczyn skalarny definiuje normę na V v 2 = v v Mówimy, że baza {v 1,... v k } jest ortonormalna gdy v i = 1 (mówimy, że v i jest znormalizowany) v i v j = 0 dla i j Jeśli v = (α 1,..., α k ) i w = (β 1,..., β k ) względem jakiejś ortonormalnej bazy to v w = i α i β i Przestrzenią Hilberta nazywamy dowolną przestrzeń wektorową z iloczynem skalarnym będąca zupełna w normie indukowanej przez ten iloczyn (ale my się ograniczymy do C d ).

27 Aksjomaty mechaniki kwantowej Mechanika kwantowa jest zbudowana na kilku bardzo prostych (choć może nieintuicyjnych) aksjomatach.

28 Aksjomaty mechaniki kwantowej Mechanika kwantowa jest zbudowana na kilku bardzo prostych (choć może nieintuicyjnych) aksjomatach. Zasada superpozycji: mówi nam o tym w jakich stanach może znajdować się układ kwantowy oraz w jakim stanie może znajdować się układ złożony z dwóch niezależnych podukładów

29 Aksjomaty mechaniki kwantowej Mechanika kwantowa jest zbudowana na kilku bardzo prostych (choć może nieintuicyjnych) aksjomatach. Zasada superpozycji: mówi nam o tym w jakich stanach może znajdować się układ kwantowy oraz w jakim stanie może znajdować się układ złożony z dwóch niezależnych podukładów Zasada pomiaru: mówi nam, jakie informacje są dostępne obserwatorowi układu kwantowego

30 Aksjomaty mechaniki kwantowej Mechanika kwantowa jest zbudowana na kilku bardzo prostych (choć może nieintuicyjnych) aksjomatach. Zasada superpozycji: mówi nam o tym w jakich stanach może znajdować się układ kwantowy oraz w jakim stanie może znajdować się układ złożony z dwóch niezależnych podukładów Zasada pomiaru: mówi nam, jakie informacje są dostępne obserwatorowi układu kwantowego Unitarna ewolucja: mówi nam, w jaki sposób układ kwantowy ewoluuje w czasie

31 Qubity Rozważmy atom wodoru

32 Qubity Rozważmy atom wodoru Prawo Bohra mówi, że elektron może znajdować się na jednej z konkretnych orbit. Np. 0 lub 1. Oznaczmy, te stany jako 0 i 1

33 Qubity Rozważmy atom wodoru Prawo Bohra mówi, że elektron może znajdować się na jednej z konkretnych orbit. Np. 0 lub 1. Oznaczmy, te stany jako 0 i 1 Mechanika kwantowa mówi, że może on też znajdować się w dowolnej wypukłej superpozycji tych stanów. Czyli stan elektronu w ogólności równy jest e = α 0 + β 1, gdzie α 2 + β 2 = 1. Układ kwantowy posiadający dwa stany bazowe nazywamy qubitem

34 Qubity Rozważmy atom wodoru Prawo Bohra mówi, że elektron może znajdować się na jednej z konkretnych orbit. Np. 0 lub 1. Oznaczmy, te stany jako 0 i 1 Mechanika kwantowa mówi, że może on też znajdować się w dowolnej wypukłej superpozycji tych stanów. Czyli stan elektronu w ogólności równy jest e = α 0 + β 1, gdzie α 2 + β 2 = 1. Układ kwantowy posiadający dwa stany bazowe nazywamy qubitem Oczywiście nie oznacza to, że elektron może być pomiędzy orbitami 0 i 1.

35 Qubity Rozważmy atom wodoru Prawo Bohra mówi, że elektron może znajdować się na jednej z konkretnych orbit. Np. 0 lub 1. Oznaczmy, te stany jako 0 i 1 Mechanika kwantowa mówi, że może on też znajdować się w dowolnej wypukłej superpozycji tych stanów. Czyli stan elektronu w ogólności równy jest e = α 0 + β 1, gdzie α 2 + β 2 = 1. Układ kwantowy posiadający dwa stany bazowe nazywamy qubitem Oczywiście nie oznacza to, że elektron może być pomiędzy orbitami 0 i 1. Jak w takim razie interpretować tę superpozycję?

36 Pomiar Po pierwsze, zauważmy, że jeśli interpretować 0 i 1 jako wyróżnione ortonormalne wektory bazowe (zwane też bazą obliczeniową) w pewnej abstrakcyjnej przestrzeni Hilberta H. To dowolny stan układu e = α 0 + β 1 jest także wektorem w H o normie 1 który w bazie obliczeniowej wyraża się jako (α, β).

37 Pomiar Po pierwsze, zauważmy, że jeśli interpretować 0 i 1 jako wyróżnione ortonormalne wektory bazowe (zwane też bazą obliczeniową) w pewnej abstrakcyjnej przestrzeni Hilberta H. To dowolny stan układu e = α 0 + β 1 jest także wektorem w H o normie 1 który w bazie obliczeniowej wyraża się jako (α, β). Okazuje się, że współczynniki α i β nie są bezpośrednio dostępne obserwatorowi - należą one do prywatnego świata elektronu. Obserwator może jedynie przeprowadzić pomiar, którego wynik będzie zależał od nich - będąc w ten sposób jakimś estymatorem ich wartości.

38 Pomiar Po pierwsze, zauważmy, że jeśli interpretować 0 i 1 jako wyróżnione ortonormalne wektory bazowe (zwane też bazą obliczeniową) w pewnej abstrakcyjnej przestrzeni Hilberta H. To dowolny stan układu e = α 0 + β 1 jest także wektorem w H o normie 1 który w bazie obliczeniowej wyraża się jako (α, β). Okazuje się, że współczynniki α i β nie są bezpośrednio dostępne obserwatorowi - należą one do prywatnego świata elektronu. Obserwator może jedynie przeprowadzić pomiar, którego wynik będzie zależał od nich - będąc w ten sposób jakimś estymatorem ich wartości. Przez pomiar w mechanice kwantowej rozumiemy wybranie jakiejś bazy { e 1,..., e k } w przestrzeni H odpowiadającej danemu układowi i zrzutowaniu wektora stanu φ tego układu na tę bazę.

