tecktom.com

期待値は Tr⁡(ρ^A^)\operatorname{Tr}(\hat\rho\hat A) の形にまとまる

2026年10月17日10分で読めますAI生成教科書『虎の巻』第4部 第1章 なぜ状態ベクトルでは足りないか
目次
  1. アンサンブルの期待値
  2. 密度演算子の3つの性質
  3. 純粋状態と混合状態
  4. 木下の層

AI 生成・木下が未勉強

量子力学の様々な構成方法 第4部 第1章 §4.1.2 ★★★ アンサンブルの期待値は Tr⁡(ρ^A^)\operatorname{Tr}(\hat\rho\hat A)、ρ^=∑ipi∣ψi⟩⟨ψi∣\hat\rho=\sum_ip_i| \psi_i \rangle \langle \psi_i | と書ける。予言に要るのは ρ^\hat\rho だけで、アンサンブルの細部は要らない

アンサンブルの期待値

アンサンブル {pi,∣ψi⟩}\{p_i,| \psi_i \rangle \}(pi≥0p_i\ge0、∑ipi=1\sum_ip_i=1、各 ∣ψi⟩| \psi_i \rangle は単位ベクトルで、互いに直交している必要はない)で物理量 A^\hat A を測る。状態 ∣ψi⟩| \psi_i \rangle が選ばれる確率が pip_i で、選ばれた後の期待値が基準の公理により ⟨ψi∣A^∣ψi⟩\langle \psi_i | \hat A | \psi_i \rangle なので、全体の期待値は

⟨A^⟩=∑ipi⟨ψi∣A^∣ψi⟩\langle \hat A \rangle =\sum_ip_i\langle \psi_i | \hat A | \psi_i \rangle

である。正規直交基底 {∣k⟩}\{| k \rangle \} を1組取り、⟨ψ∣A^∣ψ⟩=∑k⟨ψ∣A^∣k⟩⟨k∣ψ⟩=∑k⟨k∣(∣ψ⟩⟨ψ∣)A^∣k⟩=Tr⁡(∣ψ⟩⟨ψ∣A^)\langle \psi | \hat A | \psi \rangle =\sum_k\langle \psi | \hat A | k \rangle \langle k | \psi \rangle =\sum_k\langle k | \big(| \psi \rangle \langle \psi |\big)\hat A | k \rangle =\operatorname{Tr}\big(| \psi \rangle \langle \psi |\hat A\big) と書き直すと、

⟨A^⟩=Tr⁡(ρ^A^),ρ^≔∑ipi∣ψi⟩⟨ψi∣(4.1.4)\langle \hat A \rangle =\operatorname{Tr}(\hat\rho\hat A),\qquad \hat\rho\coloneqq\sum_ip_i| \psi_i \rangle \langle \psi_i |\tag{4.1.4}

を得る。測定値の確率も同じ形になる。A^\hat A のスペクトル分解を A^=∑aaP^a\hat A=\sum_aa\hat P_a(P^a\hat P_a は固有値 aa の固有空間への射影)とすると、状態 ∣ψi⟩| \psi_i \rangle で aa が出る確率は Born の規則により ⟨ψi∣P^a∣ψi⟩\langle \psi_i | \hat P_a | \psi_i \rangle なので、

Pr⁡(a)=∑ipi⟨ψi∣P^a∣ψi⟩=Tr⁡(ρ^P^a).(4.1.5)\Pr(a)=\sum_ip_i\langle \psi_i | \hat P_a | \psi_i \rangle =\operatorname{Tr}(\hat\rho\hat P_a).\tag{4.1.5}

(4.1.4) と (4.1.5) の右辺には pip_i と ∣ψi⟩| \psi_i \rangle が ρ^\hat\rho の形でしか入っていない。したがって、同じ ρ^\hat\rho を与える2つのアンサンブルは、どんな物理量のどんな測定でも同じ統計を示す。例題 4.1.1 (3) の2つのアンサンブルは

12∣↑⟩⟨↑∣+12∣↓⟩⟨↓∣=121=12∣+⟩⟨+∣+12∣−⟩⟨−∣\tfrac12| \uparrow \rangle \langle \uparrow |+\tfrac12| \downarrow \rangle \langle \downarrow |=\tfrac12\mathbf 1=\tfrac12| + \rangle \langle + |+\tfrac12| - \rangle \langle - |

と同じ ρ^\hat\rho を与えるので、Pauli 行列に限らずどの測定でも区別できない。同じ ρ^\hat\rho を与えるアンサンブルがどれだけあるか、それを区別する方法が本当に無いかは、第4部第3章(第4部第3章)の主題である。この章では、ρ^\hat\rho が予言に必要な情報をすべて含み、それ以上の情報(どのアンサンブルから作ったか)は予言に使われないことを出発点に取る。

