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该研究团队通过数值分析评估了量子储层计算(QRC)在统计与金融问题中的表现。研究采用由两个通过电荷自由度耦合的超导岛构成的储层系统，其核心非线性元件——连接各岛与地面的约瑟夫森结，为系统提供了丰富而复杂的动力学特性。研究表明，该电路实现的QRC能精确分类复杂概率分布（包括重尾分布），并识别相关时间序列中的状态特征（如计量经济学模型生成的高波动周期）。当信息量受限时，该工作发现QRC性能优于部分最优经典方法，这证明其作为一种抗噪声量子学习方法，在当前可用超导平台上解决实际问题的潜力。研究人员进一步探讨了如何在真实超导硬件中改进QRC算法，以利用更大希尔伯特空间的优势。