相対エントロピーから情報と物理を組み立てる 第3部 第5章 §3.5.1 ★★★ 観測者2人の入力と出力の条件付き分布(箱)を定義し、局所的な隠れた変数の模型が出せる箱の集合 L \mathcal L L が16個の決定的な戦略の凸包であることを示す
前の章(第3部第4章 )では、積状態の混合で書けない状態をエンタングルした状態と呼び、その量を密度行列の言葉で測った。そこでの議論は、状態が密度行列 ρ ^ A B \hat\rho_{AB} ρ ^ A B で書けること、測定が射影測定で書けることを前提にしていた。この章では、その前提を外して、実験で直接見える量だけを比べる。2人の観測者 Alice と Bob が、それぞれ手元の装置の設定 x x x 、y y y を選び、結果 a a a 、b b b を記録する。何度も繰り返すと、条件付きの分布 p ( a b ∣ x y ) p(ab\,|\,xy) p ( ab ∣ x y ) が得られる。この分布を、この章では箱 と呼ぶ。
この章で比べる2つの分布は、エンタングルした状態を測って得られる箱と、局所的な隠れた変数の模型(2つの粒子が出発のときに共有した情報 λ \lambda λ と、それぞれの手元の設定だけで結果が決まる模型)が出せる箱の集合 L \mathcal L L である。当てる D D D の性質は、非負性・結合凸性・データ処理不等式の3つである。出てくるものは次の4つである。第一に、L \mathcal L L の箱は CHSH 不等式 ∣ S ∣ ≤ 2 \lvert S\rvert \le2 ∣ S ∣ ≤ 2 を満たし、量子の箱は S = 2 2 S=2\sqrt2 S = 2 2 に達する。第二に、量子力学の中では 2 2 2\sqrt2 2 2 が上限(Tsirelson 限界)である。第三に、量子の箱と L \mathcal L L の間の相対エントロピーの最小値 D L D_{\mathcal L} D L が、局所の模型を実験で棄却するのに要る試行の回数を決め、雑音を通すと D L D_{\mathcal L} D L は増えない。第四に、CHSH 不等式の破れから、装置の中身を信用しなくても、エンタングルメントの存在と盗聴者の情報の上限が言える。
この章の対数は自然対数で、情報量の単位は nat とする。量子ビットの Pauli 行列は記法の正本に従って X , Y , Z X,Y,Z X , Y , Z と書き、恒等演算子を 1 \mathbf 1 1 と書く。前の2章で ρ ^ p = p ∣ Φ + ⟩ ⟨ Φ + ∣ + ( 1 − p ) 1 / 4 \hat\rho_p=p| \Phi^+ \rangle \langle \Phi^+ |+(1-p)\mathbf 1/4 ρ ^ p = p ∣ Φ + ⟩ ⟨ Φ + ∣ + ( 1 − p ) 1 /4 と書いた Werner 状態は、この章では箱の記号 p p p と区別するため、混ぜる割合を V V V として ρ ^ V \hat\rho_V ρ ^ V と書く。結果の値 a , b a,b a , b は ± 1 \pm1 ± 1 とし、設定 x , y x,y x , y は 0 0 0 と 1 1 1 の2通りとする。
箱
実験の配置を図 3.5.1 に示す。中央の源が2つの粒子を作り、左右に離れた Alice と Bob へ送る。Alice は設定 x ∈ { 0 , 1 } x\in\{0,1\} x ∈ { 0 , 1 } を選んで測り、結果 a ∈ { + 1 , − 1 } a\in\{+1,-1\} a ∈ { + 1 , − 1 } を得る。Bob も同じく設定 y y y を選び、結果 b b b を得る。設定の選び方は、源が粒子を作った後で、2人がそれぞれ乱数で決めるとする。これを n n n 回繰り返して、設定の組 x y xy x y ごとに結果の組 a b ab ab の頻度を数えると、n → ∞ n\to\infty n → ∞ で
p ( a b ∣ x y ) , ∑ a , b p ( a b ∣ x y ) = 1 ( 各 x , y ) (3.5.1) p(ab\,|\,xy),\qquad \sum_{a,b}p(ab\,|\,xy)=1\quad(\text{各 }x,y)\tag{3.5.1} p ( ab ∣ x y ) , a , b ∑ p ( ab ∣ x y ) = 1 ( 各 x , y ) ( 3.5.1 )
