量子机器学习是一种将机器学习算法与量子计算技术相结合的新型方法。它的出现标志着经典机器学习算法扩展到了量子领域,并且成为了人工智能技术发展的一个重要转折点。隐马尔可夫模型作为求解时间序列问题的一种常用方法,是传统机器学习中的重要模型之一。但是像传统的经典机器学习算法一样,隐马尔科夫模型在大数据量和复杂模型训练上同样存在计算资源不足和求解效率低等问题。因此,充分利用量子计算的优势,研究量子隐马尔可夫模型的量子电路的实现能够为某些特定的时间序列问题上提高计算效率和精度。同时,由于量子隐马尔可夫模型天然的与量子物理中开放系统（非酉演化）相联系,因此,对这种非酉的量子演化的量子电路实现的研究也顺理成章地为最热门的噪声中间型量子计算机（The noisy intermediate-scale quantum,NISQ）的发展提供有效的助力。本论文基于前人的启发式量子隐马尔可夫算法的理论工作,采用经典+量子的混合式量子计算框架,提出了一套实现量子隐马尔可夫算法的量子电路及优化方法,并以对不同观察值的时间序列数据进行了试验验证,具体包含以下内容:·基于量子隐马尔可夫模型和开放量子系统的非酉时间演化之间的理论关系,提出了一种非酉演化方法实现量子电路的非酉运算,并用于量子隐马尔可夫模型参数Kraus算符的求解,为量子隐马尔可夫的研究奠定基础,有助于实现从启发式量子隐马尔可夫模型向全量子化量子隐马尔可夫模型的过渡。·在混合式量子计算框架下,针对两个观测值和六个观测值的时间序列问题分别构建了量子隐马尔可夫模型,并设计了对应的非酉量子电路和参数优化策略。·利用时间序列数据集去验证量子电路模型是否合理,并用两种不同的参数优化策略和训练数据量去探究影响模型效果的因素。试验结果表明,该量子电路模型能够有效求解量子隐马尔可夫模型参数,实现量子隐马尔可夫过程。这种混合式量子计算框架下的量子隐马尔可夫模型的提出,解决了在量子电路上求解量子隐马尔可夫模型的非酉Kraus算符问题。相比于前人关于量子隐马尔可夫模型的研究,该模型能够在量子电路上模拟非酉时间演化,有助于NISQ能力的发展。