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量子储存器计算是一种神经启发式机器学习方法，利用量子系统的丰富动态来解决时间任务。它因适用于 NISQ 设备、易于快速训练以及潜在的量子优势而备受关注。尽管已经提出了几种类型的系统作为量子储存器，但尚未确定由粒子统计引起的差异。在这项工作中，通过测量线性和非线性存储容量来评估和比较玻色子、费米子和量子比特存储过去输入信息的能力。虽然一般来说，系统的性能会随着希尔伯特空间大小的增加而提高，但结果表明信息传播能力也是一个关键因素。对于最简单的储存器汉密尔顿选择，以及对于每个最多受一次激发的玻色子，费米子由于其固有的非局部特性而提供最佳储存器。另一方面，定制的输入注入策略可以利用希尔伯特空间的丰富自由度进行玻色子量子库计算，并增强与量子比特和费米子相比的计算能力。
对粒子统计在量子库计算中的作用进行基准测试
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