学習可能な生成モデルとしての量子フォッカー・プランク方程式ソルバー

原題: Quantum Fokker-Planck solvers as trainable generative models

確率微分方程式を解く量子ソルバーに基づく生成モデルを開発した。従来の層状変分量子回路と異なり、ランジュバン過程のポテンシャルをパラメータ化し、そのフォッカー・プランク方程式を解く。経験分布に一致するよう学習させ、多変量分布のパラメータ回復を示した。