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该研究团队介绍了将浅层瞬时量子多项式时间（IQP）电路作为生成式图模型的方法，通过边-量子比特编码将图结构映射到量子态上。针对二分图和Erdős-Rényi分布，研究人员通过仿真和大规模实验研究了其表达能力和鲁棒性。在28个量子比特（8节点图）的无噪声仿真中，浅层IQP模型能学习关键结构特征，如边密度和二分图划分。在IBM Aachen量子处理单元上，实验规模从28量子比特扩展到153量子比特（8-18节点）以评估实际量子硬件性能。局部统计特性（如度分布）在不同规模下保持精确性，总变差距离介于0.04至0.20之间，而全局特性（如严格二分性）在最大系统规模（91和153量子比特）时出现退化。值得注意的是，作为严格二分性松弛指标的谱二分性在更高量子比特数时仍保持相对鲁棒性。这些结果为当前量子硬件上浅层IQP电路的性能建立了实用基准，证明即使不加误差缓解措施，此类电路也能学习并复现图数据中有意义的结构模式，为NISQ时代及未来的量子生成式建模发展提供了方向。