第 19 课 · 前沿应用——GQSP-QETU、LCHS 与薛定谔化 · 模块三:现代算法体系

回收公式与五步流程

  • 命题框(回收公式):$H_+ \succeq 0$ 时,对一切 $t \ge 0$ 与 $p > 0$:$v(t,p) = e^{-p}\cdot e^{-(H_++iH_-)t}\cdot u_0$
  • 推导步骤(留数证明,逐行):
    1. 范数预备:$X = X^\dagger \preceq 0$、$Y^\dagger = -Y$ $\Rightarrow$ $\lVert e^{X+Y}\rVert \le 1$(Lie 乘积公式 + 谱半径估计)
    2. 生成元 $-i(H_--\eta H_+)t$ 写 $\eta = a+ib$:Hermitian 部分为 $-bt\cdot H_+$——上半平面($b \ge 0$)配合 $H_+ \succeq 0$ $\Rightarrow$ $\lVert e^{-i(H_--\eta H_+)t}\rVert \le 1$
    3. 围道闭向上半平面:半圆弧上积分范数 $\le 2\pi R/(R-1)^2$ → 0;唯一极点 $\eta = i$(来自 $1/(1+\eta^2) = 1/((\eta-i)(\eta+i))$)
    4. 留数:$\mathrm{Res} = 2e^{i\cdot i\cdot p}/(2i)\cdot M(i) = e^{-p}M(i)/i$ $\Rightarrow$ 积分 $= 2\pi i\cdot\mathrm{Res} = 2\pi\cdot e^{-p}\cdot M(i)$
    5. 代入 $\eta = i$:$-i(H_- - iH_+)t = -H_+t - iH_-t$(用 $(-i)\times(-i) = -1$)$\Rightarrow$ $M(i) = e^{-(H_++iH_-)t}u_0$,证毕
  • 概率推导(三行演算):$\lVert w(T)\rVert^2 = \lVert w(0)\rVert^2 \approx \lVert u_0\rVert^2/\Delta p$(用 $\int e^{-2|p|}dp = 1$);$\lVert e^{-p}\rVert^2 \approx 1/(2\Delta p)$;相除得 $P \approx \lVert u(T)\rVert^2/(2\lVert u_0\rVert^2)$——$\Delta p$、$N_p$ 全消去;演算:无衰减问题($\lVert u(T)\rVert = \lVert u_0\rVert$)→ $P = 1/2$,无需放大
  • 四例演算卡($H_+$ 逐个算出):
    • 耗散谐振子 $G = [0, 1; -1, -\gamma]$:$A = -G = [0, -1; 1, \gamma]$ → $H_+ = \mathrm{diag}(0, \gamma) \succeq 0$ 自动满足,$H_- = [0, i; -i, 0] = -Y$
    • 热方程 $u_t = \kappa\Delta u$:$\Delta$ 特征值 $-|\xi|^2 \le 0$ → $H_+ = -\kappa\Delta \succeq 0$、$H_- = 0$
    • 非对称系统 $G = [-1, 10; 0, -2]$:$H_+ = [1, -5; -5, 2]$(迹 3、行列式 $-23$),特征值 $(3\pm\sqrt{101})/2$ → 最小 $\approx -3.52 < 0$——稳定(特征值实部为负)$\ne$ 正性,须移位 $c \approx 3.52$
    • 对流方程 $u_t+cu_x = 0$:中心差分 $D_x^T = -D_x$ → $H_+ = (cD_x+cD_x^T)/2 = 0$——增广退化解耦,概率为常数
  • 结果框(五步流程):Hermitian 分解移位 → QFT 把 $\hat{p}$ 对角化为 $D_\eta$、构造 $H_{\mathrm{tot}} = H_-\otimes I - H_+\otimes D_\eta$ → 制备初态 $|u_0\rangle/\lVert u_0\rVert \otimes |e^{-|p|}\rangle$(振幅取 $e^{-p_j}$ 而非 $e^{-p_j/2}$)→ Trotter 演化(系统薛定谔演化 + 按 $H_+$ 特征值左向输运 $\lambda\delta$)→ 逆 QFT 后半轴投影读取;振幅放大 $O(q)$ 轮
类型definition-derivation(留数证明 + 概率推导)