論文の概要: Variational Quantum Algorithms for Chemical Simulation and Drug
Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07854v1
- Date: Tue, 15 Nov 2022 02:34:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 15:45:46.084780
- Title: Variational Quantum Algorithms for Chemical Simulation and Drug
Discovery
- Title（参考訳）: 化学シミュレーションと薬物発見のための変分量子アルゴリズム
- Authors: Hasan Mustafa, Sai Nandan Morapakula, Prateek Jain, Srinjoy Ganguly
- Abstract要約: タンパク質の折り畳みの問題を解決するために量子コンピューティングを使用します。
適度なタンパク質は約100個のアミノ酸を持ち、安定な構造を見つけるのに必要な組み合わせの数は膨大である。
異なる量子ハードウェアとシミュレータの結果を比較し,誤差低減が性能に与える影響を確認する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.862947257151113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computing has gained a lot of attention recently, and scientists have
seen potential applications in this field using quantum computing for
Cryptography and Communication to Machine Learning and Healthcare. Protein
folding has been one of the most interesting areas to study, and it is also one
of the biggest problems of biochemistry. Each protein folds distinctively, and
the difficulty of finding its stable shape rapidly increases with an increase
in the number of amino acids in the chain. A moderate protein has about 100
amino acids, and the number of combinations one needs to verify to find the
stable structure is enormous. At some point, the number of these combinations
will be so vast that classical computers cannot even attempt to solve them. In
this paper, we examine how this problem can be solved with the help of quantum
computing using two different algorithms, Variational Quantum Eigensolver (VQE)
and Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), using Qiskit Nature. We
compare the results of different quantum hardware and simulators and check how
error mitigation affects the performance. Further, we make comparisons with
SoTA algorithms and evaluate the reliability of the method.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは近年注目を集めており、量子コンピューティングを暗号化と機械学習とヘルスケアへのコミュニケーションに応用する可能性を見出している。
タンパク質の折りたたみは、最も興味深い分野の一つであり、生化学における最大の問題の1つである。
それぞれのタンパク質は特異的に折り畳み、鎖内のアミノ酸の数が増えると、その安定な形状を見つけるのが困難になる。
適度なタンパク質は約100個のアミノ酸を持ち、安定な構造を見つけるのに必要な組み合わせの数は膨大である。
ある時点では、これらの組み合わせの数は膨大であり、古典的なコンピュータはそれを解こうともしない。
本稿では,Qiskit Nature を用いた変分量子固有解法 (VQE) と量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) の2つの異なるアルゴリズムを用いて,量子コンピューティングの助けを借りてこの問題を解く方法について検討する。
異なる量子ハードウェアとシミュレータの結果を比較し,誤差低減が性能に与える影響を確認する。
さらに,SoTAアルゴリズムとの比較を行い,その信頼性を評価する。
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