KI und die schwierigen Probleme der Welt · Quantenphysik & Quantencomputing · arXiv · 2026-10-23
Quantenbasierte Fokker-Planck-Löser als trainierbare generative Modelle
Originaltitel: Quantum Fokker-Planck solvers as trainable generative models
Die Autoren entwickeln generative Modelle, die auf Quantenlösern für stochastische Differentialgleichungen basieren. Anstelle von geschichteten variationellen Schaltkreisen parametrisieren sie das Potenzial eines Langevin-Prozesses und trainieren das Modell darauf, empirische Verteilungen abzubilden. Das Modell rekonstruiert Parameter multivariater Verteilungen und bleibt im großen Maßstab trainierbar.