密度演算子の3つの性質

(4.1.4) の ρ^\hat\rho は次の3つを満たす。

定義 4.1.1(密度演算子)

ヒルベルト空間 H\mathcal{H} 上の演算子 ρ^\hat\rho が

ρ^†=ρ^,⟨ϕ∣ρ^∣ϕ⟩≥0 (すべての ∣ϕ⟩),Tr⁡ρ^=1(4.1.6)\hat\rho^\dagger=\hat\rho,\qquad \langle \phi | \hat\rho | \phi \rangle \ge0\ (\text{すべての }| \phi \rangle ),\qquad \operatorname{Tr}\hat\rho=1\tag{4.1.6}

(エルミート・半正定値・トレース1)を満たすとき、密度演算子と呼ぶ。基底を決めて行列で書いたものを密度行列と呼ぶ。

3つの性質の確かめ方は短い。各 ∣ψi⟩⟨ψi∣| \psi_i \rangle \langle \psi_i | はエルミートで、実係数 pip_i の和もエルミートである。⟨ϕ∣ρ^∣ϕ⟩=∑ipi∣⟨ϕ∣ψi⟩∣2≥0\langle \phi | \hat\rho | \phi \rangle =\sum_ip_i\lvert \langle \phi | \psi_i \rangle \rvert ^2\ge0。Tr⁡∣ψi⟩⟨ψi∣=⟨ψi∣ψi⟩=1\operatorname{Tr}| \psi_i \rangle \langle \psi_i |=\langle \psi_i | \psi_i \rangle =1 なので Tr⁡ρ^=∑ipi=1\operatorname{Tr}\hat\rho=\sum_ip_i=1。この3つは、(4.1.5) の Pr⁡(a)\Pr(a) が実数で、非負で、和が1になるための条件と対応している。

逆に、(4.1.6) を満たす ρ^\hat\rho はどれもアンサンブルから作れる。有限次元なら ρ^\hat\rho はエルミートなので固有値分解 ρ^=∑kλk∣k⟩⟨k∣\hat\rho=\sum_k\lambda_k| k \rangle \langle k | ができ、半正定値から λk≥0\lambda_k\ge0、トレース1から ∑kλk=1\sum_k\lambda_k=1 である。そこで {λk,∣k⟩}\{\lambda_k,| k \rangle \} をアンサンブルとみなせばよい。

純粋状態と混合状態

ρ^=∣ψ⟩⟨ψ∣\hat\rho=| \psi \rangle \langle \psi | と1本の状態ベクトルで書けるものを純粋状態、そうでないものを混合状態と呼ぶ。両者を区別する量が純粋度 Tr⁡ρ^2\operatorname{Tr}\hat\rho^2 である。

命題 4.1.2(純粋度による判定)

dd 次元の密度演算子について 1/d≤Tr⁡ρ^2≤11/d\le\operatorname{Tr}\hat\rho^2\le1 で、Tr⁡ρ^2=1\operatorname{Tr}\hat\rho^2=1 と ρ^\hat\rho が純粋状態であることは同値である。最小値 1/d1/d をとるのは ρ^=1/d\hat\rho=\mathbf 1/d だけである。

証明

固有値を λk\lambda_k とすると Tr⁡ρ^2=∑kλk2\operatorname{Tr}\hat\rho^2=\sum_k\lambda_k^2。0≤λk≤10\le\lambda_k\le1 なので λk2≤λk\lambda_k^2\le\lambda_k、和を取って Tr⁡ρ^2≤∑kλk=1\operatorname{Tr}\hat\rho^2\le\sum_k\lambda_k=1。等号は各 kk で λk2=λk\lambda_k^2=\lambda_k、つまり λk∈{0,1}\lambda_k\in\{0,1\} のときに限る。和が1なので固有値1がちょうど1つで、ρ^=∣k⟩⟨k∣\hat\rho=| k \rangle \langle k | になる。逆に ρ^=∣ψ⟩⟨ψ∣\hat\rho=| \psi \rangle \langle \psi | なら ρ^2=∣ψ⟩⟨ψ∣ψ⟩⟨ψ∣=ρ^\hat\rho^2=| \psi \rangle \langle \psi | \psi \rangle \langle \psi |=\hat\rho で Tr⁡ρ^2=1\operatorname{Tr}\hat\rho^2=1。下限は Cauchy–Schwarz の不等式 1=(∑kλk)2≤d∑kλk21=(\sum_k\lambda_k)^2\le d\sum_k\lambda_k^2 から出て、等号はすべての λk\lambda_k が等しいときに限る。

