Квантовое преобразование Фурье
(сокр. КПФ) —
линейное преобразование
квантовых битов (
кубитов
), являющееся квантовым аналогом
дискретного преобразования Фурье
(ДПФ). КПФ входит во множество
квантовых алгоритмов
, в особенности в
алгоритм Шора
разложения числа на множители и вычисления
дискретного логарифма
, в квантовый алгоритм оценки
фазы
для нахождения собственных чисел
унитарного оператора
и алгоритмы для нахождения скрытой
подгруппы
.
Квантовое преобразование Фурье эффективно исполняется на
квантовых компьютерах
путём специального разложения матрицы в произведение более простых
унитарных матриц
. С помощью такого разложения, дискретное преобразование Фурье на
2
n
{\displaystyle 2^{n}}
входных амплитудах может быть осуществлено
квантовой сетью
, состоящей из
O
(
n
2
)
{\displaystyle O(n^{2})}
и контролируемых
квантовых вентилей
, где
n
{\displaystyle n}
— число
кубитов
. По сравнению с классическим
ДПФ
, использующим
O
(
n
2
n
)
{\displaystyle O(n2^{n})}
элементов памяти (
n
{\displaystyle n}
— количество
бит
), что экспоненциально больше, чем
O
(
n
2
)
{\displaystyle O(n^{2})}
квантовых вентилей
КПФ.
Наилучшие из известных алгоритмов квантового преобразования Фурье (по состоянию на конец 2000) задействуют только
O
(
n
log
n
)
{\displaystyle O(n\log n)}
вентилей для достижения желаемого
приближения результата
.
Определение
Квантовое преобразование Фурье — классическое дискретное преобразование Фурье, применённое к вектору амплитуд квантовых состояний. Обычно рассматривают такие вектора, имеющие длину
N
:=
2
n
{\displaystyle N:=2^{n}}
. Классическое преобразование Фурье действует на
вектор
(
x
0
,
x
1
,
…
,
x
N
−
1
)
∈
C
N
{\displaystyle (x_{0},x_{1},\ldots ,x_{N-1})\in \mathbb {C} ^{N}}
и отображает его в вектор
(
y
0
,
y
1
,
…
,
y
N
−
1
)
∈
C
N
{\displaystyle (y_{0},y_{1},\ldots ,y_{N-1})\in \mathbb {C} ^{N}}
по формуле
:
y
k
=
1
N
∑
j
=
0
N
−
1
x
j
ω
n
−
j
k
,
k
=
0
,
1
,
2
,
…
,
N
−
1
,
{\displaystyle y_{k}={\frac {1}{\sqrt {N}}}\sum _{j=0}^{N-1}x_{j}\omega _{n}^{-jk},\quad k=0,1,2,\ldots ,N-1,}
где
ω
n
=
e
2
π
i
N
{\displaystyle \omega _{n}=e^{\frac {2\pi i}{N}}}
—
N
ый
корень из единицы
.
Аналогично, КПФ действует на квантовое состояние
|
x
⟩
=
∑
i
=
0
N
−
1
x
i
|
i
⟩
{\displaystyle |x\rangle =\sum _{i=0}^{N-1}x_{i}|i\rangle }
и отображает его в квантовое состояние
∑
i
=
0
N
−
1
y
i
|
i
⟩
{\displaystyle \sum _{i=0}^{N-1}y_{i}|i\rangle }
по формуле:
y
k
=
1
N
∑
j
=
0
N
−
1
x
j
ω
n
j
k
,
k
=
0
,
1
,
2
,
…
,
N
−
1
,
{\displaystyle y_{k}={\frac {1}{\sqrt {N}}}\sum _{j=0}^{N-1}x_{j}\omega _{n}^{jk},\quad k=0,1,2,\ldots ,N-1,}
где
ω
n
{\displaystyle \omega _{n}}
та же, что и раньше. Так как
ω
n
{\displaystyle \omega _{n}}
— вращение, обратное преобразование Фурье производится
аналогично
y
k
=
1
N
∑
j
=
0
N
−
1
x
j
ω
n
−
j
k
{\displaystyle y_{k}={\frac {1}{\sqrt {N}}}\sum _{j=0}^{N-1}x_{j}\omega _{n}^{-jk}}
Если
x
{\displaystyle x}
—
, квантовое преобразование Фурье может быть представлено в виде отображения
:
Q
F
T
(
|
x
⟩
)
=
1
N
∑
j
=
0
N
−
1
ω
n
j
x
|
j
⟩
{\displaystyle QFT(|x\rangle )={\frac {1}{\sqrt {N}}}\sum _{j=0}^{N-1}\omega _{n}^{jx}|j\rangle }
.
