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量子计算具有巨大的潜力，但其实际成功取决于多个因素，包括量子电路设计的进展。本研究中，该团队提出了一种基于去噪扩散模型（DMs）的生成方法，用于合成参数化量子电路（PQCs）。通过扩展近期扩散模型的研究框架，该模型有效约束了合成过程，实现了电路架构与其连续门参数的同时生成。研究人员通过在合成优化高保真GHZ态（Greenberger-Horne-Zeilinger）量子态及实现量子机器学习（QML）分类任务高精度的PQCs中验证了该方法。结果表明，该方法在不同门集和扩展量子比特数量时均表现出强泛化能力，彰显了基于扩散方法的通用性和计算效率。该工作揭示了生成模型作为加速和优化PQC设计的强大工具潜力，为开发更具实用性和可扩展性的量子应用提供了支持。