1阿联酋阿布扎比技术创新研究所量子研究中心
2Departament de Física Quantica i Astrofísica 和 Institut de Ciències del Cosmos (ICCUB)，巴塞罗那大学，巴塞罗那，西班牙。
3理论物理系，欧洲核子研究中心，CH-1211 日内瓦 23，瑞士。
4国立阳明交通大学物理研究所，台湾新竹 30010
5TIF Lab，Dipartimento di Fisica，Università degli Studi di Milano 和 INFN Sezione di Milano，意大利米兰。
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抽象
我们在蒙特卡洛事件生成的生成对抗学习的背景下提出并评估了一种替代的量子发生器架构，用于模拟大型强子对撞机 (LHC) 的粒子物理过程。 我们通过在从已知底层分布生成的人工数据上实施量子网络来验证这种方法。 然后将该网络应用于蒙特卡罗生成的特定 LHC 散射过程的数据集。 新的量子发生器架构可以推广最先进的实现，即使在浅深度网络中也能实现更小的 Kullback-Leibler 散度。 此外，即使使用小的训练样本集进行训练，量子生成器也能成功学习底层分布函数； 这对于数据增强应用程序特别有趣。 我们在两种不同的量子硬件架构（捕获离子和超导技术）上部署了这种新颖的方法，以测试其独立于硬件的可行性。
特色图片：左侧是 style-qGAN 训练中涉及的示意性步骤。 在右侧，对于 style-qGAN 模型，物理可观察量 s、t、y 在 pp -> ttbar 生产中的边际样本分布。
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