本文介绍了一种可训练频率的量子模型的泛化方法，可以学习具有理想特性的生成器，并且可以在频谱中包含非常规间距的频率和灵活的谱丰度。该模型在解决 Navier-Stokes 方程时展示了真实效果和提高的准确性，可能是变分量子机器学习的合理默认选择。