純粋状態の ρ^=∣ψ⟩⟨ψ∣\hat\rho=| \psi \rangle \langle \psi | は、∣ψ⟩| \psi \rangle に全体の位相 eiα\mathrm{e}^{\mathrm{i}\alpha} を掛けても変わらない。基準の公理では「状態は単位ベクトルだが、位相だけ違うものは同じ状態とみなす」という但し書きが要ったが、密度演算子ではこの但し書きが要らない。状態ベクトルの書き方に含まれていた余分な自由度を、ρ^\hat\rho は最初から持っていない。

例題 4.1.2 ∣↑⟩| \uparrow \rangle と ∣+⟩| + \rangle を半々に混ぜる ★★

オリジナル装置が確率 12\tfrac12 で ∣↑⟩| \uparrow \rangle を、確率 12\tfrac12 で ∣+⟩| + \rangle を送り出す。

  1. (1) 密度行列を {∣↑⟩,∣↓⟩}\{| \uparrow \rangle ,| \downarrow \rangle \} の基底で書け。
  2. (2) ⟨σx⟩\langle \sigma_x \rangle を、アンサンブルの平均 ∑ipi⟨ψi∣σx∣ψi⟩\sum_ip_i\langle \psi_i | \sigma_x | \psi_i \rangle と Tr⁡(ρ^σx)\operatorname{Tr}(\hat\rho\sigma_x) の両方で計算して一致を確かめよ。⟨σy⟩\langle \sigma_y \rangle、⟨σz⟩\langle \sigma_z \rangle も求めよ。
  3. (3) 固有値と純粋度を求め、この状態が混合状態であることを確かめよ。
解答

(1) ∣↑⟩⟨↑∣=(1000)| \uparrow \rangle \langle \uparrow |=\begin{pmatrix}1&0\\0&0\end{pmatrix}、∣+⟩⟨+∣=12(1111)| + \rangle \langle + |=\tfrac12\begin{pmatrix}1&1\\1&1\end{pmatrix} なので

ρ^=12(1000)+14(1111)=14(3111).\hat\rho=\frac12\begin{pmatrix}1&0\\0&0\end{pmatrix}+\frac14\begin{pmatrix}1&1\\1&1\end{pmatrix}=\frac14\begin{pmatrix}3&1\\1&1\end{pmatrix}.

(2) ⟨↑∣σx∣↑⟩=0\langle \uparrow | \sigma_x | \uparrow \rangle =0、⟨+∣σx∣+⟩=1\langle + | \sigma_x | + \rangle =1 なので平均は 12⋅0+12⋅1=12\tfrac12\cdot0+\tfrac12\cdot1=\tfrac12。一方 ρ^σx=14(1311)\hat\rho\sigma_x=\tfrac14\begin{pmatrix}1&3\\1&1\end{pmatrix} で、Tr⁡(ρ^σx)=14(1+1)=12\operatorname{Tr}(\hat\rho\sigma_x)=\tfrac14(1+1)=\tfrac12。一致する。同様に Tr⁡(ρ^σz)=14(3−1)=12\operatorname{Tr}(\hat\rho\sigma_z)=\tfrac14(3-1)=\tfrac12、Tr⁡(ρ^σy)=0\operatorname{Tr}(\hat\rho\sigma_y)=0(ρ^\hat\rho の非対角成分が実数なので)。期待値のベクトルは (12,0,12)(\tfrac12,0,\tfrac12) で、長さは 1/2<11/\sqrt2<1 である。

(3) 固有値は λ2−λ+det⁡ρ^=0\lambda^2-\lambda+\det\hat\rho=0、det⁡ρ^=116(3−1)=18\det\hat\rho=\tfrac1{16}(3-1)=\tfrac18 から λ=12(1±12)≈0.854, 0.146\lambda=\tfrac12\big(1\pm\tfrac1{\sqrt2}\big)\approx0.854,\ 0.146。純粋度は λ+2+λ−2=14(2+2⋅12)=34<1\lambda_+^2+\lambda_-^2=\tfrac14\big(2+2\cdot\tfrac12\big)=\tfrac34<1 で、命題 4.1.2 により混合状態である。固有値の一方が 00 でないことからも、1本の状態ベクトルでは書けないことが分かる。

木下の勉強ステータス

木下はまだこの記事を勉強していません。

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

← AI生成教科書『虎の巻』の記事一覧へ