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量子生成建模是一种颇具前景的近期量子计算应用，其核心是通过测量参数化量子态，利用玻恩法则自然地定义概率分布。该研究团队提出了一种“量子随机玻恩机”模型：采用固定纠缠幺正变换（作为随机混合池）提供多量子比特纠缠，仅需优化单量子比特旋转操作。研究人员考察了三种纠缠幺正变换——哈尔随机幺正及其两种物理可实现近似方案（有限深度砖墙随机电路和最近邻自旋链哈密顿量下的模拟时间演化），并证明对于基准分布和所研究的系统规模，只要纠缠器产生接近哈尔典型纠缠，该模型就能学习目标分布，且对混合器微观起源的敏感性较弱。最终，将哈密顿耦合参数提升为可训练参数后，该生成任务转化为变分哈密顿问题，在参数数量匹配条件下，其性能可与代表性经典生成模型相媲美。