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채널 표현

이제 채널의 수학적 표현에 대해 살펴보겠습니다.

벡터에서 벡터로의 선형 사상은 친숙한 방식으로 행렬로 표현할 수 있으며, 선형 사상의 작용은 행렬-벡터 곱으로 나타납니다. 그런데 채널은 행렬에서 행렬로의 선형 사상이지, 벡터에서 벡터로의 사상이 아닙니다. 그렇다면 일반적으로 채널을 어떻게 수학적으로 표현할 수 있을까요?

일부 채널은 앞서 설명한 비유니터리 Qubit 채널 세 가지 예시처럼 간단한 공식으로 나타낼 수 있습니다. 하지만 임의의 채널은 그런 깔끔한 공식이 없을 수 있으므로, 일반적으로 이 방식으로 채널을 표현하는 것은 실용적이지 않습니다.

비교 관점에서 보면, 양자 정보의 단순화된 공식화에서는 양자 상태 벡터에 대한 연산을 나타내기 위해 유니터리 행렬을 사용합니다. 모든 유니터리 행렬은 유효한 연산을 나타내고, 모든 유효한 연산은 유니터리 행렬로 표현할 수 있습니다. 본질적으로 이 질문은 채널에 대해 유사한 것을 어떻게 할 수 있는가 하는 것입니다.

이 질문에 답하기 위해서는 몇 가지 추가적인 수학적 도구가 필요합니다. 실제로 채널은 몇 가지 서로 다른 방식으로 수학적으로 기술될 수 있으며, 그 발전에 핵심적인 역할을 한 세 사람의 이름을 딴 표현들이 있습니다. Stinespring, Kraus, 그리고 Choi. 이러한 채널을 기술하는 여러 방식은 채널을 다양한 각도에서 바라보고 분석할 수 있게 해줍니다.

Stinespring 표현

Stinespring 표현은 모든 채널이 표준적인 방식으로 구현될 수 있다는 아이디어에 기반합니다. 입력 시스템을 초기화된 작업 공간 시스템과 먼저 결합하여 복합 시스템을 형성하고, 그 복합 시스템에 유니터리 연산을 수행한 후, 마지막으로 작업 공간 시스템을 버려서(또는 부분 추적하여) 채널의 출력이 남게 됩니다.

다음 그림은 이러한 구현을 회로 다이어그램 형태로 나타낸 것으로, 입력 시스템과 출력 시스템이 동일한 시스템 X\mathsf{X}인 채널에 대한 것입니다.

Stinespring 표현을 나타내는 다이어그램 (입력 시스템과 출력 시스템이 동일한 채널)

이 다이어그램에서 와이어는 레이블에 표시된 것처럼 단일 Qubit이 아니라 임의의 시스템을 나타냅니다. 또한 전기공학에서 흔히 사용되는 접지 기호는 W\mathsf{W}가 버려짐을 명시적으로 나타냅니다.

말로 설명하면, 이 구현은 다음과 같이 작동합니다. 입력 시스템 X\mathsf{X}는 어떤 상태 ρ\rho에서 시작하고, 작업 공간 시스템 W\mathsf{W}는 표준 기저 상태 0\vert 0\rangle으로 초기화됩니다. 유니터리 연산 UU가 쌍 (W,X)(\mathsf{W},\mathsf{X})에 수행되고, 마지막으로 작업 공간 시스템 W\mathsf{W}부분 추적되어 출력으로 X\mathsf{X}가 남습니다.

00W\mathsf{W}의 고전 상태라고 가정하며, 이를 이 시스템의 초기화 상태로 선택하면 수학적 계산이 단순해집니다. 단, W\mathsf{W}의 초기화 상태를 임의의 고정된 순수 상태로 선택해도 표현의 기본 성질은 변하지 않습니다.

결과 채널 Φ\Phi의 수식 표현은 다음과 같습니다.

Φ(ρ)=TrW(U(00Wρ)U)\Phi(\rho) = \operatorname{Tr}_{\mathsf{W}} \bigl( U (\vert 0\rangle \langle 0 \vert_{\mathsf{W}} \otimes \rho) U^{\dagger} \bigr)

평소와 같이 Qiskit의 순서 규약을 사용합니다. 시스템 X\mathsf{X}는 다이어그램의 위쪽에 있으므로 수식에서 오른쪽 텐서 인수에 해당합니다.

일반적으로 채널의 입력 시스템과 출력 시스템은 동일하지 않아도 됩니다. 다음 그림은 입력 시스템이 X\mathsf{X}이고 출력 시스템이 Y\mathsf{Y}인 채널 Φ\Phi의 구현을 나타냅니다.

Stinespring 표현을 나타내는 다이어그램 (입력 시스템과 출력 시스템이 다를 수 있는 채널)

이번에는 유니터리 연산이 (W,X)(\mathsf{W},\mathsf{X})를 쌍 (G,Y)(\mathsf{G},\mathsf{Y})로 변환하는데, 여기서 G\mathsf{G}는 버려지는 새로운 "쓰레기" 시스템이고 Y\mathsf{Y}가 출력 시스템으로 남습니다. UU가 유니터리이려면 정사각 행렬이어야 합니다. 이를 위해 쌍 (G,Y)(\mathsf{G},\mathsf{Y})는 쌍 (W,X)(\mathsf{W},\mathsf{X})와 동일한 수의 고전 상태를 가져야 하므로, W\mathsf{W}G\mathsf{G}는 이를 허용하는 방식으로 선택되어야 합니다.

