保结构扩散模型的量子态生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。针对量子系统状态的生成建模问题，本文提出了一种基于去噪扩散模型的方法，其关键创新点在于考虑了物理性质中的量子状态约束，通过 Mirror Diffusion Model 和设计出的镜像映射实现了严格保持结构的生成，实验验证了无条件生成和通过无监督分类器引导的条件生成的有效性，后者甚至在未知标签上生成了新的量子状态。
本研究介绍了量子生成扩散模型（QGDM），一种完全的量子力学模型，用于生成量子态系列。通过引入时间步骤相关的噪声进入量子态，并配对训练以逆转这种污染的降噪机制，高效地将完全混合态演化成目标量子态。与量子生成对抗网络的比较分析证明了 QGDM 的优越性。同时，提出了一种资源高效的 QGDM 版本（RE-QGDM），在减少对辅助量子比特的需求的同时保持了令人印象深刻的生成能力。这些结果展示了所提出模型在应对具有挑战性的量子生成问题方面的潜力。