39 Pomiar Po pierwsze, zauważmy, że jeśli interpretować 0 i 1 jako wyróżnione ortonormalne wektory bazowe (zwane też bazą obliczeniową) w pewnej abstrakcyjnej przestrzeni Hilberta H. To dowolny stan układu e = α 0 + β 1 jest także wektorem w H o normie 1 który w bazie obliczeniowej wyraża się jako (α, β). Okazuje się, że współczynniki α i β nie są bezpośrednio dostępne obserwatorowi - należą one do prywatnego świata elektronu. Obserwator może jedynie przeprowadzić pomiar, którego wynik będzie zależał od nich - będąc w ten sposób jakimś estymatorem ich wartości. Przez pomiar w mechanice kwantowej rozumiemy wybranie jakiejś bazy { e 1,..., e k } w przestrzeni H odpowiadającej danemu układowi i zrzutowaniu wektora stanu φ tego układu na tę bazę. Dokładniej niech φ = i α i e i. Wtedy wynikiem takiego pomiaru jest z prawdopodobieństwem α i 2 wynik i, a układ jest od tej pory w stanie e i

40 Pomiar Przykład: pomiar stanu elektronu w bazie obliczeniowej. e = α 0 + β 1. A więc z prawdopodobieństwem α 2 pomiar da wynik odpowiadający stanowi 0 ( e = 0 po pomiarze) i z prawdopodobieństwem β 2 = 1 α 2 wynikiem będzie stan 1 ( e = 1 ).

41 Pomiar Przykład: pomiar stanu elektronu w bazie obliczeniowej. e = α 0 + β 1. A więc z prawdopodobieństwem α 2 pomiar da wynik odpowiadający stanowi 0 ( e = 0 po pomiarze) i z prawdopodobieństwem β 2 = 1 α 2 wynikiem będzie stan 1 ( e = 1 ). Zauważmy, że pod wpływem pomiaru stan układu się zmienia. Ma to daleko idące konsekwencje dla kwantowej teorii informacji (tzw. no-cloning theorem) i jest podstawą np. całkowicie bezpiecznej dystrybucji klucza w kanale publicznym

42 Pomiar Przykład: pomiar stanu elektronu w bazie obliczeniowej. e = α 0 + β 1. A więc z prawdopodobieństwem α 2 pomiar da wynik odpowiadający stanowi 0 ( e = 0 po pomiarze) i z prawdopodobieństwem β 2 = 1 α 2 wynikiem będzie stan 1 ( e = 1 ). Zauważmy, że pod wpływem pomiaru stan układu się zmienia. Ma to daleko idące konsekwencje dla kwantowej teorii informacji (tzw. no-cloning theorem) i jest podstawą np. całkowicie bezpiecznej dystrybucji klucza w kanale publicznym Inny przykład: e = α 0 + β 1 i pomiar w bazie + = 1 2 ( ), = 1 2 ( 0 1 ).

43 Pomiar Wynik e = α 0 + β 1 = α( 1 2 ( + + )) + β( 1 2 ( + )) = 1 2 ((α + β) + + (α β) ). Czyli z prawdopodobieństwem 1 2 ( α + β 2 ), e = + po pomiarze i z prawd. 1 2 ( α β 2 ), e =.

44 Dwa qubity Co jeśli będziemy mieli dwa qubity?

45 Dwa qubity Co jeśli będziemy mieli dwa qubity? Rozważmy na przykład dwa atomy wodoru

46 Dwa qubity Co jeśli będziemy mieli dwa qubity? Rozważmy na przykład dwa atomy wodoru Klasycznie mamy cztery możliwe stany 00, 01, 10 i 11.

47 Dwa qubity Co jeśli będziemy mieli dwa qubity? Rozważmy na przykład dwa atomy wodoru Klasycznie mamy cztery możliwe stany 00, 01, 10 i 11. Z zasady superpozycji układ ten może być w dowolnym stanie φ = α α α α 11 11

48 Dwa qubity Co jeśli będziemy mieli dwa qubity? Rozważmy na przykład dwa atomy wodoru Klasycznie mamy cztery możliwe stany 00, 01, 10 i 11. Z zasady superpozycji układ ten może być w dowolnym stanie φ = α α α α Co z pomiarami?

49 Dwa qubity Oczywiście, możemy po prostu wykonać pomiar poprzez wskazanie bazy (czteroelementowej) i zrzutowanie wektora stanu w sposób opisany wcześniej.

50 Dwa qubity Oczywiście, możemy po prostu wykonać pomiar poprzez wskazanie bazy (czteroelementowej) i zrzutowanie wektora stanu w sposób opisany wcześniej. Jednakże, możliwe są jeszcze tzw. częściowe pomiary. Są to pomiary w których nie wybieramy pełnej bazy pomiarowej lecz dokonujemy podziału przestrzeni H na więcej niż dwie podprzestrzenie ortogonalne.

51 Dwa qubity Oczywiście, możemy po prostu wykonać pomiar poprzez wskazanie bazy (czteroelementowej) i zrzutowanie wektora stanu w sposób opisany wcześniej. Jednakże, możliwe są jeszcze tzw. częściowe pomiary. Są to pomiary w których nie wybieramy pełnej bazy pomiarowej lecz dokonujemy podziału przestrzeni H na więcej niż dwie podprzestrzenie ortogonalne. Podprzestrzenie S, S H nazywamy ortogonalnymi, gdy dla każdych v S, v S v v = 0.

52 Dwa qubity Oczywiście, możemy po prostu wykonać pomiar poprzez wskazanie bazy (czteroelementowej) i zrzutowanie wektora stanu w sposób opisany wcześniej. Jednakże, możliwe są jeszcze tzw. częściowe pomiary. Są to pomiary w których nie wybieramy pełnej bazy pomiarowej lecz dokonujemy podziału przestrzeni H na więcej niż dwie podprzestrzenie ortogonalne. Podprzestrzenie S, S H nazywamy ortogonalnymi, gdy dla każdych v S, v S v v = 0. Przykład: φ = α α α α 11 11, chcemy zmierzyć na której orbicie jest pierwszy elektron (nie interesuje nas pozycja drugiego elektronu) Oczywiście prawdopodobieństwo, że pierwszy elektron jest na orbicie i wynosi α i0 2 + α i1 2. Zaś po pomiarze układ będzie w stanie φ = α i0 i0 +α i1 i1 αi0 2 + α i1 2

53 Dwa qubity Oczywiście, możemy po prostu wykonać pomiar poprzez wskazanie bazy (czteroelementowej) i zrzutowanie wektora stanu w sposób opisany wcześniej. Jednakże, możliwe są jeszcze tzw. częściowe pomiary. Są to pomiary w których nie wybieramy pełnej bazy pomiarowej lecz dokonujemy podziału przestrzeni H na więcej niż dwie podprzestrzenie ortogonalne. Podprzestrzenie S, S H nazywamy ortogonalnymi, gdy dla każdych v S, v S v v = 0. Przykład: φ = α α α α 11 11, chcemy zmierzyć na której orbicie jest pierwszy elektron (nie interesuje nas pozycja drugiego elektronu) Oczywiście prawdopodobieństwo, że pierwszy elektron jest na orbicie i wynosi α i0 2 + α i1 2. Zaś po pomiarze układ będzie w stanie φ = α i0 i0 +α i1 i1 Widzimy, że mimo zmiany stanu wciąż αi0 2 + α i1 2 nie mamy pewności co do stanu drugiego elektronu.

