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arXiv:2011.00904v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 2 日
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arXiv:2011.00904v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 2 日

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摘要。生成建模已成为近期量子计算机的一个有前途的用例。特别是，由于量子力学的根本概率性质，量子计算机自然地建模和学习概率分布，可能比传统方法更高效。Born 机就是这种模型的一个例子，很容易在近期的量子计算机上实现。然而，在其原始形式中，Born 机只能自然地表示离散分布。由于连续性质的概率分布在世界上很常见，因此必须有一个能够有效表示它们的模型。文献中提出了一些建议，用额外的功能补充离散 Born 机，以便更容易学习连续分布，然而，所有这些都不可避免地在一定程度上增加了所需的资源。在这项工作中，我们提出了基于连续变量量子计算的替代架构的连续变量 Born 机，它更适合以资源最少的方式对此类分布进行建模。我们提供的数值结果表明该模型能够学习量子和经典连续分布，包括在存在噪声的情况下。

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