결과 채널 Φ\Phi의 수식 표현은 앞서와 비슷하게 얻어집니다.

Φ(ρ)=TrG(U(00Wρ)U)\Phi(\rho) = \operatorname{Tr}_{\mathsf{G}} \bigl( U (\vert 0\rangle \langle 0 \vert_{\mathsf{W}} \otimes \rho) U^{\dagger} \bigr)

채널이 이런 방식으로 기술될 때, 즉 유니터리 연산과 함께 작업 공간 시스템의 초기화 방법 및 출력 시스템 선택 방법이 명시될 때, 이를 Stinespring 형식으로 표현되었다고 하거나 채널의 Stinespring 표현이라고 합니다.

전혀 명확하지 않지만, 모든 채널에는 실제로 Stinespring 표현이 존재합니다. 이는 수업 마지막에 확인할 수 있습니다. 또한 Stinespring 표현이 유일하지 않음도 알게 될 것입니다. 동일한 채널을 기술된 방식으로 구현하는 다양한 방법이 항상 존재합니다.

참고

양자 정보의 맥락에서 Stinespring 표현이라는 용어는 일반적으로 다음 형식을 갖는 채널의 약간 더 일반적인 표현을 의미합니다.

Φ(ρ)=TrG(AρA)\Phi(\rho) = \operatorname{Tr}_{\mathsf{G}} \bigl( A \rho A^{\dagger} \bigr)

여기서 AA는 *등거리 사상(isometry)*으로, 열들이 정규직교이지만 정사각 행렬이 아닐 수 있는 행렬입니다. 우리가 정의로 채택한 형식의 Stinespring 표현에 대해서는 다음을 취함으로써 다른 형식의 표현을 얻을 수 있습니다.

A=U(0WIX).A = U (\vert 0\rangle_{\mathsf{W}} \otimes \mathbb{I}_{\mathsf{X}}).

완전 위상 소거 채널

다음은 Qubit 위상 소거 채널 Δ\Delta의 Stinespring 표현입니다. 이 다이어그램에서 두 와이어는 모두 단일 Qubit을 나타내므로, 이는 일반적인 양자 회로 다이어그램입니다.

완전 위상 소거 채널을 나타내는 양자 회로 다이어그램

이 회로가 입력 Qubit에 미치는 효과가 실제로 완전 위상 소거 채널로 기술된다는 것을 확인하기 위해, 이전 수업에서 설명한 부분 추적의 명시적 행렬 표현을 사용하여 회로를 한 단계씩 살펴볼 수 있습니다. 위쪽 Qubit을 X\mathsf{X}로 부르겠습니다. 이것이 채널의 입력이자 출력입니다. 그리고 X\mathsf{X}가 어떤 임의의 상태 ρ\rho에서 시작한다고 가정합니다.

첫 번째 단계는 작업 공간 Qubit W\mathsf{W}의 도입입니다. 제어-NOT 게이트가 수행되기 전, 쌍 (W,X)(\mathsf{W},\mathsf{X})의 상태는 다음 밀도 행렬로 나타납니다.

00Wρ=(1000)(0ρ00ρ11ρ01ρ1)=(0ρ00ρ1001ρ01ρ10000000000)\begin{aligned} \vert 0\rangle \langle 0 \vert_{\mathsf{W}} \otimes \rho & = \begin{pmatrix} 1 & 0\\ 0 & 0 \end{pmatrix} \otimes \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}\\[4mm] & = \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & 0 & 0 \\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & 0 & 0 \\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0 \\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} \end{aligned}

Qiskit의 순서 규약에 따라 위쪽 Qubit X\mathsf{X}는 오른쪽에, 아래쪽 Qubit W\mathsf{W}는 왼쪽에 있습니다. 여기서는 양자 상태 벡터 대신 밀도 행렬을 사용하지만, 이들은 양자 정보의 단순화된 공식화에서와 유사한 방식으로 텐서곱됩니다.

다음 단계는 X\mathsf{X}를 제어, W\mathsf{W}를 타깃으로 하는 제어-NOT 연산을 수행하는 것입니다. Qiskit 순서 규약을 여전히 염두에 두면, 이 게이트의 행렬 표현은 다음과 같습니다.

(1000000100100100)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0\\ 0 & 0 & 0 & 1\\ 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}

이것은 유니터리 연산이며, 밀도 행렬에 적용하려면 유니터리 행렬로 켤레 변환을 합니다. 이 특정 행렬은 켤레 전치가 행렬을 변경하지 않으므로, 결과는 다음과 같습니다.

(1000000100100100)(0ρ00ρ1001ρ01ρ10000000000)(1000000100100100)=(0ρ0000ρ1000000001ρ0001ρ1)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 1\\[1mm] 0 & 0 & 1 & 0\\[1mm] 0 & 1 & 0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & 0 & 0 \\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & 0 & 0 \\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0 \\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 1\\[1mm] 0 & 0 & 1 & 0\\[1mm] 0 & 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}\\[3mm] = \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0 & 0 & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0 & 0 & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}

마지막으로 W\mathsf{W}에 대한 부분 추적이 수행됩니다. 이전 수업에서 설명한 4×44\times 4 행렬에 대한 이 연산의 작용을 떠올리면, 다음과 같은 밀도 행렬 출력이 얻어집니다.