54 Iloczyn tensorowy Rozważmy teraz dwa qubity, które są od siebie niezależne.

55 Iloczyn tensorowy Rozważmy teraz dwa qubity, które są od siebie niezależne. Każdemu z nich odpowiada wektor jednostkowy e i = α i 0 i + β i 1 i w przestrzeni Hilberta C 2. Wiemy też, że układowi złożonemu z tych dwóch atomów odpowiada wektor jednostkowy e 1 e 2 w przestrzeni Hilberta C 4.

56 Iloczyn tensorowy Rozważmy teraz dwa qubity, które są od siebie niezależne. Każdemu z nich odpowiada wektor jednostkowy e i = α i 0 i + β i 1 i w przestrzeni Hilberta C 2. Wiemy też, że układowi złożonemu z tych dwóch atomów odpowiada wektor jednostkowy e 1 e 2 w przestrzeni Hilberta C 4. Jaki jest związek pomiędzy e 1 e 2 i e i?

57 Iloczyn tensorowy Rozważmy teraz dwa qubity, które są od siebie niezależne. Każdemu z nich odpowiada wektor jednostkowy e i = α i 0 i + β i 1 i w przestrzeni Hilberta C 2. Wiemy też, że układowi złożonemu z tych dwóch atomów odpowiada wektor jednostkowy e 1 e 2 w przestrzeni Hilberta C 4. Jaki jest związek pomiędzy e 1 e 2 i e i? Odpowiedz: e 1 e 2 = e 1 e 2 = (α β ) (α β ) = α 1 α α 1 β β 1 α β 1 β Gdzie formalna definicja iloczynu tensorowego zostanie podana później

58 Splątanie Pytanie: Czy każdy stan układu dwóch qubitów e 1 e 2 da się wyrazić jako iloczyn tensorowy dwóch qubitów e i?

59 Splątanie Pytanie: Czy każdy stan układu dwóch qubitów e 1 e 2 da się wyrazić jako iloczyn tensorowy dwóch qubitów e i? Innymi słowy, czy każdy układ dwu qubitowy da się podzielić na dwa niezależne qubity?

60 Splątanie Pytanie: Czy każdy stan układu dwóch qubitów e 1 e 2 da się wyrazić jako iloczyn tensorowy dwóch qubitów e i? Innymi słowy, czy każdy układ dwu qubitowy da się podzielić na dwa niezależne qubity? Jak łatwo się przekonać, odpowiedź brzmi nie. A bardzo ważnym 1 przykładem takiego stanu dwuqubitowego jest 2 ( )

61 Splątanie Pytanie: Czy każdy stan układu dwóch qubitów e 1 e 2 da się wyrazić jako iloczyn tensorowy dwóch qubitów e i? Innymi słowy, czy każdy układ dwu qubitowy da się podzielić na dwa niezależne qubity? Jak łatwo się przekonać, odpowiedź brzmi nie. A bardzo ważnym 1 przykładem takiego stanu dwuqubitowego jest 2 ( ) Stany o takiej własności tzn. takie których nie da się przedstawić jako iloczyn tensorowy podukładów nazywamy stanami splątanymi. A korelację (nie niezależnych) podukładów okazują się nieznanym nigdzie poza mechaniką kwantową zjawiskiem zwanym splątaniem. Okazuje się, że praktycznie wszystkie fenomeny kryptografii kwantowej wywodzą się z istnienia splątania.

62 Paradoks EPR Jak splątanie działa w praktyce?

63 Paradoks EPR Jak splątanie działa w praktyce? Rozważmy stan φ = 1 2 ( ). Zauważmy, że jeśli zmierzymy wartość pierwszego bitu to wartość drugiego bitu jest dokładnie taka sama.

64 Paradoks EPR Jak splątanie działa w praktyce? Rozważmy stan φ = 1 2 ( ). Zauważmy, że jeśli zmierzymy wartość pierwszego bitu to wartość drugiego bitu jest dokładnie taka sama. Co więcej wiemy jaka ta wartość będzie przed jej pomiarem.

65 Paradoks EPR Jak splątanie działa w praktyce? Rozważmy stan φ = 1 2 ( ). Zauważmy, że jeśli zmierzymy wartość pierwszego bitu to wartość drugiego bitu jest dokładnie taka sama. Co więcej wiemy jaka ta wartość będzie przed jej pomiarem. Ale przecież nie jest powiedziane, że oba qubity nie są oddalone od siebie o setki lat świetlnych. Czyżby możliwość komunikacji szybszej od światła?

66 Paradoks EPR Jak splątanie działa w praktyce? Rozważmy stan φ = 1 2 ( ). Zauważmy, że jeśli zmierzymy wartość pierwszego bitu to wartość drugiego bitu jest dokładnie taka sama. Co więcej wiemy jaka ta wartość będzie przed jej pomiarem. Ale przecież nie jest powiedziane, że oba qubity nie są oddalone od siebie o setki lat świetlnych. Czyżby możliwość komunikacji szybszej od światła? Nie, ale wciąż to zachowanie wydaje się dziwne i nieintuicyjne

67 Paradoks EPR Jak splątanie działa w praktyce? Rozważmy stan φ = 1 2 ( ). Zauważmy, że jeśli zmierzymy wartość pierwszego bitu to wartość drugiego bitu jest dokładnie taka sama. Co więcej wiemy jaka ta wartość będzie przed jej pomiarem. Ale przecież nie jest powiedziane, że oba qubity nie są oddalone od siebie o setki lat świetlnych. Czyżby możliwość komunikacji szybszej od światła? Nie, ale wciąż to zachowanie wydaje się dziwne i nieintuicyjne Jak to wytłumaczyć? Pomysł Einsteina-Podolskiego-Rosenberga był taki: podczas stworzenia stanu splątanego obie cząstki ustalają (baardzo długą) listę możliwych pomiarów jakim mogą być poddawane i ustalają jaki powinien być ich wynik. Później, po rozdzieleniu w przypadku pomiaru po prostu zachowują się stosownie do tych ustaleń.

