量子力学の様々な構成方法 第5部 第4章 §5.4.4 ★★ W は「すべての 1次結合の分布を同時に持つ関数」の唯一の候補。量子の特性関数は Bochner の条件でなく、ねじった条件を満たす
すべての1次結合の分布を同時に持つ確率分布
古典の確率論では、2つの確率変数 ( X , P ) (X,P) ( X , P ) の同時分布 μ \mu μ があれば、どんな1次結合 a X + b P aX+bP a X + b P の分布も μ \mu μ から決まる。量子では、a x ^ + b p ^ a\hat x+b\hat p a x ^ + b p ^ はどの ( a , b ) (a,b) ( a , b ) についても1つの自己共役作用素で、その分布 P a , b P_{a,b} P a , b は基準の公理から決まる(光のホモダイン測定で実際に測れる)。第5部第2章 では、P a , b P_{a,b} P a , b が W W W を直線 a x + b p = c o n s t ax+bp=\mathrm{const} a x + b p = const に沿って積分したものになることを示した。問いは逆向きで、「すべての ( a , b ) (a,b) ( a , b ) の P a , b P_{a,b} P a , b を周辺分布として同時に持つ(非負の)確率分布 μ \mu μ はあるか」である。
定理 5.4.4(同時分布があれば W W W に限る ★★★)
状態 ρ ^ \hat\rho ρ ^ について、R 2 \mathbb{R}^2 R 2 上の確率測度 μ \mu μ で、すべての実数 a , b a,b a , b について a X + b P aX+bP a X + b P の分布が a x ^ + b p ^ a\hat x+b\hat p a x ^ + b p ^ の分布 P a , b P_{a,b} P a , b に一致するものがあれば、μ \mu μ は密度 W ρ ^ W_{\hat\rho} W ρ ^ を持つ。とくに W ρ ^ W_{\hat\rho} W ρ ^ がどこかで負なら、そのような μ \mu μ は存在しない。
証明 μ \mu μ の特性関数を ϕ μ ( a , b ) = ∫ e i ( a x + b p ) / ℏ d μ \phi_\mu(a,b)=\int\mathrm{e}^{\mathrm{i}(ax+bp)/\hbar}\,\mathrm{d}\mu ϕ μ ( a , b ) = ∫ e i ( a x + b p ) /ℏ d μ と置く。これは確率変数 a X + b P aX+bP a X + b P の特性関数の値 ∫ e i t d P a , b ( t ) \int\mathrm{e}^{\mathrm{i} t}\,\mathrm{d} P_{a,b}(t) ∫ e i t d P a , b ( t ) で、a X + b P aX+bP a X + b P の分布だけで決まる。仮定からその分布は a x ^ + b p ^ a\hat x+b\hat p a x ^ + b p ^ の分布なのでϕ μ ( a , b ) = Tr ( ρ ^ e i ( a x ^ + b p ^ ) / ℏ ) \phi_\mu(a,b)=\operatorname{Tr}\bigl(\hat\rho\,\mathrm{e}^{\mathrm{i}(a\hat x+b\hat p)/\hbar}\bigr) ϕ μ ( a , b ) = Tr ( ρ ^ e i ( a x ^ + b p ^ ) /ℏ ) 。右辺は 第5部第2章 の量子の特性関数 χ ( a , b ) \chi(a,b) χ ( a , b ) で、χ ( a , b ) = ∫ W e i ( a x + b p ) / ℏ d x d p \chi(a,b)=\int W\mathrm{e}^{\mathrm{i}(ax+bp)/\hbar}\,\mathrm{d} x\,\mathrm{d} p χ ( a , b ) = ∫ W e i ( a x + b p ) /ℏ d x d p だった。R 2 \mathbb{R}^2 R 2 上の(符号つきでもよい)有限測度は Fourier 変換で一意に決まるので、μ = W d x d p \mu=W\,\mathrm{d} x\,\mathrm{d} p μ = W d x d p である。μ \mu μ は非負の測度なので W ≥ 0 W\ge0 W ≥ 0 でなければならない。
この証明の前半は、H. Cramér と H. Wold の定理(R n \mathbb{R}^n R n 上の確率分布は、すべての1次元への射影の分布で決まる。H. Cramér and H. Wold (1936)、J. London Math. Soc. 11 、290–294)の証明そのものである。定理 5.4.4 は、Cramér–Wold の一意性の量子版といえる。W W W は「すべての直交位相 a x ^ + b p ^ a\hat x+b\hat p a x ^ + b p ^ の分布を周辺に持つ」という条件を満たす関数として一意に決まり、その関数が負になる状態では、全部の直交位相に1つの同時分布を割り当てることができない。これは第9部の Kochen–Specker の定理(第9部第3章 )と同じ型の主張で、交換しない物理量の値を1つの確率空間の上にそろえて置けないことを表している。R. W. Spekkens は、適切に一般化した意味での「負の値の必要性」と「文脈依存性」が同値であることを示した(R. W. Spekkens (2008)、Phys. Rev. Lett. 101 、020401)。