TrW(0ρ0000ρ1000000001ρ0001ρ1)=(0ρ0000)+(0001ρ1)=(0ρ0001ρ1)=Δ(ρ)\begin{aligned} \operatorname{Tr}_{\mathsf{W}} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0 & 0 & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0 & 0 & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix} & = \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0 \\[1mm] 0 & 0 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 0 & 0 \\[1mm] 0 & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}\\[3mm] & = \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0 \\[1mm] 0 & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}\\[4mm] & = \Delta(\rho) \end{aligned}

부분 추적은 먼저 Dirac 표기법으로 변환하여 계산할 수도 있습니다.

(0ρ0000ρ1000000001ρ0001ρ1)=0ρ00000+0ρ10101+1ρ01010+1ρ11111\begin{pmatrix} \langle 0\vert \rho \vert 0\rangle & 0 & 0 & \langle 0\vert \rho \vert 1\rangle\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] \langle 1\vert \rho \vert 0\rangle & 0 & 0 & \langle 1\vert \rho \vert 1\rangle \end{pmatrix} = \begin{array}{r} \langle 0\vert \rho \vert 0\rangle \, \vert 0\rangle\langle 0\vert \otimes \vert 0\rangle\langle 0\vert \\[1mm] +\, \langle 0\vert \rho \vert 1\rangle \, \vert 0\rangle\langle 1\vert \otimes \vert 0\rangle\langle 1\vert \\[1mm] +\, \langle 1\vert \rho \vert 0\rangle \, \vert 1\rangle\langle 0\vert \otimes \vert 1\rangle\langle 0\vert \\[1mm] +\, \langle 1\vert \rho \vert 1\rangle \, \vert 1\rangle\langle 1\vert \otimes \vert 1\rangle\langle 1\vert \end{array}

왼쪽의 Qubit을 부분 추적하면 앞서와 동일한 답이 얻어집니다.

0ρ000+1ρ111=Δ(ρ)\langle 0\vert \rho \vert 0\rangle \, \vert 0\rangle\langle 0\vert +\, \langle 1\vert \rho \vert 1\rangle \, \vert 1\rangle\langle 1\vert = \Delta(\rho)

이 회로를 직관적으로 이해하는 방법은, 제어-NOT 연산이 입력 Qubit의 고전 상태를 효과적으로 복사하고, 복사본이 버려지면 입력 Qubit이 두 가지 가능한 고전 상태 중 하나로 확률적으로 "붕괴"되는데, 이것이 완전 위상 소거와 동등하다는 것입니다.

완전 위상 소거 채널 (대안적 구현)

위에서 설명한 회로가 완전 위상 소거 채널을 구현하는 유일한 방법은 아닙니다. 다음은 다른 방법입니다.

완전 위상 소거 채널을 나타내는 대안적 양자 회로 다이어그램

이 구현이 올바르게 동작함을 보이는 간략한 분석은 다음과 같습니다. Hadamard 게이트가 수행된 후, 2-Qubit 상태를 밀도 행렬로 나타내면 다음과 같습니다.

++ρ=12(1111)(0ρ00ρ11ρ01ρ1)=12(0ρ00ρ10ρ00ρ11ρ01ρ11ρ01ρ10ρ00ρ10ρ00ρ11ρ01ρ11ρ01ρ1).\begin{aligned} \vert + \rangle\langle + \vert \otimes \rho & = \frac{1}{2}\begin{pmatrix} 1 & 1\\[1mm] 1 & 1 \end{pmatrix} \otimes \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}\\[4mm] & = \frac{1}{2} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}. \end{aligned}

제어-σz\sigma_z 게이트는 켤레 변환(conjugation)으로 다음과 같이 작용합니다.

12(1000010000100001)(0ρ00ρ10ρ00ρ11ρ01ρ11ρ01ρ10ρ00ρ10ρ00ρ11ρ01ρ11ρ01ρ1)(1000010000100001)=12(0ρ00ρ10ρ00ρ11ρ01ρ11ρ01ρ10ρ00ρ10ρ00ρ11ρ01ρ11ρ01ρ1)\frac{1}{2} \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 1 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 1 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & -1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 1 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 1 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & -1 \end{pmatrix}\\[3mm] = \frac{1}{2} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] -\langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & -\langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}

마지막으로 작업 공간 시스템 W\mathsf{W}에 대한 부분 대각합(partial trace)을 수행합니다.

12TrW(0ρ00ρ10ρ00ρ11ρ01ρ11ρ01ρ10ρ00ρ10ρ00ρ11ρ01ρ11ρ01ρ1)=12(0ρ00ρ11ρ01ρ1)+12(0ρ00ρ11ρ01ρ1)=(0ρ0001ρ1)\frac{1}{2} \operatorname{Tr}_{\mathsf{W}} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] -\langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle & -\langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}\\[3mm] \begin{aligned} & = \frac{1}{2} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix} + \frac{1}{2} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] -\langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}\\[4mm] & = \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0\\[2mm] 0 & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix} \end{aligned}

이 구현은 단순한 아이디어에 기반합니다. 위상 소거(dephasing)는 아무것도 하지 않는 것(즉, 항등 연산을 적용하는 것)과 σz\sigma_z 게이트를 적용하는 것을 각각 확률 1/21/2로 수행하는 것과 동등합니다.