68 Paradoks EPR Jak splątanie działa w praktyce? Rozważmy stan φ = 1 2 ( ). Zauważmy, że jeśli zmierzymy wartość pierwszego bitu to wartość drugiego bitu jest dokładnie taka sama. Co więcej wiemy jaka ta wartość będzie przed jej pomiarem. Ale przecież nie jest powiedziane, że oba qubity nie są oddalone od siebie o setki lat świetlnych. Czyżby możliwość komunikacji szybszej od światła? Nie, ale wciąż to zachowanie wydaje się dziwne i nieintuicyjne Jak to wytłumaczyć? Pomysł Einsteina-Podolskiego-Rosenberga był taki: podczas stworzenia stanu splątanego obie cząstki ustalają (baardzo długą) listę możliwych pomiarów jakim mogą być poddawane i ustalają jaki powinien być ich wynik. Później, po rozdzieleniu w przypadku pomiaru po prostu zachowują się stosownie do tych ustaleń. Wydaje się to brzmieć rozsądnie - poza tym Einstein to mądry człowiek...

69 Nierówności Bella...ale i tutaj się poważnie mylił. Nie tylko dlatego, że mechanika kwantowa postuluje coś innego. My potrafimy eksperymentalnie udowodnić, że EPR się mylili.

70 Nierówności Bella...ale i tutaj się poważnie mylił. Nie tylko dlatego, że mechanika kwantowa postuluje coś innego. My potrafimy eksperymentalnie udowodnić, że EPR się mylili. Służą temu tzw. nierówności Bella

71 Nierówności Bella...ale i tutaj się poważnie mylił. Nie tylko dlatego, że mechanika kwantowa postuluje coś innego. My potrafimy eksperymentalnie udowodnić, że EPR się mylili. Służą temu tzw. nierówności Bella Rozważmy następujące dwa protokoły rozgrywane pomiędzy Alicją (A) i Bobem (B):

72 Nierówności Bella...ale i tutaj się poważnie mylił. Nie tylko dlatego, że mechanika kwantowa postuluje coś innego. My potrafimy eksperymentalnie udowodnić, że EPR się mylili. Służą temu tzw. nierówności Bella Rozważmy następujące dwa protokoły rozgrywane pomiędzy Alicją (A) i Bobem (B): Klasyczny: Alicja i Bob współdzielą jakiś ustalony przez nich wcześniej ciąg znaków S. Następnie otrzymują niezależne bity X A i X B (każdy ma swój tylko) i ich zadaniem jest podanie takich a i b (przez odpowiednio Alicję i Boba), że X A X B = a b

73 Nierówności Bella...ale i tutaj się poważnie mylił. Nie tylko dlatego, że mechanika kwantowa postuluje coś innego. My potrafimy eksperymentalnie udowodnić, że EPR się mylili. Służą temu tzw. nierówności Bella Rozważmy następujące dwa protokoły rozgrywane pomiędzy Alicją (A) i Bobem (B): Klasyczny: Alicja i Bob współdzielą jakiś ustalony przez nich wcześniej ciąg znaków S. Następnie otrzymują niezależne bity X A i X B (każdy ma swój tylko) i ich zadaniem jest podanie takich a i b (przez odpowiednio Alicję i Boba), że X A X B = a b Kwantowy: Alicja i Bob współdzielą stan φ = 1 2 ( ). Następnie otrzymują niezależne bity X A i X B (każdy ma swój tylko) i ich zadaniem jest podanie takich a i b (przez odpowiednio Alicję i Boba), że X A X B = a b.

74 Nierówności Bella Można udowodnić, że najlepsze co mogą zrobić Alicja i Bob w przypadku klasycznym, to przyjąć strategię wg której zawsze zwracają a = b = 0. Czyli udaje im się otrzymać równość X A X B = a b z prawdopodobieństwem 0, 75. Jest to implikacja tzw. nierówności Bella, które podaje się w terminach wartości oczekiwanych.

75 Nierówności Bella Można udowodnić, że najlepsze co mogą zrobić Alicja i Bob w przypadku klasycznym, to przyjąć strategię wg której zawsze zwracają a = b = 0. Czyli udaje im się otrzymać równość X A X B = a b z prawdopodobieństwem 0, 75. Jest to implikacja tzw. nierówności Bella, które podaje się w terminach wartości oczekiwanych. Jednakże w kwantowej wersji protokołu można to zrobić lepiej

76 Nierówności Bella Można udowodnić, że najlepsze co mogą zrobić Alicja i Bob w przypadku klasycznym, to przyjąć strategię wg której zawsze zwracają a = b = 0. Czyli udaje im się otrzymać równość X A X B = a b z prawdopodobieństwem 0, 75. Jest to implikacja tzw. nierówności Bella, które podaje się w terminach wartości oczekiwanych. Jednakże w kwantowej wersji protokołu można to zrobić lepiej jeśli X A = 0 Alicja dokonuje pomiaru w bazie standardowej i zwraca wynik jako a jeśli X A = 1 Alicja dokonuje pomiaru w bazie standardowej obróconej o Π 8 i zwraca wynik jako a jeśli X B = 0 Bob dokonuje pomiaru w bazie standardowej i zwraca dopełnienie wyniku jako b jeśli X B = 1 Bob dokonuje pomiaru w bazie standardowej obróconej o Π 8 i zwraca dopełnienie wyniku jako b

77 Nierówności Bella Interesuje nas Pr[a b X A X B ] = X A,X B 1 4 Pr[a b X A X B X A, X B ]

78 Nierówności Bella Interesuje nas Pr[a b X A X B ] = 1 X A,X B 4 Pr[a b X A X B X A, X B ] Liczymy

79 Nierówności Bella Interesuje nas Pr[a b X A X B ] = 1 X A,X B 4 Pr[a b X A X B X A, X B ] Liczymy Czyli

80 Nierówności Bella Co więcej, powyższy protokół można zaimplementować i zrobiono to w przypadku trochę innego acz analogicznego protokołu. Wyniki wydają się jednoznacznie potwierdzać powyższe wyliczenia tym samym odrzucając teorię ukrytych zmiennych

Wstęp do Modelu Standardowego

Wstęp do Modelu Standardowego Wstęp do Modelu Standardowego Plan (Uzupełnienie matematyczne II) Abstrakcyjna przestrzeń stanów Podstawowe własności Iloczyn skalarny amplitudy prawdopodobieństwa Operatory i ich hermitowskość Wektory

Bardziej szczegółowo

POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny

POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny Funkcja Falowa Postulat 1 Dla każdego układu istnieje funkcja falowa (funkcja współrzędnych i czasu), która jest ciągła, całkowalna w kwadracie,

