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在量子储层计算（QRC）领域，已有多种不同的计算模型和架构被提出。在这些模型中，该团队识别出两类主要竞争架构：一类是基于反馈的模型，它利用反馈机制将QRC的经典测量结果重新嵌入；另一类是循环模型，它采用包含记忆和读出量子比特的多寄存器方法。这两类架构已在硬件上得到讨论和验证。本文中，该团队对循环架构进行了改进，该架构采用双寄存器方法赋予QRC渐消记忆。尽管这些方法已在硬件上得到验证，并在含噪中等规模量子（NISQ）量子处理单元（QPU）上展现出优异的实际性能，但记忆容量产生的确切机制尚未被完全理解或完全可控。为此，该团队对循环方法进行了增强，并提出一种可在硬件上实现的机制——称为可调部分SWAP——该机制允许直接控制基于门控QPU实现的量子循环网络（QRN）中记忆耗散速率。该机制背后的理论通过受控振幅阻尼信道进行讨论，并分别利用仿真和IBM QPU，采用随机短期记忆容量（STMC）召回基准和NARMA-5数据集进行了验证实验。