我有一个函数,可以在新的基础上输出矩阵。然而,由于矩阵的大小不同,基础矩阵的数量也会有所不同。因此,在简化的“Matlab 伪代码”中:
if matrixsize==1
for a1=1:4
out(a1)=Matrix*basis(a1)
end
elseif matrixsize==2
for a1=1:4
for a2=a1:4
out(a1,a2)=Matrix*basis(a1)*basis(a2)
end
end
elseif matrixsize==3
for a1=1:4
for a2=a1:4
for a3=a2:4
out(a1,a2,a3)=Matrix*basis(a1)*basis(a2)*basis(a3)
end
end
end
elseif ...
等等
是否可能编写此代码,适用于任何矩阵大小的值? 换句话说:是否可以创建一个循环,以自动创建上面的循环? 如果在Matlab中无法实现,则Python中是否有解决方案?
(背景:这个问题来自量子物理学,在那里我想用Pauli基础写出量子状态)
下面是一个工作的Matlab代码,显示了问题:
function T=newbasis(n)
%create a random matrix
m=2^n;
M=randn(m);
%Pauli matrices
s{1}=sparse([1,0;0,1]);
s{2}=sparse([0,1;1,0]);
s{3}=sparse([0,-1i;1i,0]);
s{4}=sparse([1,0;0,-1]);
if n==1
for a1=1:4
T(a1)=trace(M*betterkron(s{a1}));
end
elseif n==2
for a1=1:4
for a2=a1:4
T(a1,a2)=trace(M*betterkron(s{a1},s{a2}));
end
end
elseif n==3
for a1=1:4
for a2=a1:4
for a3=a2:4
T(a1,a2,a3)=trace(M*betterkron(s{a1},s{a2},s{a3}));
end
end
end
else
T=[]
end
%Not very clever but just to keep it simple
function krn=betterkron(A,varargin)
krn = A;
for j = 2:nargin;
krn = kron(krn,varargin{j-1});
end
end
end
s
必须是稀疏的吗?Pauli矩阵相对较小... - bla