12ρ+12σzρσz=12(0ρ00ρ11ρ01ρ1)+12(0ρ00ρ11ρ01ρ1)=(0ρ0001ρ1)=Δ(ρ)\begin{aligned} \frac{1}{2} \rho + \frac{1}{2} \sigma_z \rho \sigma_z & = \frac{1}{2} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] \langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix} + \frac{1}{2} \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & -\langle 0 \vert \rho \vert 1 \rangle\\[1mm] -\langle 1 \vert \rho \vert 0 \rangle & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}\\[4mm] & = \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0\\[1mm] 0 & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix}\\[2mm] & = \Delta(\rho) \end{aligned}

즉, 완전 위상 소거 채널은 혼합 유니터리 채널(mixed-unitary channel)의 한 예이며, 더 구체적으로는 파울리 채널(Pauli channel)입니다.

Qubit 리셋 채널

Qubit 리셋 채널은 다음과 같이 구현할 수 있습니다.

Qubit 리셋 채널을 나타내는 양자 회로 다이어그램

스왑 게이트는 작업 공간 Qubit의 0\vert 0\rangle 초기화 상태를 출력으로 이동시키는 동시에, 입력 상태 ρ\rho를 아래쪽 Qubit으로 옮긴 후 대각합으로 제거합니다.

한편, 채널의 출력이 반드시 위쪽에 남아야 한다는 조건을 두지 않는다면, 다음과 같이 매우 단순한 회로를 표현으로 사용할 수 있습니다.

Qubit 리셋 채널을 나타내는 대안적 양자 회로 다이어그램

직관적으로 말하자면, Qubit을 0\vert 0\rangle 상태로 리셋하는 것은 해당 Qubit을 버리고 새 Qubit을 얻는 것과 동등합니다.

Kraus 표현

이제 Kraus 표현을 살펴보겠습니다. Kraus 표현은 행렬 곱셈과 덧셈을 통해 채널의 작용을 편리하게 나타내는 공식적인 방법입니다. 구체적으로, Kraus 표현이란 채널 Φ\Phi를 다음과 같은 형태로 나타내는 것을 말합니다.

Φ(ρ)=k=0N1AkρAk\Phi(\rho) = \sum_{k = 0}^{N-1} A_k \rho A_k^{\dagger}

여기서 A0,,AN1A_0,\ldots,A_{N-1}은 모두 동일한 차원을 가지는 행렬들입니다. 이 행렬들의 열은 입력 시스템 X\mathsf{X}의 고전적 상태에 대응하고, 행은 출력 시스템(X\mathsf{X}이거나 다른 시스템 Y\mathsf{Y})의 고전적 상태에 대응합니다. Φ\Phi가 유효한 채널이 되려면 이 행렬들이 다음 조건을 만족해야 합니다.

k=0N1AkAk=IX\sum_{k = 0}^{N-1} A_k^{\dagger} A_k = \mathbb{I}_{\mathsf{X}}

이 조건은 Φ\Phi가 대각합(trace)을 보존한다는 조건과 동치입니다. 채널에 요구되는 또 다른 성질인 완전 양성(complete positivity)은 Φ\Phi의 표현식이 켤레(conjugation)의 합이라는 일반적인 형태로부터 자동으로 따라옵니다.

때로는 행렬 A0,,AN1A_0,\ldots,A_{N-1}에 다른 이름을 붙이는 것이 편리할 수 있습니다. 예를 들어 1부터 번호를 매기거나, 숫자 대신 임의의 고전적 상태 집합 Γ\Gamma의 원소를 아래 첨자로 사용할 수도 있습니다.

Φ(ρ)=aΓAaρAawhereaΓAaAa=I.\Phi(\rho) = \sum_{a\in\Gamma} A_a \rho A_a^{\dagger} \quad \text{where} \quad \sum_{a\in\Gamma} A_a^{\dagger} A_a = \mathbb{I}.

Kraus 행렬이라 불리는 이 행렬들에 이름을 붙이는 방식은 상황에 따라 다양하게 쓰일 수 있습니다. 이 강의에서는 간결함을 위해 A0,,AN1A_0,\ldots,A_{N-1}이라는 표기를 사용하겠습니다.

NN은 임의의 양의 정수가 될 수 있지만, 지나치게 클 필요는 없습니다. 입력 시스템 X\mathsf{X}의 고전적 상태가 nn개이고 출력 시스템 Y\mathsf{Y}의 고전적 상태가 mm개라면, X\mathsf{X}에서 Y\mathsf{Y}로의 임의의 채널은 항상 NNnmnm을 넘지 않는 Kraus 표현을 가집니다.

