Dokument_1.pdf (3712 KB) - OPUS Bayreuth - Universität Bayreuth
Dokument_1.pdf (3712 KB) - OPUS Bayreuth - Universität Bayreuth
Dokument_1.pdf (3712 KB) - OPUS Bayreuth - Universität Bayreuth
Erfolgreiche ePaper selbst erstellen
Machen Sie aus Ihren PDF Publikationen ein blätterbares Flipbook mit unserer einzigartigen Google optimierten e-Paper Software.
3.3 Mehrdimensionale QW Modelle 37<br />
Basis x y |00〉 |01〉 |10〉 |11〉<br />
|00〉 + + + + + +<br />
|01〉 + - + - + -<br />
|10〉 - + + + - -<br />
|11〉 - - + - - +<br />
Tabelle 3.1: Anwendung des Shiftoperators und des Ĥ ⊗ Ĥ Operators auf die vier verschiedenen<br />
2-Qubit Basiszustände. Auswertung wie folgt, z.B. linke Spalte, erste Zeile: Ist der<br />
Coinzustand |00〉, so ist in x−Richtung und in y−Richtung jeweils +1 zu gehen. Der<br />
Hadamard-Produkt Operator macht aus |00〉 ein plus |00〉 plus |01〉 plus |10〉 plus<br />
”<br />
|11〉“.<br />
Nach Anwendung der oben definierten Hadamard- und Shiftoperatoren und der Projektion<br />
auf die Coinbasis Zustände erhält man:<br />
α(x,y,t) = 〈x,y,00|ψ(t)〉 = 1 (<br />
α(x − 1,y − 1,t − 1) + β(x − 1,y − 1,t − 1)+<br />
2<br />
)<br />
γ(x − 1,y − 1,t − 1) + δ(x − 1,y − 1,t − 1)<br />
(3.64)<br />
β(x,y,t) = 〈x,y,01|ψ(t)〉 = 1 (<br />
α(x − 1,y + 1,t − 1) − β(x − 1,y + 1,t − 1)+<br />
2<br />
)<br />
γ(x − 1,y + 1,t − 1) − δ(x − 1,y + 1,t − 1)<br />
(3.65)<br />
γ(x,y,t) = 〈x,y,10|ψ(t)〉 = 1 (<br />
α(x + 1,y − 1,t − 1) + β(x + 1,y − 1,t − 1)−<br />
2<br />
)<br />
γ(x + 1,y − 1,t − 1) − δ(x + 1,y − 1,t − 1)<br />
(3.66)<br />
δ(x,y,t) = 〈x,y,11|ψ(t)〉 = 1 (<br />
α(x + 1,y + 1,t − 1) − β(x + 1,y + 1,t − 1)−<br />
2<br />
)<br />
γ(x + 1,y + 1,t − 1) + δ(x + 1,y + 1,t − 1)<br />
(3.67)<br />
Diese Schritte können mit Hilfe einer Tabelle leicht zusammengefaßt und übersichtlich dargestellt<br />
werden (siehe Tabelle 3.1). Die tabellarische Form erleichtert die Herangehensweise<br />
an höherdimensionale Modelle. Die Umsetzung in einem geeignetem Simulationsprogramm<br />
ergibt sich direkt aus der Tabelle.<br />
Die Wahrscheinlichkeit, den Walker am Ort (x,y) zum Zeitpunkt t zu finden, ergibt sich<br />
zu:<br />
P(x,y,t) = |α(x,y,t)| 2 + |β(x,y,t)| 2 + |γ(x,y,t)| 2 + |δ(x,y,t)| 2 . (3.68)<br />
Für die Charakterisierung solch einer zweidimensionalen Wahrscheinlichkeitsverteilung<br />
existieren mehrere Möglichkeiten, vgl. z.B. [97]. Die Mittelwerte in x- bzw. y- Richtung<br />
ergeben sich durch Aufsummation der jeweils anderen Richtung:<br />
µ x (t) ≡ 〈x〉 t = ∑ x<br />
x ∑ y<br />
P(x,y,t)<br />
µ y (t) ≡ 〈y〉 t = ∑ y<br />
y ∑ x<br />
P(x,y,t), (3.69)