КПФ может эквивалентно рассматриваться как
унитарная матрица
(чем являются
квантовые вентили
), действующая на векторы
квантовых состояний
. Такая матрица
F
N
{\displaystyle F_{N}}
имеет не произвольный, а строго определённый вид
F
N
=
1
N
[
1
1
1
1
⋯
1
1
ω
n
ω
n
2
ω
n
3
⋯
ω
n
N
−
1
1
ω
n
2
ω
n
4
ω
n
6
⋯
ω
n
2
(
N
−
1
)
1
ω
n
3
ω
n
6
ω
n
9
⋯
ω
n
3
(
N
−
1
)
⋮
⋮
⋮
⋮
⋮
1
ω
n
N
−
1
ω
n
2
(
N
−
1
)
ω
n
3
(
N
−
1
)
⋯
ω
n
(
N
−
1
)
(
N
−
1
)
]
{\displaystyle F_{N}={\frac {1}{\sqrt {N}}}{\begin{bmatrix}1&1&1&1&\cdots &1\\1&\omega _{n}&\omega _{n}^{2}&\omega _{n}^{3}&\cdots &\omega _{n}^{N-1}\\1&\omega _{n}^{2}&\omega _{n}^{4}&\omega _{n}^{6}&\cdots &\omega _{n}^{2(N-1)}\\1&\omega _{n}^{3}&\omega _{n}^{6}&\omega _{n}^{9}&\cdots &\omega _{n}^{3(N-1)}\\\vdots &\vdots &\vdots &\vdots &&\vdots \\1&\omega _{n}^{N-1}&\omega _{n}^{2(N-1)}&\omega _{n}^{3(N-1)}&\cdots &\omega _{n}^{(N-1)(N-1)}\end{bmatrix}}}
.
Поскольку
N
:=
2
n
{\displaystyle N:=2^{n}}
и
ω
n
:=
e
2
π
i
2
n
{\displaystyle \omega _{n}:=e^{\frac {2\pi i}{2^{n}}}}
— простейший (наименьшая по модулю экспоненциальная часть)
N
-й
корень из единицы
, для случая
N
=
4
=
2
2
{\displaystyle N=4=2^{2}}
и фазы
ω
2
=
i
{\displaystyle \omega _{2}=i}
получаем матрицу преобразования
F
4
=
1
2
[
1
1
1
1
1
i
−
1
−
i
1
−
1
1
−
1
1
−
i
−
1
i
]
{\displaystyle F_{4}={\frac {1}{2}}{\begin{bmatrix}1&1&1&1\\1&i&-1&-i\\1&-1&1&-1\\1&-i&-1&i\end{bmatrix}}}
.
Свойства
Унитарность
Симуляция квантовой цепи, состоящей из двух кубитов с использованием
Большинство свойств КПФ следует из того, что данное преобразование
унитарно
. Этот факт легко проверяется путём
умножения матриц
F
F
†
=
F
†
F
=
I
{\displaystyle FF^{\dagger }=F^{\dagger }F=I}
, где
F
†
{\displaystyle F^{\dagger }}
—
эрмитово-сопряжённая матрица
к
F
{\displaystyle F}
.
Из унитарных свойств следует, что обратное к КПФ преобразование имеет матрицу,
эрмитово-сопряжённую
к матрице преобразования Фурье, поэтому
F
−
1
=
F
†
{\displaystyle F^{-1}=F^{\dagger }}
. Если существует эффективная квантовая сеть, осуществляющая КПФ, то эта же сеть может быть запущена в обратную сторону для проведения обратного квантового преобразования Фурье. А это значит, что оба преобразования могут работать эффективно на квантовом компьютере.