완전 위상 제거 채널

완전 위상 제거 채널의 Kraus 표현은 A0=00A_0 = \vert 0\rangle\langle 0\vert, A1=11A_1 = \vert 1\rangle\langle 1\vert로 선택하면 얻을 수 있습니다.

k=01AkρAk=00ρ00+11ρ11=0ρ000+1ρ111=(0ρ0001ρ1)\begin{aligned} \sum_{k = 0}^1 A_k \rho A_k^{\dagger} & = \vert 0\rangle\langle 0 \vert \rho \vert 0\rangle\langle 0 \vert + \vert 1\rangle\langle 1 \vert \rho \vert 1\rangle\langle 1 \vert\\ & = \langle 0 \vert \rho \vert 0\rangle \, \vert 0\rangle\langle 0 \vert + \langle 1 \vert \rho \vert 1\rangle \, \vert 1\rangle\langle 1 \vert \\[2mm] & = \begin{pmatrix} \langle 0 \vert \rho \vert 0 \rangle & 0 \\[1mm] 0 & \langle 1 \vert \rho \vert 1 \rangle \end{pmatrix} \end{aligned}

이 행렬들은 필요한 조건을 만족합니다.

k=01AkAk=0000+1111=00+11=I\sum_{k = 0}^1 A_k^{\dagger} A_k = \vert 0\rangle\langle 0\vert 0\rangle\langle 0\vert + \vert 1\rangle\langle 1\vert 1\rangle\langle 1\vert = \vert 0\rangle\langle 0\vert + \vert 1\rangle\langle 1\vert = \mathbb{I}

또 다른 방법으로 A0=12IA_0 = \frac{1}{\sqrt{2}}\mathbb{I}, A1=12σzA_1 = \frac{1}{\sqrt{2}}\sigma_z로 선택하면

k=01AkρAk=12ρ+12σzρσz=Δ(ρ),\sum_{k = 0}^1 A_k \rho A_k^{\dagger} = \frac{1}{2} \rho + \frac{1}{2} \sigma_z \rho \sigma_z = \Delta(\rho),

임을 앞서 계산한 결과로부터 확인할 수 있습니다. 이 경우 필요한 조건은 다음과 같이 검증됩니다.

k=01AkAk=12I+12σz2=12I+12I=I\sum_{k = 0}^1 A_k^{\dagger} A_k = \frac{1}{2} \mathbb{I} + \frac{1}{2} \sigma_z^2 = \frac{1}{2} \mathbb{I} + \frac{1}{2} \mathbb{I} = \mathbb{I}

Qubit 리셋 채널

Qubit 리셋 채널의 Kraus 표현은 A0=00A_0 = \vert 0\rangle\langle 0\vert, A1=01A_1 = \vert 0\rangle\langle 1\vert로 선택하면 얻을 수 있습니다.

k=01AkρAk=00ρ00+01ρ10=0ρ000+1ρ100=Tr(ρ)00\begin{aligned} \sum_{k = 0}^1 A_k \rho A_k^{\dagger} & = \vert 0\rangle\langle 0 \vert \rho \vert 0\rangle\langle 0 \vert + \vert 0\rangle\langle 1 \vert \rho \vert 1\rangle\langle 0 \vert\\ & = \langle 0 \vert \rho \vert 0\rangle \, \vert 0\rangle\langle 0 \vert + \langle 1 \vert \rho \vert 1\rangle \, \vert 0\rangle\langle 0 \vert\\[2mm] & = \operatorname{Tr}(\rho) \vert 0\rangle \langle 0 \vert \end{aligned}

이 행렬들은 필요한 조건을 만족합니다.

k=01AkAk=0000+1001=00+11=I\sum_{k = 0}^1 A_k^{\dagger} A_k = \vert 0\rangle\langle 0\vert 0\rangle\langle 0\vert + \vert 1\rangle\langle 0\vert 0\rangle\langle 1\vert = \vert 0\rangle\langle 0\vert + \vert 1\rangle\langle 1\vert = \mathbb{I}

완전 탈분극 채널

완전 탈분극 채널의 Kraus 표현을 얻는 한 가지 방법은 Kraus 행렬 A0,,A3A_0,\ldots,A_3을 다음과 같이 선택하는 것입니다.

A0=002A1=012A2=102A3=112A_0 = \frac{\vert 0\rangle\langle 0\vert}{\sqrt{2}} \quad A_1 = \frac{\vert 0\rangle\langle 1\vert}{\sqrt{2}} \quad A_2 = \frac{\vert 1\rangle\langle 0\vert}{\sqrt{2}} \quad A_3 = \frac{\vert 1\rangle\langle 1\vert}{\sqrt{2}}

임의의 Qubit 밀도 행렬 ρ\rho에 대해 다음이 성립합니다.

k=03AkρAk=12(00ρ00+01ρ10+10ρ01+11ρ11)=Tr(ρ)I2=Ω(ρ).\begin{aligned} \sum_{k = 0}^3 A_k \rho A_k^{\dagger} & = \frac{1}{2} \bigl(\vert 0\rangle\langle 0\vert \rho \vert 0\rangle\langle 0\vert + \vert 0\rangle\langle 1\vert \rho \vert 1\rangle\langle 0\vert + \vert 1\rangle\langle 0\vert \rho \vert 0\rangle\langle 1\vert + \vert 1\rangle\langle 1\vert \rho \vert 1\rangle\langle 1\vert\bigr)\\ & = \operatorname{Tr}(\rho) \frac{\mathbb{I}}{2}\\[1mm] & = \Omega(\rho). \end{aligned}

또 다른 Kraus 표현은 다음과 같은 Kraus 행렬을 선택함으로써 얻을 수 있습니다.

A0=I2A1=σx2A2=σy2A3=σz2A_0 = \frac{\mathbb{I}}{2} \quad A_1 = \frac{\sigma_x}{2} \quad A_2 = \frac{\sigma_y}{2} \quad A_3 = \frac{\sigma_z}{2}

이 Kraus 행렬들이 실제로 완전 탈분극 채널을 나타내는지 검증하기 위해, 먼저 임의의 2×22\times 2 행렬에 Pauli 행렬로 켤레 변환을 적용하면 어떻게 되는지 살펴봅시다.

