Clasificación de mapas completamente positivos.
En matemáticas , el teorema de Choi sobre mapas completamente positivos es un resultado que clasifica mapas completamente positivos entre álgebras C* de dimensión finita (matriz) . Una generalización algebraica de dimensión infinita del teorema de Choi se conoce como teorema " Radón-Nikodym " de Belavkin para aplicaciones completamente positivas.
Declaración
El teorema de Choi. Sea un mapa lineal. Los siguientes son equivalentes:![{\displaystyle \Phi :\mathbb {C} ^{n\times n}\to \mathbb {C} ^{m\times m}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
- (i) Φ es n -positivo (es decir, es positivo siempre que sea positivo).
![{\displaystyle \left(\operatorname {id} _ {n}\otimes \Phi \right)(A)\in \mathbb {C} ^{n\times n}\otimes \mathbb {C} ^{m\ veces m}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle A\in \mathbb {C} ^{n\times n}\otimes \mathbb {C} ^{n\times n}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
- (ii) La matriz con entradas de operadores
![{\displaystyle C_{\Phi }=\left(\operatorname {id} _ {n}\otimes \Phi \right)\left(\sum _ {ij}E_{ij}\otimes E_{ij}\right) =\sum _{ij}E_{ij}\otimes \Phi (E_{ij})\in \mathbb {C} ^{nm\times nm}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
- es positivo, donde está la matriz con 1 en la entrada ij -ésima y 0 en el resto. (La matriz C Φ a veces se denomina matriz Choi de Φ ).
![{\displaystyle E_{ij}\in \mathbb {C} ^{n\times n}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
- (iii) Φ es completamente positivo.
Prueba
(i) implica (ii)
Observamos que si
![{\displaystyle E=\sum _ {ij}E_ {ij}\otimes E_ {ij},}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
entonces E = E * y E 2 = nE , entonces E = n −1 EE * que es positivo. Por lo tanto C Φ =( I n ⊗ Φ)( E ) es positivo por la n -positividad de Φ.
(iii) implica (i)
Esto es trivial.
(ii) implica (iii)
Esto implica principalmente buscar diferentes formas de ver C nm × nm :
![{\displaystyle \mathbb {C} ^{nm\times nm}\cong \mathbb {C} ^{nm}\otimes (\mathbb {C} ^{nm})^{*}\cong \mathbb {C} ^{n}\otimes \mathbb {C} ^{m}\otimes (\mathbb {C} ^{n}\otimes \mathbb {C} ^{m})^{*}\cong \mathbb {C} ^{n}\otimes (\mathbb {C} ^{n})^{*}\otimes \mathbb {C} ^{m}\otimes (\mathbb {C} ^{m})^{*}\ cong \mathbb {C} ^{n\times n}\otimes \mathbb {C} ^{m\times m}.}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Sea la descomposición del vector propio de C Φ
![{\displaystyle C_{\Phi }=\sum _ {i=1}^{nm}\lambda _ {i}v_ {i}v_ {i}^{*},}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
donde los vectores se encuentran en C nm . Por suposición, cada valor propio no es negativo, por lo que podemos absorber los valores propios en los vectores propios y redefinirlos de modo que![{\ Displaystyle v_ {i}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle \lambda _ {i}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\ Displaystyle v_ {i}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle \;C_{\Phi }=\sum _{i=1}^{nm}v_{i}v_{i}^{*}.}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
El espacio vectorial C nm puede verse como la suma directa compatible con la identificación anterior
y la base estándar de C n .![{\displaystyle \textstyle \oplus _ {i=1}^{n}\mathbb {C} ^{m}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle \textstyle \mathbb {C} ^{nm}\cong \mathbb {C} ^{n}\otimes \mathbb {C} ^{m}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Si P k ∈ C m × nm es una proyección sobre la k -ésima copia de C m , entonces P k * ∈ C nm × m es la inclusión de C m como el k -ésimo sumando de la suma directa y
![{\displaystyle \;\Phi (E_{kl})=P_{k}\cdot C_{\Phi }\cdot P_{l}^{*}=\sum _{i=1}^{nm}P_{ k}v_{i}(P_{l}v_{i})^{*}.}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Ahora bien, si los operadores V i ∈ C m × n se definen en el k -ésimo vector de base estándar e k de C n por
![{\displaystyle \;V_{i}e_{k}=P_{k}v_{i},}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
entonces
![{\displaystyle \Phi (E_{kl})=\sum _{i=1}^{nm}P_{k}v_{i}(P_{l}v_{i})^{*}=\sum _ {i=1}^{nm}V_{i}e_{k}e_{l}^{*}V_{i}^{*}=\sum _{i=1}^{nm}V_{i} E_{kl}V_{i}^{*}.}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Extendiendo por linealidad nos da
![{\displaystyle \Phi (A)=\sum _ {i=1}^{nm}V_{i}AV_{i}^{*}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
para cualquier A ∈ C n × n . Cualquier aplicación de esta forma es manifiestamente completamente positiva: la aplicación es completamente positiva y la suma (entre ) de operadores completamente positivos es nuevamente completamente positiva. Por lo tanto , el resultado deseado es completamente positivo.![{\displaystyle A\to V_{i}AV_{i}^{*}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle i}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle \Phi}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Lo anterior es esencialmente la prueba original de Choi. También se conocen pruebas alternativas.
