量子隐马尔科夫模型参数学习研究.doc
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1、量子隐马尔科夫模型参数学习研究 概率图模型将概率论与图论相结合,为解决不确定性问题提供了重要的途径。本文研究了一种由量子态、量子算子和测量组成的量子隐马尔科夫模型,并利用最大期望算法对量子隐马尔科夫模型中隐藏量子态进行参数学习,仿真结果表明,EM算法在量子隐马尔科夫模型参数估计中是收敛的、有效的。 0 概述 概率图模型是由点和线组成的用以描述系统基于概率相关关系的模型总称,属于结构模型。利用图论作为工具来建模为研究各种系统特别是复杂系统提供了一种有效的方法。近年来,量子力学与信息科学的结合产生了一门交叉学科量子信息,它为信息科学的发展提供了新的原理和方法,成为量子力学在新的应用领域中的一个重要
2、发展方向。将量子信息和概率图模型相结合,利用概率图模型对量子信息系统进行建模近年来已成为研究的热点。M.Leifer等人在文献中概括经典的概率论和量子理论提出了量子概率图模型的概念,这是将概率图模型与量子信息相结合的一次理论探索,具有非常重要的理论指导意义。中央研究院的Chen-Hsiang Yeang将密度矩阵作为隐藏变量并且把概率算子应用到量子系统建模中去,提出了一种量子系统的概率图模型,这不是唯一的建模方法,其他方法可参考相关文献1。本文的工作就是讨论一种简单明了的量子系统建模方法,然后在此基础上探讨一种典型的量子隐马尔科夫模型,最后我们利用EM算法来对量子隐马尔科夫模型中的隐藏量子态进
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