σx(α0,0α0,1α1,0α1,1)σx=(α1,1α1,0α0,1α0,0)σy(α0,0α0,1α1,0α1,1)σy=(α1,1α1,0α0,1α0,0)σz(α0,0α0,1α1,0α1,1)σz=(α0,0α0,1α1,0α1,1)\begin{aligned} \sigma_x \begin{pmatrix} \alpha_{0,0} & \alpha_{0,1}\\[1mm] \alpha_{1,0} & \alpha_{1,1} \end{pmatrix} \sigma_x & = \begin{pmatrix} \alpha_{1,1} & \alpha_{1,0}\\[1mm] \alpha_{0,1} & \alpha_{0,0} \end{pmatrix}\\[5mm] \sigma_y \begin{pmatrix} \alpha_{0,0} & \alpha_{0,1}\\[1mm] \alpha_{1,0} & \alpha_{1,1} \end{pmatrix} \sigma_y & = \begin{pmatrix} \alpha_{1,1} & -\alpha_{1,0}\\[1mm] -\alpha_{0,1} & \alpha_{0,0} \end{pmatrix}\\[5mm] \sigma_z \begin{pmatrix} \alpha_{0,0} & \alpha_{0,1}\\[1mm] \alpha_{1,0} & \alpha_{1,1} \end{pmatrix} \sigma_z & = \begin{pmatrix} \alpha_{0,0} & -\alpha_{0,1}\\[1mm] -\alpha_{1,0} & \alpha_{1,1} \end{pmatrix} \end{aligned}

이를 이용하면 우리의 Kraus 표현이 올바른지 다음과 같이 검증할 수 있습니다.

k=03AkρAk=ρ+σxρσx+σyρσy+σzρσz4=14(0ρ0+1ρ1+1ρ1+0ρ00ρ1+1ρ01ρ00ρ11ρ0+0ρ10ρ11ρ01ρ1+0ρ0+0ρ0+1ρ1)=Tr(ρ)I2\begin{aligned} \sum_{k = 0}^3 A_k \rho A_k^{\dagger} & = \frac{\rho + \sigma_x \rho \sigma_x + \sigma_y \rho \sigma_y + \sigma_z \rho \sigma_z}{4} \\ & = \frac{1}{4} \begin{pmatrix} \langle 0\vert\rho\vert 0\rangle + \langle 1\vert\rho\vert 1\rangle + \langle 1\vert\rho\vert 1\rangle + \langle 0\vert\rho\vert 0\rangle & \langle 0\vert\rho\vert 1\rangle + \langle 1\vert\rho\vert 0\rangle - \langle 1\vert\rho\vert 0\rangle - \langle 0\vert\rho\vert 1\rangle \\[2mm] \langle 1\vert\rho\vert 0\rangle + \langle 0\vert\rho\vert 1\rangle - \langle 0\vert\rho\vert 1\rangle - \langle 1\vert\rho\vert 0\rangle & \langle 1\vert\rho\vert 1\rangle + \langle 0\vert\rho\vert 0\rangle + \langle 0\vert\rho\vert 0\rangle + \langle 1\vert\rho\vert 1\rangle \end{pmatrix} \\[4mm] & = \operatorname{Tr}(\rho) \frac{\mathbb{I}}{2} \end{aligned}

이 Kraus 표현은 중요한 아이디어를 담고 있습니다. 즉, Qubit의 상태는 네 개의 Pauli 행렬(항등 행렬 포함) 중 하나를 균등한 확률로 무작위로 적용함으로써 완전히 무작위화될 수 있다는 것입니다. 따라서 완전 탈분극 채널은 Pauli 채널의 또 다른 예입니다.

완전 탈분극 채널 Ω\Omega에 대해 세 개 이하의 Kraus 행렬로 이루어진 Kraus 표현을 찾는 것은 불가능합니다. 이 채널에는 최소한 네 개의 Kraus 행렬이 필요합니다.

유니터리 채널

시스템 X\mathsf{X}에 대한 연산을 나타내는 유니터리 행렬 UU가 있을 때, 이 유니터리 연산의 작용을 채널로 표현하면 다음과 같습니다.

Φ(ρ)=UρU.\Phi(\rho) = U \rho U^{\dagger}.

이 식은 이미 유효한 Kraus 표현으로, Kraus 행렬이 A0=UA_0 = U 하나뿐인 경우입니다. 이 경우 필요한 조건

k=0N1AkAk=IX\sum_{k = 0}^{N-1} A_k^{\dagger} A_k = \mathbb{I}_{\mathsf{X}}

은 훨씬 단순한 형태인 UU=IXU^{\dagger} U = \mathbb{I}_{\mathsf{X}}로 줄어들며, 이는 UU가 유니터리 행렬이므로 당연히 성립합니다.

Choi 표현

이제 채널을 기술하는 세 번째 방법인 Choi 표현을 살펴보겠습니다. Choi 표현에서는 각 채널을 Choi 행렬이라는 단일 행렬로 나타냅니다. 입력 시스템의 고전적 상태 수가 nn이고 출력 시스템의 고전적 상태 수가 mm이라면, 채널의 Choi 행렬은 nmnm개의 행과 nmnm개의 열을 갖습니다.