Симуляции квантовых сетей двух возможных вариантов 2-кубитового КПФ, использующего
F
{\displaystyle F}
и
F
−
1
{\displaystyle F^{-1}}
, показаны для демонстрации идентичного результата (используется
).
Построение сетей
Квантовые вентили
, используемые в сетях КПФ —
вентиль Адамара и вентиль с контролируемой фазой
. В терминах матриц
H
:=
1
2
(
1
1
1
−
1
)
,
R
m
:=
(
1
0
0
ω
m
)
,
{\displaystyle H:={\frac {1}{\sqrt {2}}}{\begin{pmatrix}1&1\\1&-1\end{pmatrix}},\quad R_{m}:={\begin{pmatrix}1&0\\0&\omega _{m}\end{pmatrix}},}
где
ω
m
:=
e
2
π
i
2
m
{\displaystyle \omega _{m}:=e^{\frac {2\pi i}{2^{m}}}}
—
2
m
{\displaystyle 2^{m}}
-й корень из единицы.
Квантовая сеть КПФ с n кубитами (инвертированный порядок выходных кубитов). Использует понятие двоичного разложения, введённое ниже.
В преобразовании используются только линейные квантовые операции, чтобы задание функции для каждого из базисных состояний позволяло определить смешанные состояния из линейности. Это отличается от определения состояний в обычном преобразовании Фурье. Задать преобразование Фурье в обычном смысле — описать то, как получается результат для произвольных входных данных. Но здесь, как и во многих других случаях, проще описать поведение конкретного базисного состояния и вычислять результат из линейности.
Сеть КПФ можно построить для любого числа входных амплитуд
N
; однако, это проще всего сделать в случае
N
=
2
n
{\displaystyle N=2^{n}}
. Тогда получается
Ортонормированная система
из векторов
|
0
⟩
,
…
,
|
2
n
−
1
⟩
.
{\displaystyle |0\rangle ,\ldots ,|2^{n}-1\rangle .}
Базисные состояния перечисляют все возможные состояния кубитов:
|
x
⟩
=
|
x
1
x
2
…
x
n
⟩
=
|
x
1
⟩
⊗
|
x
2
⟩
⊗
⋯
⊗
|
x
n
⟩
{\displaystyle |x\rangle =|x_{1}x_{2}\ldots x_{n}\rangle =|x_{1}\rangle \otimes |x_{2}\rangle \otimes \cdots \otimes |x_{n}\rangle }
где, по
правилу тензорного суммирования
⊗
{\displaystyle \otimes }
,
|
x
j
⟩
{\displaystyle |x_{j}\rangle }
означает, что кубит
j
{\displaystyle j}
находится в состоянии
x
j
{\displaystyle x_{j}}
, с
x
j
{\displaystyle x_{j}}
0 либо 1. По соглашению, индекс базисного состояния
x
{\displaystyle x}
указывает на возможные состояния этого кубита, то есть является двоичным разложением:
x
=
x
1
2
n
−
1
+
x
2
2
n
−
2
+
⋯
+
x
n
2
0
.
{\displaystyle x=x_{1}2^{n-1}+x_{2}2^{n-2}+\cdots +x_{n}2^{0}.\quad }
Также удобно использовать дробную двоичную нотацию:
[
0.
x
1
…
x
m
]
=
∑
k
=
1
m
x
k
2
−
k
.
{\displaystyle [0.x_{1}\ldots x_{m}]=\sum _{k=1}^{m}x_{k}2^{-k}.}
Например,
[
0.
x
1
]
=
x
1
2
{\displaystyle [0.x_{1}]={\frac {x_{1}}{2}}}
и
[
0.
x
1
x
2
]
=
x
1
2
+
x
2
2
2
.
