論文の概要: Projected Dynamic Programming for Sequential Quantum State Discrimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15393v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 08:21:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.584389
• Title: Projected Dynamic Programming for Sequential Quantum State Discrimination
• Title（参考訳）: 逐次量子状態判別のための動的計画法
• Authors: Jaehun Jeong, Donghwa Ji, Hyunjun Jang, Kabgyun Jeong,
• Abstract要約: SQSD(Sequential Quantum State Discrimination)は、シーケンシャルな意思決定問題である。 本稿では,SQSDを静的隠れ状態の部分観測可能マルコフ決定プロセスフレームワークに実装する。 我々の分析は、精度と複雑性の本質的にのトレードオフと、仮説の数に関する次元の呪いが、量子状態においても顕著に観察されていることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sequential Quantum State Discrimination (SQSD) can be naturally framed as a sequential decision-making problem: at each time step, an agent must decide whether to perform an additional measurement to gather more information or to conclude with an optimal decision based on the current belief. In this paper, we formally cast SQSD into a static-hidden-state Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) framework. We demonstrate that this formulation precisely subsumes the conventional minimum-error discrimination (MED) scheme as a special one-step case. Furthermore, we apply a regular grid-based discretization to the continuous belief simplex and approximate the possibly continuous measurement space using a finite library. Then we provide rigorous mathematical bounds on the resulting errors and analyze the computational complexity for both offline planning and online execution. Our analysis confirms that the inherent trade-off between accuracy and complexity, as well as the curse of dimensionality regarding the number of hypotheses, are also prominently observed in the quantum regime. Finally, we provide a working example of binary state discrimination to derive explicit forms of various functions and present numerical simulations for trine state discrimination to visualize the sequential structure of our POMDP-based SQSD.
• Abstract（参考訳）: SQSD(Sequential Quantum State Discrimination)は、シーケンシャルな意思決定の問題であり、各段階において、エージェントは、より多くの情報を集めるために追加の計測を行うか、現在の信念に基づいて最適な決定を下すかを決定する必要がある。 本稿では,SQSDを静的隠れ状態の部分観測可能マルコフ決定プロセス(POMDP)フレームワークに正式にキャストする。 この定式化は, 従来の最小エラー識別(MED)方式を, 特別な一段階の事例として正確に仮定することを実証する。 さらに、連続信念の単純度に正則格子に基づく離散化を適用し、有限ライブラリを用いた潜在的連続測定空間を近似する。 そして、結果の誤差の厳密な数学的バウンダリを提供し、オフライン計画とオンライン実行の両方の計算複雑性を解析する。 我々の分析は、精度と複雑性の本質的にのトレードオフと、仮説の数に関する次元の呪いが、量子状態においても顕著に観察されていることを確認した。 最後に、様々な関数の明示的な形式を導出するための二項状態判別の動作例と、POMDPベースのSQSDの逐次構造を可視化するための三項状態判別のための数値シミュレーションを提案する。

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