Choi 행렬은 채널의 충실한(faithful) 표현을 제공합니다. 즉, 두 채널이 동일한 경우에만 Choi 행렬도 동일합니다. 이것이 중요한 이유 중 하나는, 서로 다른 두 기술이 같은 채널을 나타내는지 다른 채널을 나타내는지 판별하는 방법을 제공하기 때문입니다. Choi 행렬을 계산하여 비교하기만 하면 됩니다. 반면, 앞서 살펴보았듯이 Stinespring 표현과 Kraus 표현은 이런 의미에서 유일하지 않습니다.

Choi 행렬은 채널의 다양한 수학적 성질을 밝히는 데에도 유용합니다.

정의

Φ\Phi를 시스템 X\mathsf{X}에서 시스템 Y\mathsf{Y}로의 채널이라 하고, 입력 시스템 X\mathsf{X}의 고전적 상태 집합을 Σ\Sigma라 가정합니다. J(Φ)J(\Phi)로 표기하는 Φ\Phi의 Choi 표현은 다음 식으로 정의됩니다.

J(Φ)=a,bΣabΦ(ab)J(\Phi) = \sum_{a,b\in\Sigma} \vert a\rangle\langle b \vert \otimes \Phi\bigl( \vert a\rangle\langle b \vert\bigr)

단순함을 위해 Σ={0,,n1}\Sigma = \{0,\ldots, n-1\}인 어떤 양의 정수 nn이 존재한다고 가정하면, J(Φ)J(\Phi)를 블록 행렬로도 표현할 수 있습니다.

J(Φ)=(Φ(00)Φ(01)Φ(0n1)Φ(10)Φ(11)Φ(1n1)Φ(n10)Φ(n11)Φ(n1n1))J(\Phi) = \begin{pmatrix} \Phi\bigl(\vert 0\rangle\langle 0\vert\bigr) & \Phi\bigl(\vert 0\rangle\langle 1\vert\bigr) & \cdots & \Phi\bigl(\vert 0\rangle\langle n-1\vert\bigr) \\[1mm] \Phi\bigl(\vert 1\rangle\langle 0\vert\bigr) & \Phi\bigl(\vert 1\rangle\langle 1\vert\bigr) & \cdots & \Phi\bigl(\vert 1\rangle\langle n-1\vert\bigr) \\[1mm] \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\[1mm] \Phi\bigl(\vert n-1\rangle\langle 0\vert\bigr) & \Phi\bigl(\vert n-1\rangle\langle 1\vert\bigr) & \cdots & \Phi\bigl(\vert n-1\rangle\langle n-1\vert\bigr) \end{pmatrix}

즉, 블록 행렬로 나타낼 때 채널의 Choi 행렬은 입력 시스템의 고전적 상태 쌍 (a,b)(a,b) 각각에 대해 블록 Φ(ab)\Phi(\vert a\rangle\langle b\vert)를 자연스러운 방식으로 배열한 형태입니다.

집합 {ab:0a,b<n}\{\vert a\rangle\langle b\vert \,:\, 0\leq a,b < n\}이 모든 n×nn\times n 행렬 공간의 기저를 이룬다는 점에 주목하세요. Φ\Phi가 선형이므로, Choi 행렬의 블록들의 선형 결합으로부터 Φ\Phi의 작용을 복원할 수 있습니다.

채널의 Choi 상태

채널의 Choi 행렬을 n=Σn = \vert\Sigma\vert로 나누면 밀도 행렬이 된다는 것도 Choi 행렬을 이해하는 또 다른 방법입니다. 단순함을 위해 Σ={0,,n1}\Sigma = \{0,\ldots,n-1\}인 상황에 집중하고, 동일한 X\mathsf{X} 두 복사본이 함께 얽힌 상태

ψ=1na=0n1aa\vert \psi \rangle = \frac{1}{\sqrt{n}} \sum_{a = 0}^{n-1} \vert a \rangle \otimes \vert a \rangle

에 있다고 상상해 보겠습니다.

밀도 행렬로 나타내면 이 상태는 다음과 같습니다.

ψψ=1na,b=0n1abab\vert \psi \rangle \langle \psi \vert = \frac{1}{n} \sum_{a,b = 0}^{n-1} \vert a\rangle\langle b \vert \otimes \vert a\rangle\langle b \vert

오른쪽의 X\mathsf{X} 복사본에 Φ\Phi를 적용하면, Choi 행렬을 nn으로 나눈 결과를 얻습니다.

(IdΦ)(ψψ)=1na,b=0n1abΦ(ab)=J(Φ)n(\operatorname{Id}\otimes \,\Phi) \bigl(\vert \psi \rangle \langle \psi \vert\bigr) = \frac{1}{n} \sum_{a,b = 0}^{n-1} \vert a\rangle\langle b \vert \otimes \Phi\bigl(\vert a\rangle\langle b \vert\bigr) = \frac{J(\Phi)}{n}

다시 말해, 정규화 인수 1/n1/n을 제외하면, Φ\Phi의 Choi 행렬은 다음 그림과 같이 입력 시스템의 최대 얽힘 쌍에서 한 쪽에만 Φ\Phi를 적용하여 얻는 밀도 행렬입니다.

채널의 Choi 상태를 나타내는 다이어그램

특히 이로부터 채널의 Choi 행렬은 항상 양의 준정부호(positive semidefinite)여야 한다는 것을 알 수 있습니다.

