本論文では、隠れ量子マルコフモデル（HQMM）の学習アルゴリズムがデータの破損に対して高感度であり、敵対的な摂動に対する堅牢性を欠くことに着目しています。この問題を解決するために、提案されたのが敵対的に破損したHQMM（AC-HQMM）です。このモデルでは、観測シーケンスの一部が敵対的に破損するのが許可され、それに基づいた堅牢性の分析が行われます。また、堅牢な反復学習アルゴリズム（RILA）が提案されており、これはエントロピー・フィルタリングを用いた破損行の除去と、物理的に有効なクラウス演算子の更新のための反復的な確率的リサンプリング手法を組み合わせたものです。RILAはL1ペナルティ付きの尤度目的を取り入れ、安定性を高め、過剰適合を防ぎ、微分不可能な条件下でも効果を発揮します。実験結果では、RILAが他のアルゴリズムと比較して優れた収束の安定性と破損耐性を示し、堅牢な量子逐次学習の原則的かつ効率的なアプローチを確立しています。