{\displaystyle [0.x_{1}x_{2}]={\frac {x_{1}}{2}}+{\frac {x_{2}}{2^{2}}}.}
Используя эти обозначения, КПФ записывается коротко
:
Q
F
T
(
|
x
1
x
2
…
x
n
⟩
)
=
1
N
(
|
0
⟩
+
e
2
π
i
[
0.
x
n
]
|
1
⟩
)
⊗
(
|
0
⟩
+
e
2
π
i
[
0.
x
n
−
1
x
n
]
|
1
⟩
)
⊗
⋯
⊗
(
|
0
⟩
+
e
2
π
i
[
0.
x
1
x
2
…
x
n
]
|
1
⟩
)
{\displaystyle QFT(|x_{1}x_{2}\ldots x_{n}\rangle )={\frac {1}{\sqrt {N}}}\ \left(|0\rangle +e^{2\pi i\,[0.x_{n}]}|1\rangle \right)\otimes \left(|0\rangle +e^{2\pi i\,[0.x_{n-1}x_{n}]}|1\rangle \right)\otimes \cdots \otimes \left(|0\rangle +e^{2\pi i\,[0.x_{1}x_{2}\ldots x_{n}]}|1\rangle \right)}
или
Q
F
T
(
|
x
1
x
2
…
x
n
⟩
)
=
1
N
(
|
0
⟩
+
ω
1
x
|
1
⟩
)
⊗
(
|
0
⟩
+
ω
2
x
|
1
⟩
)
⊗
⋯
⊗
(
|
0
⟩
+
ω
n
x
|
1
⟩
)
.
{\displaystyle QFT(|x_{1}x_{2}\ldots x_{n}\rangle )={\frac {1}{\sqrt {N}}}\ \left(|0\rangle +\omega _{1}^{x}|1\rangle \right)\otimes \left(|0\rangle +\omega _{2}^{x}|1\rangle \right)\otimes \cdots \otimes \left(|0\rangle +\omega _{n}^{x}|1\rangle \right).}
Краткость налицо, представив двоичное разложение обратно в виде суммы
Q
F
T
(
|
x
1
x
2
…
x
n
⟩
)
=
1
N
∑
k
=
0
2
n
−
1
e
2
π
i
k
[
0.
x
1
x
2
…
x
n
]
|
k
⟩
{\displaystyle QFT(|x_{1}x_{2}\ldots x_{n}\rangle )={\frac {1}{\sqrt {N}}}\sum _{k=0}^{2^{n}-1}e^{2\pi ik[0.x_{1}x_{2}\ldots x_{n}]}|k\rangle }
=
1
N
∑
{
k
0
,
k
1
,
.
.
.
k
n
−
1
}
∈
{
0
,
1
}
n
e
2
π
i
∑
j
=
1
n
k
n
−
j
2
j
−
1
[
0.
x
1
x
2
…
x
n
]
|
k
0
k
1
…
k
n
−
1
⟩
{\displaystyle ={\frac {1}{\sqrt {N}}}\sum _{\{k_{0},k_{1},...k_{n-1}\}\in \{0,1\}^{n}}e^{2\pi i\sum _{j=1}^{n}k_{n-j}2^{j-1}[0.x_{1}x_{2}\ldots x_{n}]}|k_{0}k_{1}\ldots k_{n-1}\rangle }
=
1
N
∑
{
k
0
,
k
1
,
.
.
.
k
n
−
1
}
∈
{
0
,
1
}
n
∏
j
=
1
n
e
2
π
i
k
n
−
j
[
0.
x
j
x
j
+
1
…
x
n
]
|
k
0
k
1
…
k
n
−
1
⟩
{\displaystyle ={\frac {1}{\sqrt {N}}}\sum _{\{k_{0},k_{1},...k_{n-1}\}\in \{0,1\}^{n}}\prod _{j=1}^{n}e^{2\pi ik_{n-j}[0.x_{j}x_{j+1}\ldots x_{n}]}|k_{0}k_{1}\ldots k_{n-1}\rangle }
=
1
N
(
|
0
⟩
+
e
2
π
i
[
0.
x
n
]
|
1
⟩
)
∑
{
k
1
,
.
.
