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该研究团队研究了基于Jaynes-Cummings（JC）哈密顿量及其色散极限（DJC）的混合量子比特-玻色子系统的量子储备计算（QRC）。这些模型提供了高维希尔伯特空间和内在非线性动力学，使其成为时间信息处理的强大基础。该团队通过线性和非线性记忆任务系统性地对两种储备库进行了基准测试，证明它们展现出非线性记忆能力优于线性记忆能力的异常优越性。该研究进一步在Mackey-Glass时间序列上测试了其预测性能，这是一个广泛使用的混沌动力学基准，结果显示具有相当的预测能力。该工作还研究了记忆和预测准确性如何随储备库参数变化，并展示了高阶玻色子可观测量和时间复用即使在最小自旋-玻色子配置中也能增强表达性的作用。该研究结果确立了基于JC和DJC的储备库作为时间序列处理的多功能平台，以及作为克服等效量子比特对设置的基础单元，并为可调谐、高性能量子机器学习架构提供了途径。