LrcSSM은 기존 선형 상태 공간 계층과 동일한 속도로 긴 시퀀스를 처리하는 비선형 순환 모델입니다. Jacobian 행렬을 대각 행렬로 제한함으로써 전체 시퀀스를 병렬로 계산하여 입력 시퀀스 길이 T와 상태 차원 D에 대해 $\mathcal{O}(TD)$의 시간 및 메모리 복잡도와 $\mathcal{O}(\log T)$의 순차적 깊이를 달성합니다. 또한, Liquid-S4나 Mamba와 같은 다른 입력 변화 시스템과 달리, 기울기 안정성을 공식적으로 보장합니다. 중요하게도, 대각 Jacobian 구조는 원래의 밀집 Jacobian을 가진 모델과 비교하여 성능 저하가 없으며, 이 방법은 다른 비선형 순환 모델로 일반화될 수 있어 광범위한 적용성을 보여줍니다. 장기 예측 작업에서 LrcSSM은 Transformer, LRU, S5 및 Mamba를 능가하는 성능을 보입니다.