Bochner の条件と、ねじった条件
確率論では、関数 ϕ ( a , b ) \phi(a,b) ϕ ( a , b ) がある確率測度の特性関数であるための必要十分条件が Bochner の定理で与えられる。ϕ \phi ϕ が連続で ϕ ( 0 , 0 ) = 1 \phi(0,0)=1 ϕ ( 0 , 0 ) = 1 のとき、それが確率測度の特性関数であることは、任意の点 z 1 , … , z N z_1,\dots,z_N z 1 , … , z N (z j = ( a j , b j ) z_j=(a_j,b_j) z j = ( a j , b j ) )について行列 ( ϕ ( z k − z j ) ) j k \bigl(\phi(z_k-z_j)\bigr)_{jk} ( ϕ ( z k − z j ) ) j k が半正定値であることと同値である(正定値関数)。
量子の特性関数 χ ( a , b ) = Tr ( ρ ^ T ^ ( a , b ) ) \chi(a,b)=\operatorname{Tr}(\hat\rho\hat T(a,b)) χ ( a , b ) = Tr ( ρ ^ T ^ ( a , b )) 、T ^ ( a , b ) = e i ( a x ^ + b p ^ ) / ℏ \hat T(a,b)=\mathrm{e}^{\mathrm{i}(a\hat x+b\hat p)/\hbar} T ^ ( a , b ) = e i ( a x ^ + b p ^ ) /ℏ は、別の条件を満たす。Baker–Campbell–Hausdorff の公式 e A ^ e B ^ = e A ^ + B ^ e [ A ^ , B ^ ] / 2 \mathrm{e}^{\hat A}\mathrm{e}^{\hat B}=\mathrm{e}^{\hat A+\hat B}\mathrm{e}^{[\hat A,\hat B]/2} e A ^ e B ^ = e A ^ + B ^ e [ A ^ , B ^ ] /2 ([ A ^ , B ^ ] [\hat A,\hat B] [ A ^ , B ^ ] が数のとき)と[ a 1 x ^ + b 1 p ^ , a 2 x ^ + b 2 p ^ ] = i ℏ ( a 1 b 2 − b 1 a 2 ) [a_1\hat x+b_1\hat p,\,a_2\hat x+b_2\hat p]=\mathrm{i}\hbar(a_1b_2-b_1a_2) [ a 1 x ^ + b 1 p ^ , a 2 x ^ + b 2 p ^ ] = i ℏ ( a 1 b 2 − b 1 a 2 ) から
T ^ ( z 1 ) T ^ ( z 2 ) = T ^ ( z 1 + z 2 ) e − i ( a 1 b 2 − b 1 a 2 ) / ( 2 ℏ ) . (5.4.13) \hat T(z_1)\hat T(z_2)=\hat T(z_1+z_2)\,\mathrm{e}^{-\mathrm{i}(a_1b_2-b_1a_2)/(2\hbar)} .\tag{5.4.13} T ^ ( z 1 ) T ^ ( z 2 ) = T ^ ( z 1 + z 2 ) e − i ( a 1 b 2 − b 1 a 2 ) / ( 2ℏ ) . ( 5.4.13 )
任意の複素数 c k c_k c k で A ^ = ∑ k c k T ^ ( z k ) \hat A=\sum_kc_k\hat T(z_k) A ^ = ∑ k c k T ^ ( z k ) と置くと Tr ( ρ ^ A ^ † A ^ ) ≥ 0 \operatorname{Tr}(\hat\rho\hat A^\dagger\hat A)\ge0 Tr ( ρ ^ A ^ † A ^ ) ≥ 0 で、T ^ ( z ) † = T ^ ( − z ) \hat T(z)^\dagger=\hat T(-z) T ^ ( z ) † = T ^ ( − z ) と (5.4.13) を使えば
∑ j , k c j ∗ c k M j k ≥ 0 , M j k = χ ( z k − z j ) e i ( a j b k − b j a k ) / ( 2 ℏ ) (5.4.14) \sum_{j,k}c_j^*c_k\,M_{jk}\ge0,\qquad M_{jk}=\chi(z_k-z_j)\,\mathrm{e}^{\mathrm{i}(a_jb_k-b_ja_k)/(2\hbar)}\tag{5.4.14} j , k ∑ c j ∗ c k M j k ≥ 0 , M j k = χ ( z k − z j ) e i ( a j b k − b j a k ) / ( 2ℏ ) ( 5.4.14 )
となる。行列 M M M は Bochner の行列に位相をねじって掛けたもので、これが半正定値であることが必要である。逆に、連続で χ ( 0 , 0 ) = 1 \chi(0,0)=1 χ ( 0 , 0 ) = 1 の関数がすべての点の組で (5.4.14) を満たせば、それはある状態の特性関数になる。この「量子の Bochner の定理」は D. Kastler と、G. Loupias・S. Miracle-Sole が示した(D. Kastler (1965)、Commun. Math. Phys. 1 、14–48。G. Loupias and S. Miracle-Sole (1966)、Commun. Math. Phys. 2 、31–48)。