が得られる。4つの設定の組それぞれに4通りの結果の確率があるので、箱は16個の数で決まる。結果の積の平均
E x y ≔ ∑ a , b a b p ( a b ∣ x y ) (3.5.2) E_{xy}\coloneqq\sum_{a,b}ab\,p(ab\,|\,xy)\tag{3.5.2} E x y : = a , b ∑ ab p ( ab ∣ x y ) ( 3.5.2 )
を相関 と呼ぶ。a b = + 1 ab=+1 ab = + 1 なら結果がそろい、− 1 -1 − 1 ならそろわないので、E x y = Pr ( そろう ∣ x y ) − Pr ( そろわない ∣ x y ) E_{xy}=\Pr(\text{そろう}\,|\,xy)-\Pr(\text{そろわない}\,|\,xy) E x y = Pr ( そろう ∣ x y ) − Pr ( そろわない ∣ x y ) である。
図 3.5.1 Bell の実験の配置。2人の観測者は入力(設定)を選び、出力(結果)を記録する。実験で直接得られる量は条件付き分布 p ( a b ∣ x y ) p(ab\,|\,xy) p ( ab ∣ x y ) (箱)だけである。局所の模型では、源で作られた情報 λ \lambda λ を2つの粒子が持っていき、出力は λ \lambda λ と手元の入力だけで決まる
局所的な隠れた変数の模型
Bell(1964、Physics 1、195)が置いた仮定は次の2つである。1つ目は、源で作られた何らかの情報 λ \lambda λ を2つの粒子が持っていき、Alice の結果の確率は λ \lambda λ と Alice の設定 x x x だけで決まり、Bob の設定 y y y によらないこと(局所性)。2つ目は、λ \lambda λ の分布 q ( λ ) q(\lambda) q ( λ ) が2人の設定の選び方と独立であること(設定の自由)。この2つを置くと、箱は
p ( a b ∣ x y ) = ∫ d λ q ( λ ) p A ( a ∣ x , λ ) p B ( b ∣ y , λ ) (3.5.3) p(ab\,|\,xy)=\int\mathrm{d}\lambda\,q(\lambda)\,p_A(a\,|\,x,\lambda)\,p_B(b\,|\,y,\lambda)\tag{3.5.3} p ( ab ∣ x y ) = ∫ d λ q ( λ ) p A ( a ∣ x , λ ) p B ( b ∣ y , λ ) ( 3.5.3 )
の形になる。λ \lambda λ を固定すると、2人の結果は独立になる。結果の間の相関は、すべて共有した λ \lambda λ を通して生じる。式 (3.5.3) の形に書ける箱を局所の箱 と呼び、その全体を L \mathcal L L と書く。
局所の箱の中で最も簡単なのは、λ \lambda λ が4つの値 ( A 0 , A 1 , B 0 , B 1 ) ∈ { ± 1 } 4 (A_0,A_1,B_0,B_1)\in\{\pm1\}^4 ( A 0 , A 1 , B 0 , B 1 ) ∈ { ± 1 } 4 を決め、Alice は設定 x x x のとき必ず a = A x a=A_x a = A x 、Bob は設定 y y y のとき必ず b = B y b=B_y b = B y を出す箱である。これを決定的な戦略 と呼ぶ。決定的な戦略は 2 4 = 16 2^4=16 2 4 = 16 個ある。
命題 3.5.1(局所の箱は決定的な戦略の混合 ★★★)
L \mathcal L L は16個の決定的な戦略の箱の凸包(それらの確率的な混合の全体)に等しい。
証明 決定的な戦略の混合が式 (3.5.3) の形をしているのは、混合の番号を λ \lambda λ にとればよいので明らかである。逆を示す。λ \lambda λ を固定したときの Alice の応答 p A ( a ∣ x , λ ) p_A(a\,|\,x,\lambda) p A ( a ∣ x , λ ) は、設定 x = 0 , 1 x=0,1 x = 0 , 1 ごとに ± 1 \pm1 ± 1 の上の分布なので、2つの独立な乱数 A 0 , A 1 A_0,A_1 A 0 , A 1 をPr ( A x = a ) = p A ( a ∣ x , λ ) \Pr(A_x=a)=p_A(a\,|\,x,\lambda) Pr ( A x = a ) = p A ( a ∣ x , λ ) で引いて a = A x a=A_x a = A x と出すことで実現できる。Bob も同じく独立な B 0 , B 1 B_0,B_1 B 0 , B 1 で実現できる。λ \lambda λ と4つの乱数をまとめて新しい隠れた変数とみれば、各値で応答は決定的になる。