Bardziej szczegółowo

Kwantowa kooperacja. Robert Nowotniak. Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka

Kwantowa kooperacja. Robert Nowotniak. Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka Sekcja Informatyki Kwantowej, 17 maja 2007 Materiały źródłowe Prezentacja oparta jest na publikacjach: Johann Summhammer,

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do teorii komputerów kwantowych

Wprowadzenie do teorii komputerów kwantowych Wprowadzenie do teorii komputerów kwantowych mgr inż. Olga Siedlecka olga@icis.pcz.pl Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Wprowadzenie do teorii komputerów kwantowych p.1/35 Plan seminarium

Bardziej szczegółowo

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające

Bardziej szczegółowo

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie Wersja z dnia 23 stycznia 2014 Paweł Bechler 1 Formy hermitowskie Niech X oznacza przestrzeń liniową nad ciałem K. Definicja 1. Funkcję φ : X X K nazywamy

Bardziej szczegółowo

Informatyka kwantowa. Zaproszenie do fizyki. Zakład Optyki Nieliniowej. wykład z cyklu. Ryszard Tanaś. mailto:tanas@kielich.amu.edu.

Informatyka kwantowa. Zaproszenie do fizyki. Zakład Optyki Nieliniowej. wykład z cyklu. Ryszard Tanaś. mailto:tanas@kielich.amu.edu. Zakład Optyki Nieliniowej http://zon8.physd.amu.edu.pl 1/35 Informatyka kwantowa wykład z cyklu Zaproszenie do fizyki Ryszard Tanaś Umultowska 85, 61-614 Poznań mailto:tanas@kielich.amu.edu.pl Spis treści

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja o przestrzeniach Hilberta Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba

Bardziej szczegółowo

Miary splątania kwantowego

Miary splątania kwantowego kwantowego Michał Kotowski michal.kotowski1@gmail.com K MISMaP, Uniwersystet Warszawski Studenckie Koło Fizyki UW (SKFiz UW) 24 kwietnia 2010 kwantowego Spis treści 1 2 Stany czyste i mieszane Matematyczny

Bardziej szczegółowo

1. Matematyka Fizyki Kwantowej: Cześć Druga

1. Matematyka Fizyki Kwantowej: Cześć Druga . Matematyka Fizyki Kwantowej: Cześć Druga Piotr Szańkowski I. PRZESTRZEŃ WEKTOROWA Kolejnym punktem naszej jest ogólna struktura matematyczna mechaniki kwantowej, która jest strukturą przestrzeni wektorowej

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie wektorowe

Przestrzenie wektorowe Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:

Bardziej szczegółowo

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Geometria Lista 0 Zadanie 1 Geometria Lista 0 Zadanie 1. Wyznaczyć wzór na pole równoległoboku rozpiętego na wektorach u, v: (a) nie odwołując się do współrzędnych tych wektorów; (b) odwołując się do współrzędnych względem odpowiednio

Bardziej szczegółowo

Zadania egzaminacyjne

Zadania egzaminacyjne Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe Definicja 1 (Iloczyn skalarny). Niech V będzie rzeczywistą przestrzenią liniową. Iloczynem skalarnym w przestrzeni V nazywamy funkcję

Bardziej szczegółowo

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ). Odwzorowania n-liniowe; formy n-liniowe Definicja 1 Niech V 1,..., V n, U będą przestrzeniami liniowymi nad ciałem K. Odwzorowanie G: V 1 V n U nazywamy n-liniowym, jeśli dla każdego k [n] i wszelkich

Bardziej szczegółowo

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.

Bardziej szczegółowo

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań Przekształcenia liniowe, diagonalizacja macierzy 1. Podano współrzędne wektora v w bazie B. Znaleźć współrzędne tego wektora w bazie B, gdy: a) v = (1,

Bardziej szczegółowo

Wstęp do komputerów kwantowych

Wstęp do komputerów kwantowych Obwody kwantowe Uniwersytet Łódzki, Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej 2008/2009 Obwody kwantowe Bramki kwantowe 1 Algorytmy kwantowe 2 3 4 Algorytmy kwantowe W chwili obecnej znamy dwie obszerne

Bardziej szczegółowo

II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU. Janusz Adamowski

II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU. Janusz Adamowski II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU Janusz Adamowski 1 1 Przestrzeń Hilberta Do opisu stanów kwantowych używamy przestrzeni Hilberta. Przestrzenią Hilberta H nazywamy przestrzeń wektorową

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.

Bardziej szczegółowo

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Instytut Teleinformatyki ITI PK Kraków 21 luty 2011 Reprezentacje sygnału Jak reprezentujemy sygnał: wybieramy sygnały wzorcowe (bazę) rozwijamy sygnał w wybranej

Bardziej szczegółowo

O informatyce kwantowej

O informatyce kwantowej O informatyce kwantowej Piotr Gawron Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN Posiedzenie PTM Gliwice Piotr Gawron (IITiS PAN) O informatyce kwantowej 6 października 009 1 / 33 Plan wystąpienia

Bardziej szczegółowo

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013 Iloczyn skalarny Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, grudzień 2013 1 / 14 Standardowy

Bardziej szczegółowo

Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011 Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/2012 4 listopada 2011 W trakcie poprzedniego wykładu zdefiniowaliśmy pojęcie k-kowektora na przestrzeni wektorowej. Wprowadziliśmy także iloczyn zewnętrzny wielokowektorów

Bardziej szczegółowo

Komputery Kwantowe. Sprawy organizacyjne Literatura Plan. Komputery Kwantowe. Ravindra W. Chhajlany. 27 listopada 2006

Komputery Kwantowe. Sprawy organizacyjne Literatura Plan. Komputery Kwantowe. Ravindra W. Chhajlany. 27 listopada 2006 Sprawy organizacyjne Literatura Plan Ravindra W. Chhajlany 27 listopada 2006 Ogólne Sprawy organizacyjne Literatura Plan Współrzędne: Pokój 207, Zakład Elektroniki Kwantowej. Telefon: (0-61)-8295005 Email:

Bardziej szczegółowo

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Ostatnie zmiany 23.05.2009 r. 1. Niech F będzie podciałem ciała K i niech n N. Pokazać, że niepusty liniowo niezależny podzbiór S przestrzeni F n jest także

Bardziej szczegółowo

KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego

KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego wojtow@uw.edu.pl 1 2 1. SFORMUŁOWANIE PROBLEMU Czy są empiryczne aspekty dowodów matematycznych? Jeśli tak to jakie stanowisko filozoficzne

