論文の概要: Quantum Viterbi Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18912v1
• Date: Sun, 17 May 2026 20:09:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.872988
• Title: Quantum Viterbi Algorithm
• Title（参考訳）: 量子ビタビアルゴリズム
• Authors: Luigi Accardi, Abdessatar Souissi, El Gheteb Soueidi, Farrukh Mukhamedov, Mohamed Rhaima,
• Abstract要約: 隠れ量子マルコフモデル(HQMM)のための量子ビタビ復号アルゴリズムを提案する。 我々は厳密な量子優位性を証明する: コヒーレントな隠れ軌跡は、いかなる古典的戦略よりも厳密な復号スコアを達成できる。 結果は、連続的な決定のための具体的な量子アルゴリズムプリミティブとして量子ビタビ復号を配置する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a quantum Viterbi decoding algorithm for hidden quantum Markov models (HQMMs) motivated by quantum information processing and quantum algorithms. Given a finite sequence of measurement outcomes, the algorithm identifies hidden quantum trajectories that maximize a joint decoding functional, serving as a genuine quantum analogue of the classical Viterbi score. Unlike classical hidden Markov models, where decoding optimizes over a finite discrete state space, our method performs optimization over a continuous manifold of pure quantum effects, thereby exploiting coherent superpositions in the hidden memory. We prove a strict quantum advantage: coherent hidden trajectories can achieve decoding scores that strictly exceed any classical strategy constrained to diagonal (commuting) effects, even when both models share the same observed statistics. These results position quantum Viterbi decoding as a concrete quantum algorithmic primitive for sequential decision-making, with direct applications to quantum memories, quantum communication with memory, and near-term quantum machine learning on NISQ devices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子情報処理と量子アルゴリズムによる隠れ量子マルコフモデル(HQMM)に対する量子ビタビ復号アルゴリズムを提案する。 測定結果の有限列を与えられたアルゴリズムは、古典ヴィタビスコアの真の量子アナログとして機能する、結合復号関数を最大化する隠れ量子軌道を同定する。 有限離散状態空間上でデコードが最適化される古典的隠れマルコフモデルとは異なり、本手法は純粋量子効果の連続多様体上で最適化を行い、隠れメモリ内のコヒーレントな重ね合わせを利用する。 我々は厳密な量子優位性を証明する: コヒーレントな隠れ軌跡は、両モデルが同じ統計値を共有する場合でも、対角(交換)効果に制約された古典的戦略を厳格に超える復号スコアを達成できる。 これらの結果は、量子ヴィタビ復号を、逐次決定のための具体的な量子アルゴリズムプリミティブとして位置づけ、量子メモリ、メモリとの量子通信、NISQデバイスでの短期量子機械学習に直接適用することができる。

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