연구진이 잠재 변수를 활용한 양자 회로(LPQC) 프레임워크를 개발했어요. 이 프레임워크는 고전 신경망이 양자 회로 파라미터에 매핑되어 양자 상태 앙상블을 생성합니다.
LPQC는 1-Wasserstein 거리에 따라 양자 밀도 연산자 확률 측정값의 범용 근사치로 입증되었으며, 이는 기존의 근사화 이론을 양자 영역으로 확장합니다.
실험 결과, LPQC는 합성 앙상블과 QM9 분자 구조 앙상블에서 기존 양자 생성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 기존 고전 모델과 경쟁력 있는 결과를 냈어요.