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量子储层计算（QRC）作为一种面向近期量子平台的量子机器学习框架前景广阔，但不同QRC架构在实际约束条件下的性能表现仍缺乏系统研究。本研究通过数值模拟比较了里德堡原子阵列实现的单步量子储层计算（SS-QRC）与多步量子储层计算（MS-QRC）架构。结果表明：虽然MS-QRC性能对物质基础动力学相和退相干现象极为敏感，但SS-QRC展现出更强的鲁棒性。利用随机化测量工具箱降低测量开销时，我们发现采样噪声会破坏MS-QRC所需的收敛特性，导致其信息处理容量（IPC）显著下降，在非线性时间序列基准测试中性能劣化。相比之下，SS-QRC在时序与非时序任务中均能保持高IPC和准确性。基于其对系统配置和统计噪声的耐受性，本研究认为SS-QRC是近期实际应用的更优选择。