有限圖上量子行走的疊加態(tài)和概率探究

劉齊禎，黃壽勝

（溫州大學(xué) 物理與電子信息工程學(xué)院，浙江 溫州 325035）

量子行走是經(jīng)典隨機行走的擴展［1］。因為很多問題都可以歸結(jié)為經(jīng)典隨機行走，所以量子行走以經(jīng)典隨機行走為類比，希望能把量子的并行性和經(jīng)典隨機行走的全能性結(jié)合起來。至今量子行走還是一個非常熱門的研究領(lǐng)域，基于量子行走的算法也不斷地出現(xiàn)［2－3］。值得一提的是Childs［4］等人的對稱樹算法，對于某些黑箱問題它能指數(shù)快于任何經(jīng)典算法。后來Childs［5］又指出量子行走能實現(xiàn)通用計算。

量子算法都是先產(chǎn)生盡可能多的疊加態(tài)，然后利用量子的并行性實現(xiàn)加速。如果要利用量子行走來設(shè)計或?qū)崿F(xiàn)量子算法，量子行走子必須行走一定步數(shù)來產(chǎn)生疊加態(tài)。然而在有限圖上的量子行走子，行走一定步數(shù)后，它在各點的概率趨于穩(wěn)定或震蕩，這時再行走下去已經(jīng)沒有意義。為了解決這個問題，本文在Douglas［6］的基礎(chǔ)上添加了相位因素，利用傅里葉變換模擬量子行走。

1 離散時間量子行走及其模擬

對于在N個點的圖上的量子行走，用經(jīng)典計算機模擬一步量子行走需要的時間為O（N6），優(yōu)化后為O（N4）［7］。Douglas［6］給 出 了 用 量 子 線 路 圖 來 模 擬 離 散 時 間 量 子 行 走 的 方 法，所 需 時 間 為O（ploy（log（N））），指數(shù)快于經(jīng)典計算機。

2 量子傅里葉變換的擴展

Shor［8］發(fā)現(xiàn)了量子傅里葉變換，并用量子傅里葉變換在很短的時間內(nèi)解決了大數(shù)因子分解問題。此后出現(xiàn)了很多基于量子傅里葉變換的算法，比如相位估計［9］，離散對數(shù)［8］，隱含子群問題等。本文對量子傅里葉變換進行擴展，然后利用這個擴展量子傅里葉變換模擬量子行走。

定理1：當(dāng)正整數(shù)α和N互素，即α和N的最大公約數(shù)（α，N）＝1時，如果k取遍0到N－1的所有值，則α·k（modN）也取遍0到N－1的所有值。也就是說α·k（modN）是在集合｛0，1，…，N－1｝上的一個置換法則。符合條件0＜α＜N，且（α，N）＝1的α有φ（N）個，其中φ（N）為歐拉函數(shù)。

證明：把集合｛0，1，…，N－1｝看成模N的加法群G，其單位元是0，群的乘法法則就是數(shù)學(xué)上的加法模N。可以看出群G是一個循環(huán)群，其生成元是｛1｝。根據(jù)有限群倫，循環(huán)群群G有φ（N）個生成元，每個生成元都能獨立地生成群G。生成元的形式為gα，其中g(shù)為群G的任意一個生成元，α是與N互素且小于N的整數(shù)。令生成元g為1，則所有生成元的形式為1α＝α（用群的乘法），也就是說所有0＜α＜N，且（α，N）＝1的α都是群G的生成元，有φ（N）個。根據(jù)群G的乘法法則（加法模N）有αk＝α·k（modN），當(dāng)k取遍0到N－1的所有值，則αk生成群G＝｛0，1，…，N－1｝，也就是說α·k（modN）也取遍0到N－1的所有值。如果考慮到順序，則α·k（modN）是在集合｛0，1，…，N－1｝上的一個置換法則，置換可以寫成

定理2：所有符合條件0＜α＜N，且（α，N）＝1的α構(gòu)成一個模N 的乘法群G，置換α·k（modN）構(gòu)成一個置換群H。群G和群H同構(gòu)。

證明：先證明所有符合上述條件的α所構(gòu)成的集合G，是一個模N乘法群，然后把公式（2）看成把群G同構(gòu)到群H 的映射法則。

（a）設(shè)α，β∈G，有α·β＝γ＋k·N，其中0＜γ＜N。α，β與N 互素，有α·β＝γ＋k·N與N 互素，所以γ與N互素。所以存在γ∈G使得α?β＝α·β（modN）＝γ，其中?是模N乘法群的乘法法則。

