論文の概要: Designing lattice proteins with variational quantum algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02369v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 12:55:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.338642
- Title: Designing lattice proteins with variational quantum algorithms
- Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムを用いた格子タンパク質の設計
- Authors: Hanna Linn, Lucas Knuthson, Anders Irbäck, Sandipan Mohanty, Laura García-Álvarez, Göran Johansson,
- Abstract要約: 逆問題、タンパク質設計では、特定の標的構造に折り畳まれた配列を求める。
ここでは、今日のノイズ量子デバイスにおけるこれらの2つのステップのうちの1つとして、変分量子アルゴリズムの有用性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum heuristics have shown promise in solving various optimization problems, including lattice protein folding. Equally relevant is the inverse problem, protein design, where one seeks sequences that fold to a given target structure. The latter problem is often split into two steps: (i) searching for sequences that minimize the energy in the target structure, and (ii) testing whether the generated sequences fold to the desired structure. Here, we investigate the utility of variational quantum algorithms for the first of these two steps on today's noisy intermediate-scale quantum devices. We focus on the sequence optimization task, which is less resource-demanding than folding computations. We test the quantum approximate optimization algorithm and variants of it, with problem-informed quantum circuits, as well as the hardware-efficient ansatz, with problem-agnostic quantum circuits. While the former algorithms yield acceptable results in noiseless simulations, their performance drops under noise. With the problem-agnostic circuits, which are more compatible with hardware constraints, an improved performance is observed in both noisy and noiseless simulations. However, the results deteriorate when running on a real quantum device. We attribute this discrepancy to features not captured by the simulated noise model, such as the temporal aspect of the hardware noise.
- Abstract（参考訳）: 量子ヒューリスティックスは、格子タンパク質の折り畳みを含む様々な最適化問題を解くことを約束している。
同様に関連する問題は逆問題、タンパク質設計であり、与えられた標的構造に折りたたむ配列を求める。
後者の問題は、しばしば2つのステップに分けられる。
一 対象構造中のエネルギーを最小化する配列を探索し、
(ii) 生成されたシーケンスが所望の構造に折り畳まれているかどうかをテストする。
ここでは、今日のノイズの多い中間スケール量子デバイスにおいて、これらの2つのステップのうちの1つとして、変分量子アルゴリズムの有用性について検討する。
我々は,畳み込み計算よりも資源需要の少ないシーケンス最適化タスクに焦点をあてる。
問題非依存の量子回路を用いた量子近似最適化アルゴリズムとその変種を,問題情報付き量子回路とハードウェア効率のアンサッツで検証する。
従来のアルゴリズムはノイズのないシミュレーションでは許容できる結果が得られるが、その性能はノイズの下で低下する。
ハードウェアの制約に適合する問題に依存しない回路では、ノイズやノイズのないシミュレーションの両方で性能が向上する。
しかし、実際の量子デバイス上で実行すると結果が悪化する。
この違いは、ハードウェアノイズの時間的側面など、シミュレートされたノイズモデルによって捉えられていない特徴に起因している。
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