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量子数据生成模型虽面临重大挑战，但在化学信息学和量子物理等领域具有巨大潜力。量子去噪扩散概率模型（QuDDPMs）通过逐步扰乱和净化量子态，实现了量子数据分布的高效学习；然而现有方案通常依赖基于电路的随机幺正动力学，这种实现成本高昂且易受控制缺陷影响，尤其在模拟量子硬件上。该团队提出混沌量子扩散模型，该框架通过混沌哈密顿量时间演化生成投影系综，提供了一种灵活且兼容硬件的扩散机制。该方法仅需全局、时不变控制，在多种模拟量子平台上大幅降低实现开销的同时，达到了与QuDDPMs相当的精度。该方案提升了可训练性与鲁棒性，拓宽了量子生成建模的应用范围。