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序列量子态判别（SQSD）可自然表述为序贯决策问题：在每个时间步，智能体需决定是执行额外测量以获取更多信息，还是基于当前置信度作出最优判定。本文正式将SQSD建模为静态隐状态部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）框架，证明该形式化方法将传统最小误差判别（MED）方案严格归纳为单步特例。进一步地，该团队对连续置信单纯形采用规则网格离散化方法，并使用有限测量库近似可能的连续测量空间。随后针对由此产生的误差给出严格数学界，并分析了离线规划与在线执行的计算复杂度。分析表明，精度与复杂度之间的固有权衡以及假设数量引发的维度灾难现象，在量子领域同样显著存在。最后，该团队通过二元态判别的实例推导各类函数的显式表达，并呈现三元态判别的数值模拟以可视化基于POMDP的SQSD序贯结构。