【摘 要】
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在经典计算科学中,隐马尔科夫模型被广泛的应用于语音识别、生物序列分析等领域。2011年,A.Monras首次提出了隐式的量子马尔科夫模型的概念,相比于经典的隐马尔科夫模型,隐式
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在经典计算科学中,隐马尔科夫模型被广泛的应用于语音识别、生物序列分析等领域。2011年,A.Monras首次提出了隐式的量子马尔科夫模型的概念,相比于经典的隐马尔科夫模型,隐式的量子隐马尔科夫模型可以表示更复杂的观测序列。近年来,研究者们重点致力于开放量子系统中隐马尔科夫模型的研究。为了解决隐马尔科夫模型的基本问题,本文提出在开放量子系统中,用开放量子随机行走构建隐马尔科夫模型,模型将首先制备量子态形式的隐含状态和观测状态,然后设计转移算子和观测算子。通过直接获取观测状态序列测量结果解决评估问题。单步测量观测状态,利用反馈信息结合经典Viterbi算法思想应用于解码问题。仿真结果表明:对于相同的观测序列,量子算法和经典算法解决评估问题的结果相同,但量子算法的时间复杂度降为O(N)。当隐含状态个数足够大时,量子算法和经典算法求解解码问题的结果相同度高于95%,另外通过提高测量反馈信息的精确度,可以提升量子算法的解码能力,所以量子算法可以有效解决解码问题。
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