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该研究团队提出了一种用于互换期权曲面预测的混合光子量子储备计算(QRC)框架。该方案通过稀疏去噪自动编码器将224维曲面压缩至20维潜在空间，从三个固定光子储备池集合中提取1,215个Fock基特征，将其与120维经典上下文特征拼接，最终通过岭回归将生成的1,335维特征向量映射为预测结果。研究人员在六个保留交易日数据上对比了10种经典与量子基线方法。该方法在保持亚毫秒级推理速度的同时，取得了0.0425的最低曲面均方根误差。量子层具有零可训练参数，完全避开了梯度消失问题。测试数据显示变分量子方法(VQC、量子LSTM)产生负R²值，证实固定量子特征提取器与正则化读出器的组合在低数据量金融应用中更具可行性。