.
k
n
−
1
}
∈
{
0
,
1
}
n
−
1
∏
j
=
1
n
−
1
e
2
π
i
k
n
−
j
[
0.
x
j
x
j
+
1
…
x
n
]
|
k
1
…
k
n
−
1
⟩
{\displaystyle ={\frac {1}{\sqrt {N}}}(|0\rangle +e^{2\pi i[0.x_{n}]}|1\rangle )\sum _{\{k_{1},...k_{n-1}\}\in \{0,1\}^{n-1}}\prod _{j=1}^{n-1}e^{2\pi ik_{n-j}[0.x_{j}x_{j+1}\ldots x_{n}]}|k_{1}\ldots k_{n-1}\rangle }
=
1
N
∏
j
=
1
n
(
|
0
⟩
+
e
2
π
i
[
0.
x
j
x
j
+
1
…
x
n
]
|
1
⟩
)
{\displaystyle ={\frac {1}{\sqrt {N}}}\prod _{j=1}^{n}(|0\rangle +e^{2\pi i[0.x_{j}x_{j+1}\ldots x_{n}]}|1\rangle )}
Видно, что выходной кубит 1 находится в
суперпозиции состояний
|
0
⟩
{\displaystyle |0\rangle }
и
e
2
π
i
[
0.
x
1
.
.
.
x
n
]
|
1
⟩
{\displaystyle e^{2\pi i\,[0.x_{1}...x_{n}]}|1\rangle }
, кубит 2 — в суперпозиции
|
0
⟩
{\displaystyle |0\rangle }
и
e
2
π
i
[
0.
x
2
.
.
.
x
n
]
|
1
⟩
{\displaystyle e^{2\pi i\,[0.x_{2}...x_{n}]}|1\rangle }
и т. д. для остальных кубитов (см. схему-рисунок выше).
Другими словами, ДПФ, операция над
n
кубитами, может быть разложена в
тензорное произведение
n
однокубитных операций,
Действительно, каждая из таких однокубитных операций эффективным образом реализуется на вентилях с контролируемой фазой и вентилях Адамара. Первый кубит
|
x
1
⟩
{\displaystyle |x_{1}\rangle }
потребует один вентиль Адамара и (n-1) вентилей с контролируемой фазой, второй
|
x
2
⟩
{\displaystyle |x_{2}\rangle }
потребует два вентиля Адамара и (n-2) вентилей с контролируемой фазой, и так далее (см. схему выше). В итоге потребуется
n
+
(
n
−
1
)
+
⋯
+
1
=
n
(
n
+
1
)
/
2
=
O
(
n
2
)
{\displaystyle n+(n-1)+\cdots +1=n(n+1)/2=O(n^{2})}
вентилей, что квадратично полиномиально по отношению к количеству кубитов.
Пример
Рассмотрим квантовое преобразование Фурье на трёх кубитах. Математически оно записывается
Q
F
T
:
|
x
⟩
↦
1
2
3
∑
k
=
0
2
3
−
1
ω
3
x
k
|
k
⟩
,
{\displaystyle QFT:|x\rangle \mapsto {\frac {1}{\sqrt {2^{3}}}}\sum _{k=0}^{2^{3}-1}\omega _{3}^{xk}|k\rangle ,}
где
ω
3
{\displaystyle \omega _{3}}
— простейший восьмой
корень из единицы
, удовлетворяющий
ω
3
8
=
(
e
2
π
i
2
3
)
8
=
1
{\displaystyle \omega _{3}^{8}=\left(e^{\frac {2\pi i}{2^{3}}}\right)^{8}=1}
(поскольку
N
=
2
3
=
8
{\displaystyle N=2^{3}=8}
).
Для сокращения, установим
ω
:=
ω
3
{\displaystyle \omega :=\omega _{3}}
, тогда матричное представление КПФ на трёх кубитах
F
2
3
=
1
2
3
[
1
1
1
1
1
1
1
1
1
ω
ω
2
ω
3
ω
4
ω
5
ω
6
ω
7
1
ω
2
ω
4
ω
6
ω
8
ω
10
ω
12
ω
14
1
ω
3
ω
6
ω
9
ω
12
ω
15
ω
18
ω
21
1
ω
4
ω
8
ω
12
ω
16
ω
20
ω
24
ω
28
1
ω
5
ω
10
ω
15
ω
20
ω
25
ω
30
ω
35
1
ω
6
ω
12
ω
18
ω
24
ω
30
ω
36
ω
42
1
ω
7
ω
14
ω
21
ω
28
ω
35
ω
42
ω
49
]
=
1
2
3
[
1
1
1
1
1
1
1
1
1
ω
ω
2
ω
3
ω
4
ω
5
ω
6
ω
7
1
ω
2
ω
4
ω
6
1
ω
2
ω
4
ω
6
1
ω
3
ω
6
ω
ω
4
ω
7
ω
2
ω
5
1
ω
4
1
ω
4
1
ω
4
1
ω
4
1
ω
5
ω
2
ω
7
ω
4
ω
ω
6
ω
3
1
ω
6
ω
4
ω
2
1
ω
6
ω
4
ω
2
1
ω
7
ω
6
ω
5
ω
4
ω
3
ω
2
ω
]
.
