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扩散模型在图像生成方面表现出色，但它们的计算量大且训练耗时。在本文中，我们介绍了一种新型扩散模型，该模型受益于量子计算技术，可以减轻计算挑战并提高高能物理数据的生成性能。全量子扩散模型在前向过程中用随机酉矩阵取代高斯噪声，并在去噪架构的 U-Net 中引入变分量子电路。我们对来自大型强子对撞机的结构复杂的夸克和胶子喷流数据集进行了评估。结果表明，全量子和混合模型在喷流生成方面可与类似的经典模型相媲美，凸显了使用量子技术解决机器学习问题的潜力。
夸克和胶子喷流产生的量子扩散模型
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