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Algebra liniowa. 1. Macierze. Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy

Bardziej szczegółowo

fotony i splątanie Jacek Matulewski Karolina Słowik Jarosław Zaremba Jacek Jurkowski MECHANIKA KWANTOWA DLA NIEFIZYKÓW

fotony i splątanie Jacek Matulewski Karolina Słowik Jarosław Zaremba Jacek Jurkowski MECHANIKA KWANTOWA DLA NIEFIZYKÓW fotony i splątanie Jacek Matulewski Karolina Słowik Jarosław Zaremba Jacek Jurkowski MECHANIKA KWANTOWA DLA NIEFIZYKÓW wektory pojedyncze fotony paradoks EPR Wielkości wektorowe w fizyce punkt zaczepienia

Bardziej szczegółowo

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 15 Definicja Niech V, W,

Bardziej szczegółowo

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same 1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0

1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0 Z43: Algebra liniowa Zagadnienie: przekształcenie liniowe, macierze, wyznaczniki Zadanie: przekształcenie liniowe, jądro i obraz, interpretacja geometryczna. Przestrzeń liniowa Już w starożytności człowiek

Bardziej szczegółowo

Postulaty mechaniki kwantowej

Postulaty mechaniki kwantowej 3.10.2004 11. Postulaty mechaniki kwantowej 120 Rozdział 11 Postulaty mechaniki kwantowej Mechanika kwantowa, jak zresztą każda teoria fizyczna, bazuje na kilku postulatach, które przyjmujemy "na wiarę".

Bardziej szczegółowo

Peter W. Shor - Polynomial-Time Algorithms for Prime Factorization and Discrete Logarithms on a Quantum Computer. 19 listopada 2004 roku

Peter W. Shor - Polynomial-Time Algorithms for Prime Factorization and Discrete Logarithms on a Quantum Computer. 19 listopada 2004 roku Peter W. Shor - Polynomial-Time Algorithms for Prime Factorization and Discrete Logarithms on a Quantum Computer. 19 listopada 2004 roku Wstęp czyli (próba) odpowiedzi na pewne pytania (Silna) Teza Church

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 12 - Algorytmy i protokoły kwantowe Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 19/05/2016 1 / 39 1 Motywacja rozwoju informatyki kwantowej. 2 Stany kwantowe. 3 Notacja Diraca.

Bardziej szczegółowo

interpretacje mechaniki kwantowej fotony i splątanie

interpretacje mechaniki kwantowej fotony i splątanie mechaniki kwantowej fotony i splątanie Jacek Matulewski Karolina Słowik Jarosław Zaremba Jacek Jurkowski MECHANIKA KWANTOWA DLA NIEFIZYKÓW Twierdzenie o nieklonowaniu Jak sklonować stan kwantowy? klonowanie

Bardziej szczegółowo

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a); Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy

Bardziej szczegółowo

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem Zestaw zadań 9: Przestrzenie wektorowe. Podprzestrzenie () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawaniem jako dodawaniem wektorów i operacją mnożenia przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzenią

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

Bardziej szczegółowo

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/ Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Akademicka 15, p.211a, bud. Agro

Bardziej szczegółowo

Wstęp do komputerów kwantowych

Wstęp do komputerów kwantowych Wprowadzenie do mechaniki kwantowej Uniwersytet Łódzki, Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej 2008/2009 Wprowadzenie do mechaniki kwantowej Podstawy matematyczne 1 Algebra liniowa Bazy i liniowa niezależność

Bardziej szczegółowo

1 Podstawowe oznaczenia

1 Podstawowe oznaczenia Poniżej mogą Państwo znaleźć skondensowane wiadomości z wykładu. Należy je traktować jako przegląd pojęć, które pojawiły się na wykładzie. Materiały te nie są w pełni tożsame z tym co pojawia się na wykładzie.

Bardziej szczegółowo

Tak określił mechanikę kwantową laureat nagrody Nobla Ryszard Feynman ( ) mechanika kwantowa opisuje naturę w sposób prawdziwy, jako absurd.

Tak określił mechanikę kwantową laureat nagrody Nobla Ryszard Feynman ( ) mechanika kwantowa opisuje naturę w sposób prawdziwy, jako absurd. Tak określił mechanikę kwantową laureat nagrody Nobla Ryszard Feynman (1918-1988) mechanika kwantowa opisuje naturę w sposób prawdziwy, jako absurd. Równocześnie Feynman podkreślił, że obliczenia mechaniki

Bardziej szczegółowo

Krótki wstęp do mechaniki kwantowej

Krótki wstęp do mechaniki kwantowej Piotr Kowalczewski III rok fizyki, e-mail: piotrkowalczewski@gmailcom Krótki wstęp do mechaniki kwantowej Spotkanie Sekcji Informatyki Kwantowej Mechanika kwantowa w cytatach If quantum mechanics hasn

Bardziej szczegółowo

Kryptografia. z elementami kryptografii kwantowej. Ryszard Tanaś Wykład 13

Kryptografia. z elementami kryptografii kwantowej. Ryszard Tanaś   Wykład 13 Kryptografia z elementami kryptografii kwantowej Ryszard Tanaś http://zon8.physd.amu.edu.pl/~tanas Wykład 13 Spis treści 19 Algorytmy kwantowe 3 19.1 Bit kwantowy kubit (qubit)........... 3 19. Twierdzenie

Bardziej szczegółowo

Historia. Zasada Działania

Historia. Zasada Działania Komputer kwantowy układ fizyczny do opisu którego wymagana jest mechanika kwantowa, zaprojektowany tak, aby wynik ewolucji tego układu reprezentował rozwiązanie określonego problemu obliczeniowego. Historia

Bardziej szczegółowo

Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych p.1/33

Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych p.1/33 Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych mgr inż. Olga Siedlecka olga.siedlecka@icis.pcz.pl Zakład Informatyki Stosowanej i Inżynierii Oprogramowania Instytut Informatyki

Bardziej szczegółowo

Podstawy Fizyki IV Optyka z elementami fizyki współczesnej. wykład 24, Radosław Chrapkiewicz, Filip Ozimek

Podstawy Fizyki IV Optyka z elementami fizyki współczesnej. wykład 24, Radosław Chrapkiewicz, Filip Ozimek odstawy Fizyki IV Optyka z elementami fizyki współczesnej wykład 4, 5.05.0 wykład: pokazy: ćwiczenia: Michał Karpiński Radosław Chrapkiewicz, Filip Ozimek Ernest Grodner Wykład 3 - przypomnienie argumenty

