量子存储技术简介（二）

上一篇文章中，我们对量子存储技术做了一个简单的介绍，这篇文章中，我们将继续讲解量子存储中的一些基本概念。下面讲述的内容来自若干篇国内外的论文，里面用到的物理方程和数学公式，我将尽量用通俗易懂的方式为大家来讲述。

在理解光与原子的相互作用的过程中，先要了解一个光脉冲与单个二能级原子的相互作用及其布洛赫球表示，且通过麦克斯韦方程和光布洛赫方程，可以推导出光场与原子场的演化方程。这里有几个概念，“二能级原子”、“布洛赫球”，“麦克斯韦方程”和“光布洛赫方程”，我们逐一来解释和理解这些艰深晦涩的物理概念，这是了解和学习量子存储技术无法绕过的基础知识。

先说说“二能级原子”，实际原子的谱结构都是比较复杂的。例如,自然界中最简单的原子-氢原子,它的本征频谱就由一组束缚分离谱和一组连续谱组成,其大部分的能级都是简并的。所以精确讨论多原子体系与经典电场的相互作用实际上是不可能的。即使讨论一个原子与经典电场的相互作用也很难给出精确的解释,通常需要借助某些假设。人们在进行了众多的研究之后,提出了只具有两个非简并能级E+和E-的理想模型-二能级原子,以它充当量子信息的载体-量子位,用于构建量子计算机的存储单元,用于存储量子信息;同时,也用于构建量子逻辑运算的目标位和控制位,并利用目标位和控制位之间的可调控制作用，构造量子逻辑门。但是,量子计算机不可能完全孤立于外部环境,其状态的演化受具体环境的影响,与环境的相互作用将会引起计算机中编码态的消相干 (Dechoerence )以及量子态的么正演化,这将改变编码信息,使信息散失到我们无法控制的环境中,从而破坏量子计算,使量子通信出现差错,这是物理实现量子计算最主要的困难。

这里提到了“简并能级”的概念，在物理学中，简并（英文degeneracy，但英文degeneracy具有多种含义，包括简并和退化等）是指被当作同一较粗糙物理状态的两个或多个不同的较精细物理状态。例如在量子力学中，原子中的电子，由其能量确定的同一能级状态，可以有两种不同自旋量子数的状态，该能级状态是两种不同的自旋状态的简并态。具有相同能量的粒子可以处在不同的量子态（即不同的波函数），即每一个能级上可能有若干个不同的量子状态存在，反映在光谱上就是代表某一能级的谱线常常由好几条非常接近的精细谱线所组成。量子力学中把能级可能有的微观状态称为该能级的简并度，用符号g表示。简并度亦被称为退化度或统计权重。通俗一点说，就是一个能量下对应不同的状态。结合氢原子来说，就是说氢原子的电子处于不同的能级上，而同一能级上的电子虽然能量相同，但是自旋量子数不同，就是说能量相同的电子具有不同的状态，用术语讲就是“简并能级”。

理解了简并能级，那么再来理解“二能级原子”，就是假设该原子只具有两个能级E+和E-，在对应能级上的电子都只有一个状态，就是说能级是非简并的，这就是为了理解量子计算所做的简化假设。

我们接着来理解什么是“布洛赫球”，首先我们得理解，这个球是用来表示量子比特的，用一个三维的球面，来表示量子比特。我们先来理解理解什么是“量子比特”。相对于经典信息的基本存储单元比特（bit），量子信息的基本存储单元称为量子比特（qubit）。在经典信息处理过程中，记述经典信息的二进制存储单元比特由经典状态

(如电压的高低) 1和0表示。从物理角度讲，比特是个两态系统，它可以制备为两个可识别状态中的一个。

图1 原子模型

对于量子信息而言，记述量子信息的存储单元称为量子比特。一个量子比特的状态是一个二维复数空间的向量，它的两个极化状态|0> 和 |1> （参见图 1）对应于经典状态的0和1。在量子力学中使用狄拉克标记“ <  |”和“|  > ”表示量子态。英文中括号叫 bracket，狄拉克把符号“<•|•>”拆成两半：bra和ket，分别用来称呼括号的左半“<x|”和右半“|y>”，bra和ket 在中文中分别译作左矢（左向量）和右矢（右向量）。“< |”和“| > ”是量子力学中表示量子状态的标准标记。量子比特的重要特性在于一个量子比特可以连续地随机地存在于状态|0>和|1>的任意叠加状态上。由于量子效应在微观世界中会鲜明地凸现出来，因此量子比特与经典比特的不同在于：一个量子比特能够处在既不是 0 也不是 1 的状态上，而是处于状态 0 和 1 的一个线性组合的所谓中间状态之上。即处于状态 0 和 1 的叠加上。由于量子效应在微观世界中会鲜明地凸现出来，因此量子比特与经典比特的不同在于：

一个量子比特能够处在既不是 |0> 也不是 |1> 的状态上，而是处于状态 |0> 和 |1> 的一个线性组合的所谓中间状态之上。即处于状态 |0> 和 |1> 的叠加态上。

图2 量子比特的布洛赫球

 经过上面的分析和讲解，我相信大家已经对一些量子力学的基本概念有了一定的了解，对于“麦克斯韦方程”和“光布洛赫方程”，我们将在后续的文章中继续为大家讲解。

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