Consecuencias
Operadores Kraus
En el contexto de la teoría de la información cuántica , los operadores { V i } se denominan operadores Kraus (en honor a Karl Kraus ) de Φ. Observe que, dado un Φ completamente positivo, sus operadores Kraus no tienen por qué ser únicos. Por ejemplo, cualquier factorización de "raíz cuadrada" de la matriz de Choi C Φ = B ∗ B da un conjunto de operadores de Kraus.
Dejar
![{\displaystyle B^{*}=[b_{1},\ldots,b_{nm}],}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
donde b i * son los vectores fila de B , entonces
![{\displaystyle C_{\Phi }=\sum _ {i=1}^{nm}b_{i}b_{i}^{*}.}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Los operadores de Kraus correspondientes se pueden obtener exactamente con el mismo argumento de la prueba.
Cuando los operadores de Kraus se obtienen a partir de la descomposición de vectores propios de la matriz de Choi, debido a que los vectores propios forman un conjunto ortogonal, los operadores de Kraus correspondientes también son ortogonales en el producto interno de Hilbert-Schmidt . Esto no es cierto en general para los operadores de Kraus obtenidos a partir de factorizaciones de raíz cuadrada. (Las matrices semidefinidas positivas generalmente no tienen factorizaciones únicas de raíz cuadrada).
Si dos conjuntos de operadores de Kraus { A i } 1 nm y { B i } 1 nm representan el mismo mapa Φ completamente positivo, entonces existe una matriz de operadores unitarios
![{\displaystyle \{U_{ij}\}_{ij}\in \mathbb {C} ^{nm^{2}\times nm^{2}}\quad {\text{tal que}}\quad A_ {i}=\sum _{j=1}U_{ij}B_{j}.}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Esto puede verse como un caso especial del resultado que relaciona dos representaciones mínimas de Stinespring .
Alternativamente, existe una matriz escalar de isometría { u ij } ij ∈ C nm × nm tal que
![{\displaystyle A_{i}=\sum _ {j=1}u_ {ij}B_ {j}.}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Esto se desprende del hecho de que para dos matrices cuadradas M y N , MM* = NN* si y sólo si M = NU para alguna U unitaria .
Mapas completamente copositivos
Del teorema de Choi se deduce inmediatamente que Φ es completamente copositivo si y sólo si es de la forma
![{\displaystyle \Phi (A)=\sum _{i}V_{i}A^{T}V_{i}^{*}.}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Mapas que conservan el Hermitian
La técnica de Choi se puede utilizar para obtener un resultado similar para una clase más general de mapas. Se dice que Φ preserva hermitiano si A es hermitiano implica que Φ ( A ) también es hermitiano. Se puede demostrar que Φ conserva el estilo hermitiano si y sólo si tiene la forma
![{\displaystyle \Phi (A)=\sum _{i=1}^{nm}\lambda _{i}V_{i}AV_{i}^{*}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
donde λ i son números reales, los valores propios de C Φ , y cada V i corresponde a un vector propio de C Φ . A diferencia del caso completamente positivo, C Φ puede no ser positivo. Dado que las matrices hermitianas no admiten factorizaciones de la forma B*B en general, la representación de Kraus ya no es posible para un Φ dado.
Ver también
Referencias
- MARYLAND. Choi, Mapas lineales completamente positivos sobre matrices complejas , Álgebra lineal y sus aplicaciones, 10, 285–290 (1975).
- VP Belavkin, P. Staszewski, Teorema de radón-Nikodym para mapas completamente positivos, Informes sobre física matemática, v.24, n.º 1, 49–55 (1986).
- J. de Pillis, Transformaciones lineales que preservan los operadores hermitianos y semidefinidos positivos , Pacific Journal of Mathematics, 23, 129-137 (1967).