{\displaystyle F_{2^{3}}={\frac {1}{\sqrt {2^{3}}}}{\begin{bmatrix}1&1&1&1&1&1&1&1\\1&\omega &\omega ^{2}&\omega ^{3}&\omega ^{4}&\omega ^{5}&\omega ^{6}&\omega ^{7}\\1&\omega ^{2}&\omega ^{4}&\omega ^{6}&\omega ^{8}&\omega ^{10}&\omega ^{12}&\omega ^{14}\\1&\omega ^{3}&\omega ^{6}&\omega ^{9}&\omega ^{12}&\omega ^{15}&\omega ^{18}&\omega ^{21}\\1&\omega ^{4}&\omega ^{8}&\omega ^{12}&\omega ^{16}&\omega ^{20}&\omega ^{24}&\omega ^{28}\\1&\omega ^{5}&\omega ^{10}&\omega ^{15}&\omega ^{20}&\omega ^{25}&\omega ^{30}&\omega ^{35}\\1&\omega ^{6}&\omega ^{12}&\omega ^{18}&\omega ^{24}&\omega ^{30}&\omega ^{36}&\omega ^{42}\\1&\omega ^{7}&\omega ^{14}&\omega ^{21}&\omega ^{28}&\omega ^{35}&\omega ^{42}&\omega ^{49}\\\end{bmatrix}}={\frac {1}{\sqrt {2^{3}}}}{\begin{bmatrix}1&1&1&1&1&1&1&1\\1&\omega &\omega ^{2}&\omega ^{3}&\omega ^{4}&\omega ^{5}&\omega ^{6}&\omega ^{7}\\1&\omega ^{2}&\omega ^{4}&\omega ^{6}&1&\omega ^{2}&\omega ^{4}&\omega ^{6}\\1&\omega ^{3}&\omega ^{6}&\omega &\omega ^{4}&\omega ^{7}&\omega ^{2}&\omega ^{5}\\1&\omega ^{4}&1&\omega ^{4}&1&\omega ^{4}&1&\omega ^{4}\\1&\omega ^{5}&\omega ^{2}&\omega ^{7}&\omega ^{4}&\omega &\omega ^{6}&\omega ^{3}\\1&\omega ^{6}&\omega ^{4}&\omega ^{2}&1&\omega ^{6}&\omega ^{4}&\omega ^{2}\\1&\omega ^{7}&\omega ^{6}&\omega ^{5}&\omega ^{4}&\omega ^{3}&\omega ^{2}&\omega \\\end{bmatrix}}.}
Это можно упростить, заметив
ω
4
=
−
1
{\displaystyle \omega ^{4}=-1}
,
ω
2
=
i
{\displaystyle \omega ^{2}=i}
,
ω
6
=
−
i
{\displaystyle \omega ^{6}=-i}
,
ω
5
=
−
ω
{\displaystyle \omega ^{5}=-\omega }
,
ω
3
=
i
ω
{\displaystyle \omega ^{3}=i\omega }
и
ω
7
=
−
i
ω
{\displaystyle \omega ^{7}=-i\omega }
.
