Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
偏光で理解する重ね合わせ状態
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
gyu-don
May 28, 2018
Technology
1.7k
0
Share
偏光で理解する重ね合わせ状態
OpenQL LT会の15分LTで発表させていただきました。量子コンピュータの基本である重ね合わせ状態を、古典光学の偏光を使って理解しよう、という試みです。
gyu-don
May 28, 2018
More Decks by gyu-don
See All by gyu-don
フロントエンド初心者がサクッとReactに入門する
gyudon
0
280
任意の2 qubitユニタリのゲートでの実装〜KAK分解を使って〜
gyudon
0
970
【Blueqat Summit】Re:ゼロから始める量子プログラミング
gyudon
0
740
Shorのアルゴリズム
gyudon
24
8.9k
Blueqat♥量子化学
gyudon
0
1.3k
arXivQurationのご紹介
gyudon
0
220
Other Decks in Technology
See All in Technology
PdM・Eng・QAで進めるAI駆動開発の現在地/aidd-with-pdm-eng-qa
shota_kusaba
0
210
Oracle AI Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
6
1.6k
サービスの信頼性を高めるため、形骸化した「プロダクションミーティング」を立て直すまでの取り組み
stefafafan
1
260
Agent の「自由」と「安全」〜未来に向けて今できること〜
katayan
0
360
大学職員のための生成AI最前線 :最前線を、AIガバナンスとして読み直すためのTips
gmoriki
2
4k
オライリーイベント登壇資料「鉄リサイクル・産廃業界におけるAI技術実応用のカタチ」
takarasawa_
0
390
ボトムアップ限界を越える - 20チームを束る "Drive Map" / Beyond Bottom-Up: A 'Drive Map' for 20 Teams
kaonavi
0
190
Purview Endpoint DLP 動かしてみた
kozakigh
0
360
20260513_生成AIを専属DSに_AI分析結果の検品テクニック_ハンズオン_交通事故データ
doradora09
PRO
0
220
2026-05-14 要件定義からソース管理まで!IBM Bob基礎ハンズオン
yutanonaka
0
140
Gaussian Splattingの表現力を拡張する — 高周波再構成とインタラクションへのアプローチ —
gpuunite_official
0
140
Forget technical debt
ufried
0
190
Featured
See All Featured
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
190
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
290
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
67k
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
350
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
10k
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
170
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
160
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2k
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
2
240
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
920
Transcript
偏光で理解する重ね合わせ状態 Qiita/GitHub: gyu-don OpenQL 量子コンピューターについて語ろうLT大会 2018/05/28
みなさん、重ね合わせ状態って、理解してますか? 2
∣0⟩ + ∣1⟩ ∣0⟩ − ∣1⟩ 位相が違うってどういうこと? 3
∣0⟩と∣1⟩の重ね合わせ状態 ∣0⟩か∣1⟩かどちらか分からない状態 この2つの違いは? 4
本発表のターゲット層 こんな人。 見たことある → α 0 + β 1 重ね合わせ
→ なんとなく理解してるつもり 位相 → 実はよく分かってない 本発表の目的 光の偏光(古典光学)をテーマに、重ね合わせを理解する ∣ ⟩ ∣ ⟩ 5
横波と偏光 出典: https://byjus.com/physics/characteristics-of-em-waves/ 電場(青い方)の方向を「偏光」と呼ぶ決まりになってる。 6
電場 = E e (E e + E e )
