Quantum-gesteuertes Zustandsmodell revolutioniert Langzeit-Vorhersagen
Die Vorhersage von Zeitreihen über lange Zeiträume bleibt eine große Herausforderung, weil Modelle sowohl nichtstationäre als auch mehrskalige Abhängigkeiten erfassen, gleichzeitig robust gegen Rauschen sein und effizient arbeiten müssen. Traditionelle Transformer‑Architekturen wie Autoformer und Informer verbessern die Generalisierung, stoßen jedoch bei sehr langen Zeithorizonten an ihre Grenzen, weil sie quadratische Komplexität aufweisen und die Leistung sinkt.
