混合光子-量子储备计算用于时间序列预测
量子物理
2025-11-13 v1
摘要
受高级时间序列预测和量子储备计算 (QRC) 应用前景的驱动，我们探索了混合光子-量子储备计算 (HPQRC) 范式的设计与实现。该范式将光子系统的高速并行性与量子储备对复杂非线性动力学的建模能力相结合，从而成为在资源受限环境中以低延迟进行实时预测的强大工具。我们构建了解决方案以解决现有储备计算模型常见的计算瓶颈、能源效率低下以及对噪声敏感等问题。我们的仿真结果表明，HPQRC 在准确率和计算时间方面均显著优于经典和量子唯一模型。该模型在环境噪声时具有较强鲁棒性，并且在大型数据集上表现出良好的扩展性，因此适用于金融预测、工业自动化和智能传感器网络等多种应用。我们的结果证明，HPQRC 在传统架构之上具有显著更快的速度，并且可能是实际边缘计算系统的可行且高度可扩展平台。总体而言，HPQRC 在时间序列建模能力方面取得了显著进展。结合降低计算需求的同时提升预测精度，HPQRC 确立了自身作为需要精度和处理效率并存的复杂动态系统分析工具的有效性。
引用
@article{arxiv.2511.09218,
title = {Hybrid Photonic-Quantum Reservoir Computing For Time-Series Prediction},
author = {Oishik Kar and Aswath Babu H},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.09218},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 7 figures