量子内核在量子机器学习中有用，但经典模型难以超越。研究提出了一种新方法SQS，初步结果显示在金融领域具有潜在优势。

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。