論文の概要: Sphere Packing on a Quantum Computer for Chromatography Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00601v1
- Date: Sat, 30 Nov 2024 22:26:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:44:04.457699
- Title: Sphere Packing on a Quantum Computer for Chromatography Modeling
- Title（参考訳）: クロマトグラフィーモデリングのための量子コンピュータ上の球包装
- Authors: Benjamin Hall, Ian Njoroge, Colin Campbell, Bharath Thotakura, Rich Rines, Victory Omole, Maen Qadan,
- Abstract要約: タンパク質クロマトグラフィー(英: protein chromatography)は、タンパク質を強固に充填したゲルで濾過することによって分離するバイオ医薬品製造において重要な技術である。
我々はクロマトグラフィーを球状パッキングとしてモデル化し、3つのモデルを定式化し、それぞれ複雑さを増す。
最初の均一円パッキングは最大独立集合として再キャストされ、量子コンピュータ上の量子近似最適化アルゴリズムによって解かれる。
第2のヘテロジニアス円パッキングは、グラフィカルな最適化問題として定式化され、古典的なシミュレーションによって解かれる。
第3のヘテロジニアス球パッキングの拡張は、量子解に適した方法で数学的に定式化され、詳細な資源スケーリングを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15705429611931054
- License:
- Abstract: Protein chromatography is an important technique in biopharmaceutical manufacturing that separates proteins by filtering them through a tightly packed column of gels. Tighter packings yield better protein separation. To this end, we model chromatography as sphere packing, formulating three models, each with increasing complexity. The first, homogeneous circle packing, is recast as maximum independent set and solved by the Quantum Approximate Optimization Algorithm on a quantum computer. The second, heterogeneous circle packing, is formulated as a graphical optimization problem and solved via classical simulations, accompanied by a road map to a quantum solution. An extension to the third, heterogeneous sphere packing, is formulated mathematically in a manner suitable to a quantum solution, and detailed resource scaling is conducted to estimate the quantum resources required to simulate this most realistic model, providing a pathway to quantum advantage.
- Abstract（参考訳）: タンパク質クロマトグラフィー(英: protein chromatography)は、タンパク質を強固に充填したゲルで濾過することによって分離するバイオ医薬品製造において重要な技術である。
タイターパッキングは、より良いタンパク質分離をもたらす。
この目的のために、クロマトグラフィーを球状パッキングとしてモデル化し、3つのモデルを定式化し、それぞれに複雑さを増す。
最初の均一円パッキングは最大独立集合として再キャストされ、量子コンピュータ上の量子近似最適化アルゴリズムによって解かれる。
第2のヘテロジニアス円パッキングは、グラフィカルな最適化問題として定式化され、古典的なシミュレーションによって解かれる。
第3のヘテロジニアス・スフィア・パッキングの拡張は、量子解に適した方法で数学的に定式化され、この最も現実的なモデルをシミュレートするために必要な量子リソースを推定するために詳細なリソーススケーリングが行われる。
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