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4、离散时间量子行走:原理、特性与计算方法

离散时间量子行走:原理、特性与计算方法

1. 随机演化与量子演化的区别

在特定情况下,我们虽知道只有一种可能性会实际发生,但仍会用矩阵结构来描述随机演化。随机演化的矩阵结构将用于描述量子演化。不过,从物理层面看,量子情况与实际随机过程有明显不同,在量子情形下,说只有一种可能性发生是不正确的。从数学角度,也有根本变化,演化矩阵不直接作用于概率分布,矩阵元素也不必是正实数,在量子情况中,矩阵元素可以是负数或复数,且演化矩阵作用于概率振幅向量。

以下是相关的练习题:
-练习3.4:目的是得到表达式(3.8)。通过检查完全图的随机矩阵,证明$p_2(t) = p_3(t) = \cdots = p_n(t)$且$p_1(t + 1) = p_2(t)$。考虑到概率向量元素之和为1,证明$p_2(t)$满足递归方程$p_2(t) = \frac{1 - p_2(t - 1)}{n - 1}$。利用$p_2(0) = 0$求解递归方程,并证明$p_2(t)$由$f_n(t)$给出,如(3.9)所示。
-练习3.5:用函数$f_n(t)$表示$M^t$,其中$M$是完全图的随机矩阵。从$M^t$的表达式证明$E_p(t)$满足(3.8)。
-练习3.6:考虑一个有$n$个顶点的循环图,初始条件是行走者位于其中一个顶点。求出该图的随机矩阵,描述前几步的概率分布并与图3.1中的值进行比较。求出一般时间的分布,并找出奇数循环的极限分布。(提示:求循环图的分布时,使用直线的概率分布。)
-练习3.7:设$M$是一个通

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