論文の概要: A Novel Quantum Algorithm for Efficient Attractor Search in Gene Regulatory Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08814v1
- Date: Fri, 16 Aug 2024 15:48:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 14:53:53.790927
- Title: A Novel Quantum Algorithm for Efficient Attractor Search in Gene Regulatory Networks
- Title（参考訳）: 遺伝子制御ネットワークにおける効率的なトラクタ探索のための新しい量子アルゴリズム
- Authors: Mirko Rossini, Felix M. Weidner, Joachim Ankerhold, Hans A. Kestler,
- Abstract要約: 我々はGroverのアルゴリズムにインスパイアされた新しい量子探索アルゴリズムを量子コンピューティングプラットフォームに実装する。
このアルゴリズムは、一様重ね合わせから以前に発見された引き金の盆地に属する状態を反復的に抑制する。
ノイズに対する耐性試験は、現在のノイズ中間スケール量子コンピューティング(NISQ)時代のデバイスでも有望な性能を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0978224644130106
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The description of gene interactions that constantly occur in the cellular environment is an extremely challenging task due to an immense number of degrees of freedom and incomplete knowledge about microscopic details. Hence, a coarse-grained and rather powerful modeling of such dynamics is provided by Boolean Networks (BNs). BNs are dynamical systems composed of Boolean agents and a record of their possible interactions over time. Stable states in these systems are called attractors which are closely related to the cellular expression of biological phenotypes. Identifying the full set of attractors is, therefore, of substantial biological interest. However, for conventional high-performance computing, this problem is plagued by an exponential growth of the dynamic state space. Here, we demonstrate a novel quantum search algorithm inspired by Grover's algorithm to be implemented on quantum computing platforms. The algorithm performs an iterative suppression of states belonging to basins of previously discovered attractors from a uniform superposition, thus increasing the amplitudes of states in basins of yet unknown attractors. This approach guarantees that a new attractor state is measured with each iteration of the algorithm, an optimization not currently achieved by any other algorithm in the literature. Tests of its resistance to noise have also shown promising performance on devices from the current Noise Intermediate Scale Quantum Computing (NISQ) era.
- Abstract（参考訳）: 細胞環境において常に起こる遺伝子相互作用の記述は、膨大な数の自由度と微視的詳細に関する不完全な知識のために非常に難しい課題である。
したがって、そのような力学の粗いモデリングはBoolean Networks (BN) によって提供される。
BNはブールエージェントと、時間とともに起こりうる相互作用の記録からなる力学系である。
これらの系の安定な状態は、生物学的表現型の細胞性発現と密接に関連しているアトラクターと呼ばれる。
誘引者の完全な集合を同定することは、従って、実質的な生物学的な関心事である。
しかし、従来の高性能コンピューティングでは、この問題は動的状態空間の指数的な成長に悩まされている。
本稿では、Groverのアルゴリズムにインスパイアされた新しい量子探索アルゴリズムを量子コンピューティングプラットフォーム上で実装する。
このアルゴリズムは、以前に発見されたアトラクションの盆地に属する状態を均一な重ね合わせから反復的に抑制することで、未知のアトラクションの盆地における状態の振幅を増大させる。
このアプローチは、新しいアトラクタ状態がアルゴリズムの各イテレーションで測定されることを保証する。
ノイズに対する耐性試験は、現在のノイズ中間スケール量子コンピューティング(NISQ)時代のデバイスでも有望な性能を示している。
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