基于离散和连续变量系统的多变量量子储层计算

量子储层计算是处理时间序列数据的一种有前景的范式。迄今为止，主要关注点一直是单变量时间序列。然而，最相关和复杂的现实世界数据是多维的。在本文中，我们为量子储层计算中的多变量数据处理建立了一个广泛的框架。我们提出并评估了三种多变量编码方案，并引入了混合容量作为一种新的度量标准，以评估储层有效组合独立数据流的能力。使用该度量标准以及在混沌Lorenz-63系统预测任务上，我们系统地评估了这些提出方案的计算性能，针对基于离散和连续变量量子系统的两个量子储层。此外，我们将这些任务上的计算性能与储层的基本量子特性联系起来。我们的发现揭示，最优编码方法高度依赖于储层系统和具体任务，这强调了任务特定输入设计的重要性。此外，我们观察到峰值计算性能与非经典效应的出现相一致，这表明量子资源在处理多变量数据中发挥作用。