（b）設(shè)α，β，γ∈G ，有

可以看出公式（3）和（4）相等，所以有 （α?β）?γ＝α? （β?γ）。

（c）設(shè)α∈G。很顯然1∈G，有α?1＝1?α＝1·α＝α。所以存在單位元E＝1，對任意α∈G有α?E＝E?α＝α。

（d）設(shè)α∈G，因為α與N互素，則α有模N的乘法逆，即存在β使得α·β＝1（modN）。可以看出β也與N互素。所以對于任意α∈G都有它的逆β∈G。

由（a）－（d）可知G是一個模N乘法群。對于任意α∈G根據(jù)公式（2）得到一個置換h。可以看出所有的h組成一個置換群H ，且群G和群H 同構(gòu)，同構(gòu)法則是公式（2）。

利用定理1和定理2就可以對量子傅里葉進行擴展。對于任意基矢｜j〉進行量子傅里葉變換，再對傅里葉變換的基矢｜k〉進行模N乘法操作，這樣就對量子傅里葉變換進行了擴展，過程如下

當(dāng)α與N 互素時，公式（5）中基矢的相位e2πijk／N中的k和基矢本身｜k·α（modN）〉構(gòu)成一個置換。因為公式（5）中的疊加態(tài)與順序無關(guān)，把所有的疊加態(tài)按相位e2πijk／N中的k排列起來作為第一行，其對應(yīng)的基矢寫在第二行，就組成了一個置換h，如公式（2）所示。根據(jù)定理2中的（d），存在一個0＜β＜N與N 互素使得α·β＝1（modN），置換h可以表示為

公式（2）和（6）表示同一個置換，兩者可以通過列變換相互轉(zhuǎn)換。根據(jù)公式（6），公式（5）的最后結(jié)果可以表示為

公式（7）利用了相位的周期性。由公式（5）和（7）可知，只要在量子傅里葉變換后面加上模N乘法操作就可以得到如下變換

其中0＜β＜N與N 互素，可以叫這個變換為擴展量子傅里葉變換。公式（8）的相位中的β和j地位平等，可以相互調(diào)換，因為乘法的交換律。當(dāng)0＜j＜N與N互素時，交換β和j的地位，進行公式（8）的逆變換就可以得到β，步驟如下

其中l(wèi)是j的模N 乘法逆。利用公式（9）和定理1和定理2就可以模擬量子行走。

3 用傅里葉變換模擬量子行走

圖1 一個有8個點的圖，點的編碼取奇數(shù)

設(shè)在圖1上的量子行走初態(tài)為

可以看出這時系統(tǒng)有最大疊加態(tài)，只有這樣量子算法才能發(fā)揮其威力［10］。但是以后的行走不會改變行走子在各點的概率分布，所以很難有實際應(yīng)用。本文利用擴展量子傅里葉變換解決這一矛盾。把公式（10）編碼成只有奇數(shù)的置換群的群元

為了簡單起見，這里用均衡投幣算符

以公式（10）為初態(tài)，用擴展傅里葉變換模擬量子行走，經(jīng)過三步行走后，各奇數(shù)基矢代表一個位置狀態(tài)，其對應(yīng)的相位代表硬幣狀態(tài)，最后利用公式（8）的逆變換得到結(jié)果。過程如下

可以看出量子行走子在各點的概率發(fā)生了變化，同時疊加態(tài)也是最大的，解決了前面所說的矛盾。

圖1是由公式（6）的置換h得到，取不同的α可以得到不同的圖形。把這些圖形進行組合疊加就可以得到復(fù)雜的圖形，這樣就可以對上面說的模擬方法進行擴展。

4 結(jié) 論

本文對量子傅里葉變換進行了擴展，利用擴展后的量子傅里葉變換對離散時間量子行走進行模擬。解決了在有限圖上的量子行走有較大的疊加態(tài)和量子行走在各點的概率發(fā)生變化，不能同時滿足的矛盾。本文提出的方法有助于基于量子行走的算法設(shè)計。最后把提出的方法推廣到更加復(fù)雜的圖形上。

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