Bardziej szczegółowo

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji na podstawie referatu Stanisława Kasjana 5 i 12 grudnia 2000 roku 1. Elementy teorii modeli Będziemy rozważać język L składający się z przeliczalnej

Bardziej szczegółowo

1 Zbiory i działania na zbiorach.

1 Zbiory i działania na zbiorach. Matematyka notatki do wykładu 1 Zbiory i działania na zbiorach Pojęcie zbioru jest to pojęcie pierwotne (nie definiuje się tego pojęcia) Pojęciami pierwotnymi są: element zbioru i przynależność elementu

Bardziej szczegółowo

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Baza w jądrze i baza obrazu ( ) Przykład Baza w jądrze i baza obrazu (839) Znajdź bazy jądra i obrazu odwzorowania α : R 4 R 3, gdzie α(x, y, z, t) = (x + 2z + t, 2x + y 3z 5t, x y + z + 4t) () zór ten oznacza, że α jest odwzorowaniem

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

Splątanie a przesyłanie informacji

Splątanie a przesyłanie informacji Splątanie a przesyłanie informacji Jarosław A. Miszczak 21 marca 2003 roku Plan referatu Stany splątane Co to jest splątanie? Gęste kodowanie Teleportacja Przeprowadzone eksperymenty Możliwości wykorzystania

Bardziej szczegółowo

W5. Komputer kwantowy

W5. Komputer kwantowy W5. Komputer kwantowy Komputer klasyczny: Informacja zapisana w postaci bitów (binary digit) (sygnał jest albo go nie ma) W klasycznych komputerach wartość bitu jest określona przez stan pewnego elementu

Bardziej szczegółowo

Endomorfizmy liniowe

Endomorfizmy liniowe Endomorfizmy liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 8. wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2011 1 / 16 Endomorfizmy

Bardziej szczegółowo

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej Szkoła Główna Handlowa 17 maja 2012 Definicja Mówimy, że odwzorowanie F : X R n, gdzie X R n, jest lokalnie

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów 1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u W ) Rzeczywiście U W jest podprzetrzenią przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 07 - Podstawy obliczeń kwantowych Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 27/10/2016 1 / 29 1 Wprowadzenie Obliczanie Motywacja fizyczna Motywacja kryptograficzna 2 2 /

Bardziej szczegółowo

Rozdział 2. Liczby zespolone

Rozdział 2. Liczby zespolone Rozdział Liczby zespolone Zbiór C = R z działaniami + oraz określonymi poniżej: x 1, y 1 ) + x, y ) := x 1 + x, y 1 + y ), 1) x 1, y 1 ) x, y ) := x 1 x y 1 y, x 1 y + x y 1 ) ) jest ciałem zob rozdział

Bardziej szczegółowo

bity kwantowe zastosowania stanów splątanych

bity kwantowe zastosowania stanów splątanych bity kwantowe zastosowania stanów splątanych Jacek Matulewski Karolina Słowik Jarosław Zaremba Jacek Jurkowski MECHANIKA KWANTOWA DLA NIEFIZYKÓW Bit kwantowy zawiera więcej informacji niż bit klasyczny

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

Bardziej szczegółowo

Praca domowa - seria 6

Praca domowa - seria 6 Praca domowa - seria 6 28 grudnia 2012 Zadanie 1. Znajdź bazę jądra i obrazu przekształcenia liniowego φ : R 4 wzorem: R 3 danego φ(x 1, x 2, x 3, x 4 ) = (x 1 +2x 2 x 3 +3x 4, x 1 +x 2 +2x 3 +x 4, 2x

Bardziej szczegółowo

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie Seria zadań z Algebry IIR nr 29 kwietnia 207 r Notacja: We wszystkich poniższych zadaniach K jest ciałem, V wektorow a nad K zaś jest przestrzeni a Zadanie Niechaj V = K 4 [t] Określmy podprzestrzenie

Bardziej szczegółowo

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr : Lista Przestrzenie liniowe Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr : V = R[X], zbiór wielomianów jednej zmiennej o współczynnikach rzeczywistych, wraz ze standardowym dodawaniem

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8 ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8 1. Sprawdzić, czy następujące podzbiory są podprzestrzeniami liniowymi przestrzeni R n (dla odpowiednich n) (a) {[u, v, 2u, 4v] ; u, v R} R 4, (b) {[u, v,

Bardziej szczegółowo

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4)

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4) Rozdział 1 Prosta i płaszczyzna 1.1 Przestrzeń afiniczna Przestrzeń afiniczna to matematyczny model przestrzeni jednorodnej, bez wyróżnionego punktu. Można w niej przesuwać punkty równolegle do zadanego

Bardziej szczegółowo

19 Własności iloczynu skalarnego: norma, kąt i odległość

19 Własności iloczynu skalarnego: norma, kąt i odległość 19 Własności iloczynu skalarnego: norma, kąt i odległość Załóżmy, że V jest przestrzenią liniową z iloczynem skalarnym.,.. Definicja 19.1 Normą (długością) wektora v V nazywamy liczbę v = v, v. Uwaga 1

Bardziej szczegółowo

Analiza funkcjonalna 1.

Analiza funkcjonalna 1. Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.

Bardziej szczegółowo

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B 1. Dla macierzy a) A = b) A = c) A = d) A = 3 1 + i 1 i i i 0 i i 0 1 + i 1 i 0 0 0 0 1 0 1 0 1 + i 1 i Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: A, X = B. Obliczyć pierwiaski z macierzy: A =

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0} Wykład 5 Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym przestrzeni wektorowych Wtedy jądrem przekształcenia nazywamy zbiór tych elementów z V, których obrazem jest wektor zerowy w przestrzeni W Jądro

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań. Zestaw zadań : Sumy i sumy proste podprzestrzeni Baza i wymiar Rzędy macierzy Struktura zbioru rozwiązań układu równań () Pokazać, że jeśli U = lin(α, α,, α k ), U = lin(β, β,, β l ), to U + U = lin(α,

Bardziej szczegółowo

Modelowanie zależności. Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski

Modelowanie zależności. Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski Modelowanie zależności pomiędzy zmiennymi losowymi Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski P Zmienne losowe niezależne - przypomnienie Dwie rzeczywiste zmienne losowe X i Y

Bardziej szczegółowo

Informatyka Kwantowa Sekcja Informatyki Kwantowej prezentacja

Informatyka Kwantowa Sekcja Informatyki Kwantowej prezentacja Informatyka Kwantowa Sekcja Informatyki Kwantowej prezentacja Robert Nowotniak Wydział FTIMS, Politechnika Łódzka XV konferencja SIS, 26 października 2007 Streszczenie Informatyka kwantowa jest dziedziną

