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研究团队针对近期量子设备上自动取款机（ATM）现金需求时间序列的多步预测问题，提出了一种数字量子储层计算（QRC）框架。该方法采用固定结构的参数化四量子比特储层，利用部分测量与重置技术，将时序数据编码为旋转角度。训练过程仅限于经典的岭回归读出层。研究人员系统分析了电路拟设、储层记忆、测量衍生可观测量以及执行后端对预测性能的影响。实验在无噪声仿真、含噪声仿真以及真实的IQM Spark量子处理器上分别进行。尽管QRC模型在平均绝对误差和归一化均方误差指标上未能超越经典Prophet基准模型，但在动态时间规整指标上取得了更具竞争力的结果，表明其具备部分捕获时间结构的能力。这些发现为数字QRC在现实金融预测中的应用提供了实证评估，同时揭示了该技术在当前量子硬件上的局限性与发展潜力。