量子储层计算：近期进展与未来方向

量子储层计算（QRC）利用固定或弱调谐量子系统的动力学，将时间和序列输入转换为测量特征，而训练通常仅限于经典读出。这种分离减少了对重复量子参数更新的依赖，并避免了与变分电路训练相关的贫瘠高原。其计算能力通常归因于量子系统指数级大的希尔伯特空间。然而，决定储层实际能计算什么的记忆、非线性和表达能力，共同取决于输入编码、量子演化、可观测量、测量和读出，而非仅取决于希尔伯特空间维度。在硬件上，这些能力进一步受到有限采样、硬件噪声、测量反作用和可观测量估计成本的限制，因此大的状态空间本身并不能保证有用的计算。在本综述中，我们开发了一个连接这些组件的通用系统模型，并利用它来组织QRC的基础、计算特性、储层架构、操作协议和物理实现。我们考察了自旋、光子、超导、玻色子、中性原子和其他模拟平台，以及应用、软件和高性能计算支持、基准测试和可复现性。该分析区分了硬件演示与模拟，并确定了支配跨实现比较的假设和资源。当前结果并未确立相对于匹配良好的经典储层的广泛量子优势。因此，我们指定了评估量子优势声明所需的资源核算、基准标准和理论标准。