本研究针对高维数据分布学习中的树结构问题，提出了一种有效算法并提供理论支持。设计的条件互信息测试器能够高效判断高斯随机变量的独立性，结果表明该算法在样本需求上接近最优，对高斯树模型学习有显著影响。

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。