tecktom.com

期待値から内積を作る

2026年10月17日10分で読めますAI生成教科書『虎の巻』第8部 第2章 GNS 構成:状態からヒルベルト空間を作り直す
目次
  1. 代数そのものを線形空間と見る
  2. 量子ビットの純粋状態で確かめる
  3. 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8部 第2章 §8.2.1 ★★★ GNS 構成の発想。観測量の全体を線形空間と見て、状態で内積を入れ、長さ0のものを割る

前の章(第8部第1章)では、観測量の C*代数 A\mathfrak A と、その上の状態 ω\omega(正値で規格化された線形汎関数)の組を出発点に置いた。そこで示したのは、基準の構成の (H,∣ψ⟩)(\mathcal{H},| \psi \rangle ) からベクトル状態 ωψ(A)=⟨ψ∣A∣ψ⟩\omega_\psi(A)=\langle \psi | A | \psi \rangle を作れば代数の状態になる、という基準から代数へ向かう向きだけである。この章は逆向きを受け持つ。ヒルベルト空間をまったく持たない状態で、(A,ω)(\mathfrak A,\omega) だけからヒルベルト空間 Hω\mathcal{H}_\omega、その上の表現 πω\pi_\omega、単位ベクトル ξω\xi_\omega を作り、ω(A)=⟨ξω, πω(A)ξω⟩\omega(A)=\langle \xi_\omega,\,\pi_\omega(A)\xi_\omega\rangle を成り立たせる。これが Gelfand・Naimark・Segal の名前を取った GNS 構成である。

GNS 構成のもとにある考えは単純で、「観測量 AA を状態に当てたもの」をベクトルと見なし、その内積を期待値 ω(A∗B)\omega(A^*B) で定めるというものである。基準の言葉で書けば、ベクトル A^∣ψ⟩\hat A| \psi \rangle と B^∣ψ⟩\hat B| \psi \rangle の内積は ⟨ψ∣A^†B^∣ψ⟩\langle \psi | \hat A^\dagger\hat B | \psi \rangle であり、これは期待値だけで書かれている。状態ベクトル ∣ψ⟩| \psi \rangle を知らなくても、期待値の表さえあればベクトルの内積の表が作れる。代数的な構成のヒルベルト空間はこうして作られる。

章の流れは次のとおりである。第8.2.1節で内積と零ベクトルの扱いを最小の例(量子ビットの純粋状態)で見る。第8.2.2節で GNS の定理を述べ、存在と一意性を証明する。第8.2.3節で行列代数の上の一般の状態に GNS を当て、結果が第4部の浄化と一致することを示す。第8.2.4節で、状態が純粋であることと表現が既約であることの同値を証明する。第8.2.5節では、時間発展で変わらない状態の GNS 空間にユニタリな時間発展が自動的に載ることを示し、共通例題①の調和振動子を基底状態と熱平衡状態の2つから作り直す。第8.2.6節が基準との両向きの橋の節である。

この章では、GNS 構成が作る巡回ベクトルを ξω\xi_\omega と書く。代数的量子論の文献では Ωω\Omega_\omega と書くことが多いが、この巻では Ω\Omega を Rabi 周波数に使うので避けた。

代数そのものを線形空間と見る

C*代数 A\mathfrak A は複素数の線形空間である。状態 ω\omega が1つ与えられたとき、A\mathfrak A の2つの元 A,BA,B に対して

⟨A, B⟩ω≔ω(A∗B)(8.2.1)\langle A,\,B\rangle _\omega\coloneqq\omega(A^*B)\tag{8.2.1}

と定める。これは AA について共役線形、BB について線形で、前の章の命題(第8部第1章の状態の基本の性質)により⟨B, A⟩ω=⟨A, B⟩ω‾\langle B,\,A\rangle _\omega=\overline{\langle A,\,B\rangle _\omega} と ⟨A, A⟩ω=ω(A∗A)≥0\langle A,\,A\rangle _\omega=\omega(A^*A)\ge0 を満たす。内積の条件のうち欠けているのは「⟨A, A⟩ω=0\langle A,\,A\rangle _\omega=0 なら A=0A=0」の1つだけである。

