用于类注意力选择性复现的量子储层计算

研究提出一项面向量子储层计算（QRC）的新任务，通过模拟自旋储层与训练线性读出，根据二进制提示从两路并发输入流中选择性复现指定流。在无限次测量下储层可精准复现目标流；在有限测量次数 $N_M$ 下受采样噪声影响，性能在较大 $N_M$ 时超越原始输入的线性读出。该性能随计算基下的纠缠与相干性增强而提升并趋于饱和。