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该团队在真实的高能物理量热簇射图像上训练了一个64量子比特的瞬时量子多项式时间(IQP)玻恩机，并将训练好的模型编译成单个采样困难的IQP电路以供量子部署。该流水线包含三个组件：混合IQP(\moiqp{})架构，其Walsh对角MMD$^{2}$损失可通过Van den Nest傅立叶蒙特卡洛方法进行经典训练；皮尔逊稳定相关核(\psck{})，一种正定MMD核，通过数据评估的经验皮尔逊矩阵的雅可比矩阵使梯度下降偏向于对相关性敏感的方向；以及将\moiqp{}精确延迟测量编译到包含$\nfeat + \lceil \log_2 \Lcomp \rceil$个量子比特的单个IQP电路(\ciqp{})中。在$\Lcomp = 8$、1500个epoch的五个随机种子实验中，该模型在训练集上达到$\maerho = 0.069 \pm 0.008$（编码保真度下限为$0.052$），在保留测试集上达到$0.071 \pm 0.008$，而Liu-Wang基线为$\maerho = 0.100$。编译后的\ciqp{}电路将\moiqp{}的边缘分布复现至蒙特卡洛噪声底的$0.591 \pm 0.012$倍。