論文の概要: Sphere Packing on a Quantum Computer for Chromatography Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00601v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 18:29:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:54:50.838934
• 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: カラムクロマトグラフィーの最近の力学モデル -抽象粒子レベル現象- 粒子レベルの現象を組み込むことができる力学モデルは、力学モデルに由来する値を増加させる。 球状パッキングによるカラムクロマトグラフィーをモデル化し、3つのバージョンを定式化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15705429611931054
• License:
• Abstract: Column chromatography is an important process in downstream biopharmaceutical manufacturing that enables high-selectivity separation of proteins through various modalities, such as affinity, ion exchange, hydrophobic interactions, or a combination of the aforementioned modes. Current mechanistic models of column chromatography typically abstract particle-level phenomena, in particular adsorption kinetics. A mechanistic model capable of incorporating particle-level phenomena would increase the value derived from mechanistic models. To this end, we model column chromatography via sphere packing, formulating three versions, 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. Finally, detailed resource scaling is conducted to estimate the quantum resources required to simulate the most realistic model, providing a pathway to quantum advantage.
• Abstract（参考訳）: カラムクロマトグラフィーは下流のバイオ医薬品製造において重要なプロセスであり、親和性、イオン交換、疎水性相互作用、または上記のモードの組み合わせのような様々なモードでタンパク質の高選択的分離を可能にする。 カラムクロマトグラフィーの現在の力学モデルは、典型的には粒子レベルの現象、特に吸着速度論を抽象化する。 粒子レベルの現象を組み込むことができる力学モデルは、力学モデルに由来する値を増加させる。 この目的のために、球状パッキングによるカラムクロマトグラフィーをモデル化し、3つのバージョンを定式化し、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のヘテロジニアス球パッキングへの拡張は、数学的に量子解に適した方法で定式化される。 最後に、より詳細なリソーススケーリングを行い、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し、量子優位性への経路を提供する。

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