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量子储层计算是一种极具前景的时间序列数据处理范式。目前研究主要集中在单变量时间序列上，然而现实世界中最相关且复杂的数据往往是多维的。本文建立了一个用于量子储层计算中多元数据处理的综合性框架，提出并评估了三种多元编码方案，同时引入“混合容量”这一新指标来评估储层对独立数据流的整合效能。基于离散变量和连续变量量子系统的两类量子储层，该研究团队系统性地通过该指标以及在混沌Lorenz-63系统预测任务上的表现，对这些方案的计算性能进行了评估。此外，研究人员将这些任务中的计算性能与储层的底层量子特性相关联。研究结果表明：最优编码方法高度依赖于储层系统和具体任务，这凸显了任务导向型输入设计的重要性；同时发现计算性能峰值与非经典效应的出现具有同步性，表明量子资源在多元数据处理中发挥着关键作用。