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复杂动力学预测仍是物理学多个领域悬而未决的难题——非线性效应与多尺度相互作用严重制约传统预测方法的可靠性。量子储层计算（QRC）通过利用量子系统动力学所在的希尔伯特空间高维特性，已成为极具前景的信息处理范式。该研究团队提出了一种混合量子-经典储层架构，通过量子演化与经典记忆增强相结合处理多元时间序列。该模型采用五量子比特横场伊辛哈密顿量，配合输入调制动力学与时间复用技术，实现输入信号在多时间尺度上的编码。研究人员将此框架应用于流体动力学中两个具有混沌特性的典范模型（多尺度动力学与非线性效应起主导作用）：二维Navier-Stokes方程的低维截断系统和Lorenz-63系统。通过系统扫描量子系统参数空间，该工作确定了能使“有效预测时间”指标最大化的参数区域。这两个动态系统所展现的鲁棒性与可靠性能表明，此类混合量子方法为复杂非线性时间序列建模提供了灵活平台。