利用量子极限学习机预测实验混沌电子电路信号

研究人员利用量子极限学习机对混沌电子电路实验产生的 4 组连续时间序列信号进行了成功预测。研究提出通过采样局部峰谷以及按自相关时间尺度均匀采样两种离散化方法，分别捕捉共振行为与完整混沌特征并重建混沌吸引子。该算法在模拟和实验信号上均取得高预测精度，在中度退相干下保持鲁棒性，展示了近端量子模拟器处理连续信号的能力。