この命題から、L \mathcal L L は16個の頂点を持つ凸多面体である。局所の箱が満たす線形の不等式は、頂点で成り立てば L \mathcal L L 全体で成り立つので、16個の戦略を調べるだけで判定できる。次の節の CHSH 不等式はそうして示す。
具体的な局所の模型を1つ見ておく。λ \lambda λ を円周上の一様な角度とし、Alice は設定に応じた角度 α \alpha α を選んで a = sign cos ( α − λ ) a=\operatorname{sign}\cos(\alpha-\lambda) a = sign cos ( α − λ ) 、Bob は角度 β \beta β を選んで b = sign cos ( β − λ ) b=\operatorname{sign}\cos(\beta-\lambda) b = sign cos ( β − λ ) を出す。2人の結果が食い違うのは、λ \lambda λ が2つの角度の垂直方向の間に入ったときで、その範囲は円周 2 π 2\pi 2 π のうち長さ 2 θ 2\theta 2 θ (θ = ∣ α − β ∣ ≤ π \theta=\lvert \alpha-\beta\rvert \le\pi θ = ∣ α − β ∣ ≤ π )である。よって
E ( θ ) = 1 − 2 ⋅ 2 θ 2 π = 1 − 2 θ π (3.5.4) E(\theta)=1-2\cdot\frac{2\theta}{2\pi}=1-\frac{2\theta}{\pi}\tag{3.5.4} E ( θ ) = 1 − 2 ⋅ 2 π 2 θ = 1 − π 2 θ ( 3.5.4 )
となる。それぞれの結果の周辺は一様で、θ = 0 \theta=0 θ = 0 で完全にそろい、θ = π \theta=\pi θ = π で完全に逆になる。この模型は偏光や スピンの向きを「粒子が持っていく角度」とみた素朴な描像で、3.5.3 節で量子の相関 cos θ \cos\theta cos θ と比べる。
信号を送れない箱
局所の箱では、Alice の結果の周辺分布 p ( a ∣ x y ) = ∑ b p ( a b ∣ x y ) p(a\,|\,xy)=\sum_bp(ab\,|\,xy) p ( a ∣ x y ) = ∑ b p ( ab ∣ x y ) は y y y によらない。式 (3.5.3) で b b b について和をとるとp B p_B p B が消えるからである。同じく Bob の周辺は x x x によらない。この条件
∑ b p ( a b ∣ x y ) = ∑ b p ( a b ∣ x y ′ ) , ∑ a p ( a b ∣ x y ) = ∑ a p ( a b ∣ x ′ y ) (3.5.5) \sum_bp(ab\,|\,xy)=\sum_bp(ab\,|\,xy'),\qquad \sum_ap(ab\,|\,xy)=\sum_ap(ab\,|\,x'y)\tag{3.5.5} b ∑ p ( ab ∣ x y ) = b ∑ p ( ab ∣ x y ′ ) , a ∑ p ( ab ∣ x y ) = a ∑ p ( ab ∣ x ′ y ) ( 3.5.5 )
を無信号条件 と呼ぶ。これが破れていると、Bob が設定 y y y を変えるだけで Alice の手元の統計が変わり、Alice は y y y を読み取れる。相対エントロピーの言葉では、無信号条件は、Alice の周辺分布どうしの相対エントロピー D ( p ( ⋅ ∣ x , y = 0 ) ∥ p ( ⋅ ∣ x , y = 1 ) ) D\bigl(p(\cdot\,|\,x,y{=}0)\,\big\|\,p(\cdot\,|\,x,y{=}1)\bigr) D ( p ( ⋅ ∣ x , y = 0 ) p ( ⋅ ∣ x , y = 1 ) ) がすべての x x x で 0 0 0 であることと同じである。無信号条件を満たす箱の全体を N S \mathcal{NS} N S と書く。L ⊆ N S \mathcal L\subseteq\mathcal{NS} L ⊆ N S であり、3.5.5 節で示すように量子の箱も N S \mathcal{NS} N S に入る。