まとめると、W W W が確率密度であることは「χ \chi χ がふつうの意味で正定値」、W W W が状態の Wigner 関数であることは「χ \chi χ がねじった意味で正定値」と言い換えられる。2つの条件は別物で、どちらも満たす関数(非負の Wigner 関数)、片方だけを満たす関数がそれぞれある。第5部第2章 の例題で見た「幅の積が ℏ / 2 \hbar/2 ℏ/2 より小さい Gauss 関数」は確率密度だが状態でない例で、W 1 W_1 W 1 は状態だが確率密度でない例である。
例題 5.4.5 狭すぎる Gauss 関数はねじった条件を破る ★★
オリジナル ℏ = 1 \hbar=1 ℏ = 1 とし、σ x = σ p = 1 / 2 \sigma_x=\sigma_p=1/2 σ x = σ p = 1/2 (幅の積 1 / 4 1/4 1/4 )の中心0の Gauss 分布の特性関数 χ ( a , b ) = exp ( − ( a 2 σ x 2 + b 2 σ p 2 ) / 2 ) \chi(a,b)=\exp\bigl(-(a^2\sigma_x^2+b^2\sigma_p^2)/2\bigr) χ ( a , b ) = exp ( − ( a 2 σ x 2 + b 2 σ p 2 ) /2 ) を考える。4点 z 1 = ( 0 , 0 ) z_1=(0,0) z 1 = ( 0 , 0 ) 、z 2 = ( 2 , 0 ) z_2=(2,0) z 2 = ( 2 , 0 ) 、z 3 = ( 0 , 2 ) z_3=(0,2) z 3 = ( 0 , 2 ) 、z 4 = ( 2 , 2 ) z_4=(2,2) z 4 = ( 2 , 2 ) について、Bochner の行列とねじった行列 (5.4.14) を書き、最小固有値を比べよ。
解答 差の長さが2の組では χ = e − ( 4 / 4 ) / 2 = e − 1 / 2 \chi=\mathrm{e}^{-(4/4)/2}=\mathrm{e}^{-1/2} χ = e − ( 4/4 ) /2 = e − 1/2 、対角線の組では χ = e − 1 \chi=\mathrm{e}^{-1} χ = e − 1 である。位相 ( a j b k − b j a k ) / 2 (a_jb_k-b_ja_k)/2 ( a j b k − b j a k ) /2 は z 1 z_1 z 1 を含む組で 0 0 0 、( j , k ) = ( 2 , 3 ) (j,k)=(2,3) ( j , k ) = ( 2 , 3 ) と ( 2 , 4 ) (2,4) ( 2 , 4 ) で 2 2 2 、( 3 , 4 ) (3,4) ( 3 , 4 ) で − 2 -2 − 2 になる。したがって
M = ( 1 e − 1 / 2 e − 1 / 2 e − 1 e − 1 / 2 1 e − 1 e 2 i e − 1 / 2 e 2 i e − 1 / 2 e − 1 e − 2 i 1 e − 1 / 2 e − 2 i e − 1 e − 1 / 2 e − 2 i e − 1 / 2 e 2 i 1 ) . M=\begin{pmatrix}
1&\mathrm{e}^{-1/2}&\mathrm{e}^{-1/2}&\mathrm{e}^{-1}\\
\mathrm{e}^{-1/2}&1&\mathrm{e}^{-1}\mathrm{e}^{2\mathrm{i}}&\mathrm{e}^{-1/2}\mathrm{e}^{2\mathrm{i}}\\
\mathrm{e}^{-1/2}&\mathrm{e}^{-1}\mathrm{e}^{-2\mathrm{i}}&1&\mathrm{e}^{-1/2}\mathrm{e}^{-2\mathrm{i}}\\
\mathrm{e}^{-1}&\mathrm{e}^{-1/2}\mathrm{e}^{-2\mathrm{i}}&\mathrm{e}^{-1/2}\mathrm{e}^{2\mathrm{i}}&1
\end{pmatrix}. M = 1 e − 1/2 e − 1/2 e − 1 e − 1/2 1 e − 1 e − 2 i e − 1/2 e − 2 i e − 1/2 e − 1 e 2 i 1 e − 1/2 e 2 i e − 1 e − 1/2 e 2 i e − 1/2 e − 2 i 1 .
位相を全部 1 1 1 にしたものが Bochner の行列である。数値的に対角化すると、Bochner の行列の最小固有値は 0.155 > 0 0.155>0 0.155 > 0 で、Gauss 分布は確率分布だから当然である。ねじった行列の最小固有値は − 0.389 < 0 -0.389<0 − 0.389 < 0 で、(5.4.14) が破れる。したがってこの χ \chi χ はどの状態の特性関数でもなく、この Gauss 関数は Wigner 関数でない。同じ計算を幅の積 1 / 2 1/2 1/2 (基底状態)の χ \chi χ で行うと、無作為に選んだ点の組でねじった行列はつねに半正定値になる(verify で確かめた)。
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