量子器件在模拟连续时间随机过程方面具有卓越的存储效率

连续时间随机过程普遍存在于日常经验中，模拟这些过程的模型具有极大的实用价值。运行于连续时间的系统的经典模型通常必须跟踪关于过去行为的无界信息量，即使是相对简单的模型也是如此，从而由于机器有限的内存而限制了精度。然而，量子机器在模拟离散时间过程的未来时，所需的过去信息甚至少于其最优的经典对应物，我们证明了这一优势延伸到了连续时间机制中。此外，我们表明这种内存需求的减少可以是无界大的，从而允许在有限量子内存的情况下实现任意精度。我们提供了一种寻找更优量子构造的系统方法，以及一种利用量子机器模拟连续时间更新过程的协议。