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QonFusion -- 高斯随机变量的量子方法：稳定扩散和布朗运动的应用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于非参数量子电路生成高斯随机变量的策略，用于取代传统的伪随机数生成器，并将量子随机数生成器纳入扩散的经典模型。同时，提出了 QonFusion，这是一个与 PyTorch 和 PennyLane 兼容的 Python 库，作为经典和量子计算范式之间的桥梁。经过广泛的统计测试验证了 QonFusion，包括确认量子方法生成的高斯样本与经典对应物在定义的显著性限度内的统计等价性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于非参数量子电路生成高斯随机变量的策略。
- 该方法用于取代传统的伪随机数生成器。
- 量子随机数生成器 (QRNGs) 被纳入扩散的经典模型。
- 通过非参数量子策略，实现了在稳定扩散和布朗运动中的模拟。
- 成功摆脱了传统方法所需的复杂优化过程。
- 提出了 QonFusion，这是一个与 PyTorch 和 PennyLane 兼容的 Python 库。
- QonFusion 作为经典和量子计算范式之间的桥梁。
- 通过广泛的统计测试验证了 QonFusion 的有效性。
- 确认量子方法生成的高斯样本与经典对应物在显著性限度内的统计等价性。
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