基于量子神经网络用于流模型执行的高效量子线路

研究人员提出一种基于量子神经网络（QNN）的高效量子线路，通过模拟波函数流在量子计算机上实现流模型的高效执行。该方法将训练好的 QNN 整合进相位反冲框架，替代原有的量子只读存储器（QROM）进行数据编码。数值实验表明，该方案在保持波函数流模拟精度的同时，显著降低了所需的量子线路资源。