ただし、(E e ) + (E e ) = 1 行列で書き直すと、 = E e ↑ ↑ 波っぽい部分 偏光成分 波っぽい部分は忘れて、偏光成分のみを書くことにする。 E⃗ 0 i(kz−ωt) x iϕx x⃗ y iϕy y ⃗ x ϕx 2 y ϕy 2 E⃗ 0 i(kz−ωt) ( E e x iϕx E e y iϕy ) 7
偏光とケット記法 xとy ⇒ 水平(Horizontal)偏光と垂直(Vertical)偏光。 なので、わかりやすく名前をつけてみる。 ∣H⟩ = , ∣V ⟩
= そしたら = E e ∣H⟩ + E e ∣V ⟩ ( E e x iϕx E e y iϕy ) ( 1 0 ) ( 0 1 ) ( E e x iϕx E e y iϕy ) x iϕx y iϕy 8
偏光とケット記法 xとy ⇒ 水平(Horizontal)偏光と垂直(Vertical)偏光。 なので、わかりやすく名前をつけてみる。 ∣0⟩ = , ∣1⟩ =
そしたら = E e ∣0⟩ + E e ∣1⟩ ( E e x iϕx E e y iϕy ) ( 1 0 ) ( 0 1 ) ( E e x iϕx E e y iϕy ) x iϕx y iϕy 9
偏光板 特定の方向の偏光のみを通す板 出典: 旭化成 http://www.asahi-kasei.co.jp/ake- mate/wgf/jp/dl/pdf/170401_WGF_introduction.pdf 10
偏光板 特定の方向の偏光のみを通す板 出典: Wikipedia 11
出典: うさぎ屋 https://store.shopping.yahoo.co.jp/usagi-shop/pl- 001.html 12
出典: うさぎ屋 https://store.shopping.yahoo.co.jp/usagi-shop/pl- 001.html 13
出典: うさぎ屋 https://store.shopping.yahoo.co.jp/usagi-shop/pl- 001.html 14
ここで問題です 直交している偏光板の間に、斜め向けにした偏光板を入れると? 15
16
17
偏光はベクトル! 18
3枚の偏光板問題をベクトルで理解 1枚目: 横偏光の光のみを通す 2枚目: 横偏光の光のうち、斜め成分の光のみを通す 3枚目: 斜め偏光の光のうち、縦成分の光のみを通す 19
3枚の偏光板 ベクトル表記 1枚目通過後: 2枚目通過後: 3枚目通過後: ( 1 0 ) 2 1
( 1 1 ) 2 1 ( 0 1 ) 20
3枚の偏光板 ブラケット記法 1枚目通過後: ∣H⟩ 2枚目通過後: (∣H⟩ + ∣V ⟩) 3枚目通過後: ∣V
⟩ 2 1 2 1 21
ここまでのまとめ 光の電場成分の方向 = 偏光 偏光はベクトルで表すことができる 3枚の偏光板を通すと? 偏光をベクトルとして考えることで理解できる ベクトルの成分分解 22
位相について 23
∣H⟩と∣V ⟩ 24
∣H⟩ + ∣V ⟩ ∣H⟩ − ∣V ⟩ √ 2
1 √2 1 √ 2 1 √2 1 25
ちなみに、 位相差は複素数でもいいんです i = e の数式、覚えていますか? 位相がiずれる: cos→sin, sin→cos になる。
i 2 π 26
∣H⟩ + ∣V ⟩ ∣H⟩ − ∣V ⟩ √ 2
1 √2 i √ 2 1 √2 i 27
ここまでのまとめ 偏光はベクトルで表すことができる 斜め偏光は縦偏光と横偏光の重ね合わせ状態 円偏光も縦偏光と横偏光の重ね合わせ状態 これらは位相によって変わる 28
(∣H⟩+∣V ⟩) ∣H⟩か∣V ⟩か、どちらか分からない状態 この2つは物理的に同じ意味か? √ 2 1 29
(∣H⟩+∣V ⟩) 斜め向けの偏光板を100%通る ∣H⟩も∣V ⟩も斜め向けの偏光板で一部減衰する ⇒∣H⟩か∣V ⟩かどちらか分からない状態は減衰する √ 2 1
30
∣H⟩か∣V ⟩かどちらか分からない状態 実は、α∣H⟩ + β∣V ⟩の式では書き表せない 31
密度行列 ∣Ψ⟩ = α∣H⟩ + β∣V ⟩ ⇓ 行列表記: ∣Ψ⟩⟨Ψ∣
= (α∣H⟩ + β∣V ⟩)(α ⟨H∣ + β ⟨V ∣) ∗ ∗ = α ∣H⟩⟨H∣ + αβ ∣H⟩⟨V ∣ + α β∣V ⟩⟨H∣ + β ∣V ⟩⟨V ∣ 2 ∗ ∗ 2 ( ∣α∣2 α β ∗ αβ∗ ∣β∣2 ) 32
密度行列 (∣H⟩ + ∣V ⟩) ⇓ (∣H⟩⟨H∣ + ∣H⟩⟨V ∣
+ ∣V ⟩⟨H∣ + ∣V ⟩⟨V ∣)/2 = √ 2 1 ( 1/2 1/2 1/2 1/2 ) 33
密度行列 ∣H⟩か∣V ⟩か分からないが、どちらである確率も1/2 ⇓ ∣H⟩⟨H∣ + ∣V ⟩⟨V ∣ =
2 1 2 1 ( 1/2 0 0 1/2 ) 34
(∣H⟩+∣V ⟩) 密度行列: ∣H⟩か∣V ⟩か、どちらか分からない状態 密度行列: 違う密度行列に!! √ 2 1
( 1/2 1/2 1/2 1/2 ) ( 1/2 0 0 1/2 ) 35
まとめ 縦偏光と横偏光で重ね合わせを理解した 「重ね合わせ状態」はベクトル! 位相によって斜め偏光になったり円偏光になったり! 「縦と横の重ね合わせ」と「縦か横か分からない状態」 偏光板を通してみたら異なる物理現象が起こる! 「密度行列」で表してみたら異なる行列になる! 物理的に異なる状態であり、数式の上でも区別ができる 36