論文の概要: Quantum-inspired algorithm for simulating viral response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15671v1
- Date: Wed, 18 Jun 2025 17:51:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.774141
- Title: Quantum-inspired algorithm for simulating viral response
- Title（参考訳）: ウイルス応答シミュレーションのための量子インスピレーションアルゴリズム
- Authors: D. O. Konina, D. I. Korbashov, I. V. Kovalchuk, A. A. Nizamieva, D. A. Chermoshentsev, A. K. Fedorov,
- Abstract要約: 本稿では、量子インスパイアされた最適化アルゴリズムを適用し、バイラル応答をシミュレートする概念実証研究を提案する。
ホスト応答における遺伝子活動のパターンを記述するためにIsing型モデルを定式化する。
この問題に対する量子インスパイアされた最適化アルゴリズムの適用を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the properties of biological systems is an exciting avenue for applying advanced approaches to solving corresponding computational tasks. A specific class of problems that arises in the resolution of biological challenges is optimization. In this work, we present the results of a proof-of-concept study that applies a quantum-inspired optimization algorithm to simulate a viral response. We formulate an Ising-type model to describe the patterns of gene activity in host responses. Reducing the problem to the Ising form allows the use of available quantum and quantum-inspired optimization tools. We demonstrate the application of a quantum-inspired optimization algorithm to this problem. Our study paves the way for exploring the full potential of quantum and quantum-inspired optimization tools in biological applications.
- Abstract（参考訳）: 生物学的システムの特性を理解することは、対応する計算課題を解決するための高度なアプローチを適用するためのエキサイティングな方法である。
生物学的課題の解決に生じる問題の特定のクラスは最適化である。
本研究では,ウイルス応答のシミュレートに量子インスパイアされた最適化アルゴリズムを適用した概念実証実験の結果を示す。
ホスト応答における遺伝子活動のパターンを記述するためにIsing型モデルを定式化する。
問題をIsing形式に還元することで、利用可能な量子および量子にインスパイアされた最適化ツールを使用することができる。
この問題に対する量子インスパイアされた最適化アルゴリズムの適用を実証する。
我々の研究は、生体応用における量子および量子に着想を得た最適化ツールの可能性を探求する道を開いた。
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