또한, 채널 Φ\Phi는 오른쪽/위쪽 시스템에만 적용되므로 왼쪽/아래쪽 시스템의 축약 상태에는 영향을 미칠 수 없습니다. 현재 경우, 그 상태는 완전히 혼합된 상태 IX/n\mathbb{I}_{\mathsf{X}}/n이므로

TrY(J(Φ)n)=IXn.\operatorname{Tr}_{\mathsf{Y}} \biggl(\frac{J(\Phi)}{n}\biggr) = \frac{\mathbb{I}_{\mathsf{X}}}{n}.

양변의 분모 nn을 소거하면 TrY(J(Φ))=IX\operatorname{Tr}_{\mathsf{Y}} (J(\Phi)) = \mathbb{I}_{\mathsf{X}}를 얻습니다.

채널은 항상 대각합을 보존해야 하므로, 같은 결론을 다음과 같이 도출할 수도 있습니다.

TrY(J(Φ))=a,bΣTr(Φ(ab))ab=a,bΣTr(ab)ab=aΣaa=IX.\begin{aligned} \operatorname{Tr}_{\mathsf{Y}} (J(\Phi)) & = \sum_{a,b\in\Sigma} \operatorname{Tr}\bigl(\Phi( \vert a\rangle\langle b \vert)\bigr) \, \vert a\rangle\langle b \vert \\ & = \sum_{a,b\in\Sigma} \operatorname{Tr}\bigl(\vert a\rangle\langle b \vert\bigr) \, \vert a\rangle\langle b \vert \\ & = \sum_{a\in\Sigma} \vert a\rangle\langle a \vert \\ & = \mathbb{I}_{\mathsf{X}}. \end{aligned}

요약하면, 임의의 채널 Φ\Phi에 대한 Choi 표현 J(Φ)J(\Phi)는 양의 준정부호여야 하고 다음 조건을 만족해야 합니다.

TrY(J(Φ))=IX.\operatorname{Tr}_{\mathsf{Y}} (J(\Phi)) = \mathbb{I}_{\mathsf{X}}.

이 두 조건은 필요 조건일 뿐만 아니라 충분 조건이기도 합니다. 즉, 이 조건들을 만족하는 임의의 선형 사상 Φ\Phi는 실제로 채널이어야 합니다. 이는 이 단원의 끝 부분에서 확인하게 될 것입니다.

완전 위상 소거 채널

완전 위상 소거 채널 Δ\Delta의 Choi 표현은 다음과 같습니다.

J(Δ)=a,b=01abΔ(ab)=a=01aaaa=(1000000000000001).\begin{aligned} J(\Delta) & = \sum_{a,b = 0}^{1} \vert a\rangle\langle b \vert \otimes \Delta\bigl(\vert a\rangle\langle b \vert\bigr) \\ & = \sum_{a = 0}^{1} \vert a\rangle\langle a \vert \otimes \vert a\rangle\langle a \vert \\[4mm] & = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}. \end{aligned}

완전 탈편광 채널

완전 탈편광 채널의 Choi 표현은 다음과 같습니다.

J(Ω)=a,b=01abΩ(ab)=a=01aa12I=12II=(12000012000012000012).\begin{aligned} J(\Omega) & = \sum_{a,b = 0}^{1} \vert a\rangle\langle b \vert \otimes \Omega\bigl(\vert a\rangle\langle b \vert\bigr)\\ & = \sum_{a = 0}^{1} \vert a\rangle\langle a \vert \otimes \frac{1}{2} \mathbb{I} \\[4mm] & = \frac{1}{2} \mathbb{I} \otimes \mathbb{I}\\[3mm] & = \begin{pmatrix} \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & \frac{1}{2} & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & \frac{1}{2} & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & \frac{1}{2} \end{pmatrix}. \end{aligned}

Qubit 초기화 채널

Qubit 초기화 채널 Φ\Phi의 Choi 표현은 다음과 같습니다.

J(Λ)=a,b=01abΛ(ab)=a=01aa00=I00=(1000000000100000).\begin{aligned} J(\Lambda) & = \sum_{a,b = 0}^{1} \vert a\rangle\langle b \vert \otimes \Lambda\bigl(\vert a\rangle\langle b \vert\bigr)\\ & = \sum_{a = 0}^{1} \vert a\rangle\langle a \vert \otimes \vert 0\rangle \langle 0\vert\\[4mm] & = \mathbb{I} \otimes \vert 0\rangle \langle 0\vert\\[3mm] & = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 1 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}. \end{aligned}

항등 채널

Qubit 항등 채널 Id\operatorname{Id}의 Choi 표현은 다음과 같습니다.

J(Id)=a,b=01abId(ab)=a,b=01abab=(1001000000001001).\begin{aligned} J(\operatorname{Id}) & = \sum_{a,b = 0}^{1} \vert a\rangle\langle b \vert \otimes \operatorname{Id}\bigl(\vert a\rangle\langle b \vert\bigr) \\ & = \sum_{a,b = 0}^{1} \vert a \rangle\langle b \vert \otimes \vert a\rangle \langle b \vert \\ & = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 1\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 0 & 0 & 0 & 0\\[1mm] 1 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}. \end{aligned}

특히 J(Id)J(\operatorname{Id})가 항등 행렬이 아님에 주목하세요. Choi 표현은 행렬이 선형 사상을 나타내는 일반적인 방식으로 채널의 작용을 직접 기술하지 않습니다.