量子生成モデルによるCFD：初の試み

この論文は、量子生成モデルを計算流体力学（CFD）データの潜在空間表現の学習に初めて適用した点で重要です。CFDシミュレーションと量子機械学習を橋渡しし、複雑な流体システムをモデル化する新しいアプローチを提供します。量子モデル（QCBM、QGAN）と古典的なLSTMベースラインの比較は、この分野における量子コンピューティングの可能性について貴重な洞察を提供します。

• •CFDデータの学習済み潜在空間表現に量子生成モデルを初めて適用。
• •CFDシミュレーションと量子機械学習を繋ぐ完全なオープンソースパイプラインを開発。
• •量子生成モデル（QCBM、QGAN）と古典的なLSTMベースラインを比較。
• •実験ではQCBMが最も有利な指標を示した。