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受到先进时间序列预测和量子储层计算（QRC）应用前景的启发，该团队探索了一种混合光子-量子储层计算（HPQRC）范式设计与实现。该架构将光子系统的高速并行性与量子储层模拟复杂非线性动态的能力相结合，从而成为在资源受限环境中实现低延迟实时预测的强大工具。研究人员基于此架构开发了解决方案，以解决现有储层计算模型中常见的计算瓶颈、能源效率低下和对噪声敏感等问题。仿真结果表明，相较于经典模型和纯量子模型，HPQRC能以更短的计算时间获得更高的精度。该模型在噪声环境下表现稳健，并能良好适应大规模数据集，因此适用于金融预测、工业自动化和智能传感器网络等多样化场景。实验数据证实，HPQRC的运算速度显著快于传统架构，有望成为实际边缘计算系统中可行且高度可扩展的平台。总体而言，HPQRC在时间序列建模能力上展现出显著进步，其兼具提升的预测精度与降低的计算需求，使之成为需要精度与处理效率并重的复杂动态系统的有效分析工具。