基準の言葉に戻すと、この欠けている条件の意味が分かる。ω=ωψ\omega=\omega_\psi なら ⟨A, A⟩ω=∥A^∣ψ⟩∥2\langle A,\,A\rangle _\omega=\lVert \hat A| \psi \rangle \rVert ^2 であり、これが 00 になるのは A^∣ψ⟩=0\hat A| \psi \rangle =0 のとき、つまり A^\hat A が ∣ψ⟩| \psi \rangle を消すときである。A^≠0\hat A\ne0 でもそういうことは普通に起こる。そこで長さが 00 になる元の全体

Nω≔{A∈A: ω(A∗A)=0}(8.2.2)\mathcal N_\omega\coloneqq\{A\in\mathfrak A:\ \omega(A^*A)=0\}\tag{8.2.2}

を考え、A−B∈NωA-B\in\mathcal N_\omega となる AA と BB を同じものと見なす。AA の同値類を [A][A] と書くと、商空間 A/Nω\mathfrak A/\mathcal N_\omega の上で⟨[A], [B]⟩≔ω(A∗B)\langle [A],\,[B]\rangle \coloneqq\omega(A^*B) は本物の内積になる(Nω\mathcal N_\omega が部分空間で、内積が代表の選び方によらないことは第8.2.2節で示す)。基準の言葉では、[A][A] はベクトル A^∣ψ⟩\hat A| \psi \rangle そのものにあたり、Nω\mathcal N_\omega で割る操作は「同じベクトルを与える演算子を同一視する」操作にあたる。

観測量はこの空間に左からの積で作用させる。

πω(B)[A]≔[BA],ξω≔[1].(8.2.3)\pi_\omega(B)[A]\coloneqq[BA],\qquad \xi_\omega\coloneqq[1].\tag{8.2.3}

すると ⟨ξω, πω(A)ξω⟩=⟨[1], [A]⟩=ω(1∗A)=ω(A)\langle \xi_\omega,\,\pi_\omega(A)\xi_\omega\rangle =\langle [1],\,[A]\rangle =\omega(1^*A)=\omega(A) となり、状態 ω\omega がベクトル ξω\xi_\omega の期待値として書き直される。さらに πω(A)ξω=[A]\pi_\omega(A)\xi_\omega=[A] なので、ξω\xi_\omega に観測量を当てたものの全体が空間全体になる。この性質を巡回的と呼ぶ。基準の言葉では、[1][1] は ∣ψ⟩| \psi \rangle そのもの、[A][A] は A^∣ψ⟩\hat A| \psi \rangle である。

図

図 8.2.1 GNS 構成の3段。代数の元をベクトルと見て期待値で内積を入れ(左)、長さ 00 の元を割り(中央)、無限次元なら完備にする(右)。観測量は左からの積で作用し、単位元の類 [1][1] が状態を再現する巡回ベクトルになる。

量子ビットの純粋状態で確かめる

最も小さい例で、この手続きが基準の C2\mathbb{C}^2 を本当に作り直すことを確かめる。A=M2(C)\mathfrak A=M_2(\mathbb{C}) は4次元の線形空間で、1,σx,σy,σz1,\sigma_x,\sigma_y,\sigma_z が基底である。状態を ωg(A)≔⟨g∣A∣g⟩\omega_g(A)\coloneqq\langle g | A | g \rangle とする(σz∣g⟩=−∣g⟩\sigma_z| g \rangle =-| g \rangle)。ωg(A∗A)=∥A∣g⟩∥2\omega_g(A^*A)=\lVert A| g \rangle \rVert ^2 なので、Nωg={A:A∣g⟩=0}\mathcal N_{\omega_g}=\{A: A| g \rangle =0\} は ∣g⟩| g \rangle を消す行列の全体で、第2列が 00 の行列の全体にあたる。これは2次元である。したがって商空間は 4−2=24-2=2 次元で、写像 [A]↦A∣g⟩[A]\mapsto A| g \rangle が A/Nωg\mathfrak A/\mathcal N_{\omega_g} から C2\mathbb{C}^2 への内積を保つ同型になる。期待値の表しか使っていないのに、基準の C2\mathbb{C}^2 がそのまま出てくる。

例題 8.2.1 量子ビットの純粋状態の GNS を期待値の表から作る ★★★

オリジナルωg\omega_g の期待値は ωg(1)=1\omega_g(1)=1、ωg(σx)=ωg(σy)=0\omega_g(\sigma_x)=\omega_g(\sigma_y)=0、ωg(σz)=−1\omega_g(\sigma_z)=-1 である。この表と Pauli 行列の積の規則σiσj=δij1+i∑kϵijkσk\sigma_i\sigma_j=\delta_{ij}1+\mathrm{i}\sum_k\epsilon_{ijk}\sigma_k だけを使って、次を示せ。

