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量子储层计算是一种利用量子系统进行信息处理的机器学习方案。其物理实现的前瞻性方案是采用连续变量（CV）量子信息方法的光子平台。最简单的CV量子态是高斯态——这类状态可通过经典方法高效模拟，因此它们为衡量非高斯态需要达到何种性能水平才能体现量子优势提供了基准。该研究团队在本文中提出了两种新方法，相较于现有协议，能从高斯态中提取更优性能。 研究人员首先考虑通过采样累积分布函数来更高效利用测量分布，证明该方法能在传统方法缺失的领域提供记忆功能，同时提升储层的整体处理能力。其次探索了将历史测量结果存储于经典内存的方案，证实该策略不仅可增强内存容量，还能有效抑制由有限测量集合导致的统计噪声影响。