Bardziej szczegółowo

1 Podobieństwo macierzy

1 Podobieństwo macierzy GAL (Informatyka) Wykład - zagadnienie własne Wersja z dnia 6 lutego 2014 Paweł Bechler 1 Podobieństwo macierzy Definicja 1 Powiemy, że macierze A, B K n,n są podobne, jeżeli istnieje macierz nieosobliwa

Bardziej szczegółowo

bity kwantowe zastosowania stanów splątanych

bity kwantowe zastosowania stanów splątanych bity kwantowe zastosowania stanów splątanych Jacek Matulewski Karolina Słowik Jarosław Zaremba Jacek Jurkowski MECHANIKA KWANTOWA DLA NIEFIZYKÓW Bit jest jednostką informacji tzn. jest "najmniejszą możliwą

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Sobolewa

Informacja o przestrzeniach Sobolewa Wykład 11 Informacja o przestrzeniach Sobolewa 11.1 Definicja przestrzeni Sobolewa Niech R n będzie zbiorem mierzalnym. Rozważmy przestrzeń Hilberta X = L 2 () z iloczynem skalarnym zdefiniowanym równością

Bardziej szczegółowo

Układy liniowo niezależne

Układy liniowo niezależne Układy liniowo niezależne Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 3.wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2016 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, październik 2016 1

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Przestrzeń Hilberta

Wykład 1. Przestrzeń Hilberta Wykład 1. Przestrzeń Hilberta Sygnały. Funkcje (w języku inżynierów - sygnały) które będziemy rozważali na tym wykładzie będą kilku typów Sygnały ciągłe (analogowe). ) L 2 (R) to funkcje na prostej spełniające

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy Zadania z algebry liniowej - sem I Przestrzenie liniowe bazy rząd macierzy Definicja 1 Niech (K + ) będzie ciałem (zwanym ciałem skalarów a jego elementy nazywać będziemy skalarami) Przestrzenią liniową

Bardziej szczegółowo

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1 Wektory Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1.1 Dodawanie wektorów graficzne i algebraiczne. Graficzne - metoda równoległoboku. Sprowadzamy wektory

Bardziej szczegółowo

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Liniowa niezależno ność wektorów Przykład: Sprawdzić czy następujące wektory z przestrzeni 3 tworzą bazę: e e e3 3 Sprawdzamy czy te wektory są liniowo niezależne: 3 c + c + c3 0 c 0 c iei 0 c + c + 3c3

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 1 Zadanie Definicja 1.1. (zadanie) Zadaniem nazywamy zagadnienie znalezienia rozwiązania x spełniającego równanie F (x, d) = 0, gdzie d jest zbiorem danych (od których zależy rozwiązanie x), a F

Bardziej szczegółowo

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Uwarunkowanie zadania numerycznego Niech ϕ : R n R m będzie pewna funkcja odpowiednio wiele

Bardziej szczegółowo

Chcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM.

Chcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM. DEF. DZIAŁANIE DWUARGUMENTOWE Działaniem dwuargumentowym w niepsutym zbiorze nazywamy każde odwzorowanie iloczynu kartezjańskiego :. Inaczej mówiąc, w zbiorze jest określone działanie dwuargumentowe, jeśli:

Bardziej szczegółowo

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. 1. Podstawy matematyki 1.1. Geometria analityczna W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. Skalarem w fizyce nazywamy

Bardziej szczegółowo

IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA

IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA IX.1. OPERACJE OBSERWACJI. a) klasycznie nie ważna kolejność, w jakiej wykonujemy pomiary. AB = BA A pomiar wielkości A B pomiar wielkości B b) kwantowo wartość obserwacji

Bardziej szczegółowo

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i + Teoria na egzamin z algebry liniowej Wszystkie podane pojęcia należy umieć określić i podać pprzykłady, ewentualnie kontrprzykłady. Ponadto należy znać dowody tam gdzie to jest zaznaczone. Liczby zespolone.

Bardziej szczegółowo

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Poprzedniczka tej notatki zawierała błędy! Ta pewnie zresztą też ; ). Ćwiczenie 3 zostało zmienione, bo żądałem, byście dowodzili czegoś,

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka

Prawdopodobieństwo i statystyka Wykład VIII: Przestrzenie statystyczne. Estymatory 1 grudnia 2014 Wprowadzenie Przykład: pomiar z błędem Współczynnik korelacji r(x, Z) = 0, 986 Wprowadzenie Przykład: pomiar z błędem Współczynnik korelacji

Bardziej szczegółowo

Kody blokowe Wykład 2, 10 III 2011

Kody blokowe Wykład 2, 10 III 2011 Kody blokowe Wykład 2, 10 III 2011 Literatura 1. R.M. Roth, Introduction to Coding Theory, 2006 2. W.C. Huffman, V. Pless, Fundamentals of Error-Correcting Codes, 2003 3. D.R. Hankerson et al., Coding

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka

Prawdopodobieństwo i statystyka Wykład XV: Zagadnienia redukcji wymiaru danych 2 lutego 2015 r. Standaryzacja danych Standaryzacja danych Własności macierzy korelacji Definicja Niech X będzie zmienną losową o skończonym drugim momencie.

Bardziej szczegółowo

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),

Bardziej szczegółowo

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ Izometrie liniowe Przypomnijmy, że jeśli V jest przestrzenią euklidesową (skończonego wymiaru), to U End V jest izometrią wtedy i tylko wtedy, gdy U U = UU = E, to znaczy, gdy jest odwzorowaniem ortogonalnym.

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe 4.0. Rozkłady zmiennych losowych, dystrybuanta. Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska Wprowadzenie Rozważmy eksperymenty 1 gra Bolka w ruletkę w kasynie;

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 24 lutego 2015 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Mechaniki Kwantowej

Wykłady z Mechaniki Kwantowej Wykłady z Mechaniki Kwantowej Mechanika Kwantowa, Relatywistyczna Mechanika Kwantowa Wykład dla doktorantów (2017) Wykład 4 Najpiękniejszą rzeczą, jakiej możemy doświadczyć jest oczarowanie tajemnicą.

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 2 marca 2017 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod m)),

Bardziej szczegółowo

Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające

Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające Tomasz Tkocz 10 X 2010 Streszczenie Tekst zawiera notatki do referatu z seminarium monograficznego Wybrane zagadnienia geometrii. Całość jest oparta na artykule

Bardziej szczegółowo

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ. 8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą

Bardziej szczegółowo