我们在第第 14 章章了解了内积空间上的一些具体范数,并引出了算子范数的一种定义; 事实上,量子信息论中涉及的算子也存在类似-范数的其他算子范数。 本章我们主要关注这些算子范数在应用层面的结论,对其动机则不多作说明。 在本章中,域表示或。
C.1从向量范数到Schatten范数
与Euclidean空间内的-范数相对应,这里我们最关心的范数族为Schatten -范数(Schatten -norm),因为它包含了量子信息中最常见的谱范数(spectral norm)、Frobenius范数(Frobenius norm)和迹范数(trace norm)。 对于任意算子和实数,的Schatten -范数定义为
其中,而正是我们在第第 14.3 节节定义的算子范数。 事实上,该范数之所以称为-范数,是因为其与算子的奇异值构成的-元组的-范数紧密相关。
设,为的奇异值构成的-元组,那么对所有成立。
C.2范数的基本性质
定义Hilbert-Schmidt内积(Hilbert-Schmidt inner product)为(请读者自行验证该映射为内积)。 在证明Schatten范数的基本性质之前,我们需要先证明一个引理[5]。
对于算子,,其中和分别为和的奇异值,。
设和的奇异值分解分别为和。 记幺正算子,那么
因此。 我们希望证明。 由于幺正,和对所有成立,因此。 对于任意和,定义,即,从而
因此,类似地,故结论得证。
设,实数满足,并假设其余算子规模恰当,那么
范数等价性: ;
幺正不变性: 对于任意幺正算符,;
范数对偶性: 设为的共轭指数,那么Schatten -范数与-范数是对偶的,即
(C.2.3)特别地,对于一般的,Hölder不等式成立;
次可乘性(submultiplicativity): 且。
。
根据命题 C.1和奇异值分解,左乘和右乘幺正算符并不影响其奇异值,从而范数不变;
我们先证明Hölder不等式。 根据von Neumann迹不等式(引理 C.1)、Hölder不等式(定理 14.2)和命题 C.1,。 当时,恒成立,因此
(C.2.4)反之我们希望找到一个使得在时成立。 当时,对比中的项,不妨设,其中算子指数的定义参考第第 7.4 节节,常数可由下式确定:
(C.2.5)取,则,因此反向不等式成立。 当时,设的奇异值分解为,那么取,使得,因此反向不等式成立。 当时,设的最大奇异值对应的左右奇异向量分别为和,那么根据定理 B.1和命题 C.1,取,使得,因此反向不等式成立。 综上,该结论成立;
我们先证明一个引理: 。 设的奇异值对应的左奇异向量为,则,进而; 这意味着对任意成立。 由于的奇异值恰好为或本征值的正平方根,上式给出。 因此,该引理和命题 C.1表明,当时,; 当时,对所有成立,因此。 综上,对所有成立; 对称地,。 根据此结论和性质1,;
根据性质3,。 设的奇异值对应的右奇异向量为,那么,逐分量表示为。 由于,那么对其取复共轭可得,即也是的奇异值。 根据命题 C.1,,进而。
有了上述性质,现在我们可以证明Schatten -范数确为范数,以此结束本节。
设,那么对所有成立。
根据命题 C.2性质3,对于任意正数,存在,使得且。 利用的任意性,成立。
C.3特殊Schatten范数
在量子信息论中,常见的三种Schatten范数对应,分别称为迹范数(trace form)、Frobenius范数(Frobenius norm)和谱范数(spectral norm)或算子范数(operator norm)。 除去命题 C.2给出的普遍性质,这三种范数还有一些额外性质。
3.1 迹范数
的迹范数定义为,它常用于定义密度算符和的迹距离(trace distance): 。 对于任意单位向量和非负实数,设的本征值向量为,那么
其中,故本征值。 由于是自伴算子,根据第第 7.4 节节的讨论,的本征值为,进而
3.2 Frobenius范数
的Frobenius范数定义为。 该范数的优点在于具有关于的逐分量表示,不必关心其本征值或奇异值:
3.3 谱范数
的谱范数定义为,其主要性质我们已经在第第 14.3 节节进行了详细讨论。 需要补充的是,根据命题 C.2,; 反之,对于任意正数,存在,使得且。 根据Hölder不等式(命题 C.2),。 由的任意性,。 类似地。