例題 3.5.1 信号を送らないが局所でない箱 ★★
オリジナル 次の2つの箱を考える。
(1) PR 箱 :a b = ( − 1 ) x y ab=(-1)^{xy} ab = ( − 1 ) x y を満たす2通りの ( a , b ) (a,b) ( a , b ) に確率 1 / 2 1/2 1/2 ずつを置く。すなわち x y = 11 xy=11 x y = 11 のときだけ結果が必ず逆になり、それ以外では必ずそろう。この箱が無信号条件 (3.5.5) を満たすことを示せ。
(2) Bob が b = x b=x b = x を出し、Alice が一様な乱数 a a a を出す箱を考える。Alice の入力 X X X を一様に選ぶとき、相互情報量 I ( X ; B ∣ Y = y ) I(X;B\,|\,Y=y) I ( X ; B ∣ Y = y ) を求めよ。
(3) (1) の PR 箱について、どの y y y でも I ( X ; B ∣ Y = y ) = 0 I(X;B\,|\,Y=y)=0 I ( X ; B ∣ Y = y ) = 0 であることを示し、(2) との違いを述べよ。
解答 (1) どの x y xy x y でも、許される2通りは ( a , b ) = ( + 1 , ( − 1 ) x y ) (a,b)=(+1,(-1)^{xy}) ( a , b ) = ( + 1 , ( − 1 ) x y ) と ( − 1 , − ( − 1 ) x y ) (-1,-(-1)^{xy}) ( − 1 , − ( − 1 ) x y ) で、a a a は ± 1 \pm1 ± 1 を 1 / 2 1/2 1/2 ずつとる。よって Alice の周辺はどの x , y x,y x , y でも ( 1 / 2 , 1 / 2 ) (1/2,1/2) ( 1/2 , 1/2 ) で、y y y によらない。Bob の周辺も同じく ( 1 / 2 , 1 / 2 ) (1/2,1/2) ( 1/2 , 1/2 ) で x x x によらない。PR 箱(Popescu–Rohrlich 1994、Found. Phys. 24、379)は無信号条件を満たす。
(2) b = x b=x b = x なので、Y Y Y の値によらず B B B は X X X の写しである。X X X が一様なら H ( B ∣ Y = y ) = ln 2 H(B\,|\,Y=y)=\ln2 H ( B ∣ Y = y ) = ln 2 、H ( B ∣ X , Y = y ) = 0 H(B\,|\,X,Y=y)=0 H ( B ∣ X , Y = y ) = 0 なので、I ( X ; B ∣ Y = y ) = ln 2 I(X;B\,|\,Y=y)=\ln2 I ( X ; B ∣ Y = y ) = ln 2 nat(1 ビット)。Alice の入力が1回で Bob に伝わる。
(3) PR 箱では、Y = y Y=y Y = y を固定したとき B B B の分布は x x x によらず ( 1 / 2 , 1 / 2 ) (1/2,1/2) ( 1/2 , 1/2 ) である。I ( X ; B ∣ Y = y ) = ∑ x p ( x ) D ( p B ( ⋅ ∣ x , y ) ∥ p B ( ⋅ ∣ y ) ) I(X;B\,|\,Y=y)=\sum_xp(x)\,D\bigl(p_B(\cdot\,|\,x,y)\,\big\|\,p_B(\cdot\,|\,y)\bigr) I ( X ; B ∣ Y = y ) = ∑ x p ( x ) D ( p B ( ⋅ ∣ x , y ) p B ( ⋅ ∣ y ) ) の各項の2つの分布が等しいので、和は 0 0 0 である。PR 箱の相関は x x x と y y y の両方で決まるが、片方の手元の統計だけを見ると相手の入力の痕跡は残っていない。PR 箱が局所の箱でないことは次の節の例題で示す。
AI(Claude)が書いた教材を、木下が勉強しながら公開しています。式と数値は検算していますが、誤りが残っているかもしれません。誤りのご指摘・削除のご依頼をいただければ直します。 連絡先:support@tecktom.com