  1. (1) [σz]=−[1][\sigma_z]=-[1] と [σy]=−i[σx][\sigma_y]=-\mathrm{i}[\sigma_x] が成り立ち、A/Nωg\mathfrak A/\mathcal N_{\omega_g} は [1][1] と [σx][\sigma_x] で張られる。
  2. (2) [1][1] と [σx][\sigma_x] は正規直交である。
  3. (3) この基底で πωg(σx)\pi_{\omega_g}(\sigma_x) と πωg(σz)\pi_{\omega_g}(\sigma_z) を 2×22\times2 行列で書け。
解答

(1) C=σz+1C=\sigma_z+1 とおくと C∗C=(σz+1)2=σz2+2σz+1=2(1+σz)C^*C=(\sigma_z+1)^2=\sigma_z^2+2\sigma_z+1=2(1+\sigma_z) なのでωg(C∗C)=2(1+ωg(σz))=0\omega_g(C^*C)=2(1+\omega_g(\sigma_z))=0、すなわち σz+1∈Nωg\sigma_z+1\in\mathcal N_{\omega_g} で [σz]=−[1][\sigma_z]=-[1]。次に D=σy+iσxD=\sigma_y+\mathrm{i}\sigma_x とおくと D∗=σy−iσxD^*=\sigma_y-\mathrm{i}\sigma_x で、

D∗D=σy2+iσyσx−iσxσy+σx2=2⋅1+i(−iσz)−i(iσz)=2(1+σz).D^*D=\sigma_y^2+\mathrm{i}\sigma_y\sigma_x-\mathrm{i}\sigma_x\sigma_y+\sigma_x^2=2\cdot1+\mathrm{i}(-\mathrm{i}\sigma_z)-\mathrm{i}(\mathrm{i}\sigma_z)=2(1+\sigma_z).

よって ωg(D∗D)=0\omega_g(D^*D)=0 で、[σy]=−i[σx][\sigma_y]=-\mathrm{i}[\sigma_x]。4つの基底の類のうち2つがほかの2つで書けたので、商空間は [1][1] と [σx][\sigma_x] で張られる。

(2) ⟨[1], [1]⟩=ωg(1)=1\langle [1],\,[1]\rangle =\omega_g(1)=1、⟨[σx], [σx]⟩=ωg(σx2)=1\langle [\sigma_x],\,[\sigma_x]\rangle =\omega_g(\sigma_x^2)=1、⟨[1], [σx]⟩=ωg(σx)=0\langle [1],\,[\sigma_x]\rangle =\omega_g(\sigma_x)=0。長さがどちらも 11 なので、どちらも Nωg\mathcal N_{\omega_g} に入らず、商空間はちょうど2次元である。

(3) π(σx)[1]=[σx]\pi(\sigma_x)[1]=[\sigma_x]、π(σx)[σx]=[σx2]=[1]\pi(\sigma_x)[\sigma_x]=[\sigma_x^2]=[1]。π(σz)[1]=[σz]=−[1]\pi(\sigma_z)[1]=[\sigma_z]=-[1]、π(σz)[σx]=[σzσx]=[iσy]=i(−i)[σx]=[σx]\pi(\sigma_z)[\sigma_x]=[\sigma_z\sigma_x]=[\mathrm{i}\sigma_y]=\mathrm{i}(-\mathrm{i})[\sigma_x]=[\sigma_x]。基底 ([σx],[1])([\sigma_x],[1]) の順に並べると

π(σx)=(0110),π(σz)=(100−1)\pi(\sigma_x)=\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix},\qquad \pi(\sigma_z)=\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}

となり、[σx]↔∣e⟩[\sigma_x]\leftrightarrow| e \rangle、[1]↔∣g⟩[1]\leftrightarrow| g \rangle と読めば基準の Pauli 行列そのものになる。実際 σx∣g⟩=∣e⟩\sigma_x| g \rangle =| e \rangle なので、[σx][\sigma_x] は σx∣g⟩=∣e⟩\sigma_x| g \rangle =| e \rangle にあたる。

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