3-кубитное квантовое преобразование Фурье перепишется в виде
Q
F
T
(
|
x
1
,
x
2
,
x
3
⟩
)
=
1
2
3
(
|
0
⟩
+
e
2
π
i
[
0.
x
3
]
|
1
⟩
)
⊗
(
|
0
⟩
+
e
2
π
i
[
0.
x
2
x
3
]
|
1
⟩
)
⊗
(
|
0
⟩
+
e
2
π
i
[
0.
x
1
x
2
x
3
]
|
1
⟩
)
{\displaystyle QFT(|x_{1},x_{2},x_{3}\rangle )={\frac {1}{\sqrt {2^{3}}}}\ \left(|0\rangle +e^{2\pi i\,[0.x_{3}]}|1\rangle \right)\otimes \left(|0\rangle +e^{2\pi i\,[0.x_{2}x_{3}]}|1\rangle \right)\otimes \left(|0\rangle +e^{2\pi i\,[0.x_{1}x_{2}x_{3}]}|1\rangle \right)}
или
Q
F
T
(
|
x
1
,
x
2
,
x
3
⟩
)
=
1
2
3
(
|
0
⟩
+
ω
1
x
|
1
⟩
)
⊗
(
|
0
⟩
+
ω
2
x
|
1
⟩
)
⊗
(
|
0
⟩
+
ω
3
x
|
1
⟩
)
.
{\displaystyle QFT(|x_{1},x_{2},x_{3}\rangle )={\frac {1}{\sqrt {2^{3}}}}\ \left(|0\rangle +\omega _{1}^{x}|1\rangle \right)\otimes \left(|0\rangle +\omega _{2}^{x}|1\rangle \right)\otimes \left(|0\rangle +\omega _{3}^{x}|1\rangle \right).}
Для использования сети составим разложение КПФ в обратном порядке, а именно
|
x
1
,
x
2
,
x
3
⟩
⟼
1
2
3
(
|
0
⟩
+
ω
3
x
|
1
⟩
)
⊗
(
|
0
⟩
+
ω
2
x
|
1
⟩
)
⊗
(
|
0
⟩
+
ω
1
x
|
1
⟩
)
.
{\displaystyle |x_{1},x_{2},x_{3}\rangle \longmapsto {\frac {1}{\sqrt {2^{3}}}}\ \left(|0\rangle +\omega _{3}^{x}|1\rangle \right)\otimes \left(|0\rangle +\omega _{2}^{x}|1\rangle \right)\otimes \left(|0\rangle +\omega _{1}^{x}|1\rangle \right).}
На рисунке ниже представлена сеть для
n
:=
3
{\displaystyle n:=3}
(с обратным порядком выходных кубитов по отношению к прямому КПФ).
КПФ для 3 кубитов (инвертированный порядок выходных кубитов)
Возможная реализация 3-кубитной сети КПФ в
Как подсчитано выше, используется
n
(
n
+
1
)
/
2
=
6
{\displaystyle n(n+1)/2=6}
вентилей, что соответствует
n
=
3
{\displaystyle n=3}
.
Кроме того, следующие сети осуществляют 1-, 2- и 3-кубитное КПФ:
от 23 марта 2019 на
Wayback Machine
Рисунок демонстрирует два различных исполнения 3-кубитного КПФ, которые эквивалентны.
См. также
Примечания
и Исаак Чуан.
Quantum Computation and Quantum Information, p. 217
(англ.)
. — Cambridge:
Cambridge University Press
, 2000. —
ISBN 0-521-63503-9
.
.
.
, The classical and quantum Fourier transform, 1.1 The discrete Fourier transform, p. 1,
от 12 сентября 2011 на
Wayback Machine
Thomas G. Draper, Addition on a Quantum Computer, p. 5, September 1, 1998,
от 24 декабря 2018 на
Wayback Machine
Литература
,
Lectures on Quantum Computation and Quantum Error Correcting Codes
(Indian Statistical Institute, Delhi Center, June 2001)
Прескилл, Джон
,
Lecture Notes for Physics 229: Quantum Information and Computation
(CIT, September 1998)
,
(англ.)
//
:
41st Annual Symposium on Foundations of Computer Science, Redondo Beach, CA, USA, USA, 12-14 Nov. 2000. Proceedings
—
IEEE
, 2000. — P. 515—525. —
ISBN 978-0-7695-0850-4
—
,
,
,
,
,
Lloyd S.
,
(англ.)
//
Journal of Chemical Physics
/
H. Urey
,
J. E. Mayer
,
,
,
—
AIP
, 2004. — Vol. 121, Iss. 13. — P. 6117—6133. — ISSN
;
;
—
—
—
Ссылки