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量子储层计算在分子性质预测方面取得突破性进展

研究人员开发了一种新颖的量子储层计算架构，使用离散时间晶体（DTCs）来预测分子性质。该基于DTC的系统处理局部分子图事件和表面跳跃帧，并通过受控重置来管理输入贡献。与回声状态网络相比，该架构在抑制剂活性分类和电子能隙预测等任务中表现出优越的性能，特别是在输入长度与输出宽度匹配时。在超导量子云平台上的实验表明，即使在设备噪声下，该系统也能保留任务信息，这表明其在分子筛选和时间分辨性质预测方面的潜力。