論文の概要: Quantum Algorithm for Subcellular Multiscale Reaction-Diffusion Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20668v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 02:04:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.654769
• Title: Quantum Algorithm for Subcellular Multiscale Reaction-Diffusion Systems
• Title（参考訳）: 細胞内多スケール反応拡散系の量子アルゴリズム
• Authors: Margot Lockwood, Nathan Wiebe, Connah Johnson, Johannes Mülmenstädt, Jaehun Chun, Gregory Schenter, Margaret S. Cheung, Xiangyu Li,
• Abstract要約: 重要な課題は「次元の計算」にある これらの課題を克服するために設計された量子アルゴリズムフレームワークを導入する。 この枠組みは生物学的に関連する細胞内プロセスのシミュレーションへの扉を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4090780535978131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Computational modeling of cellular systems, where reactants are governed by biochemical equations and physical representations, requires extensive classical computing resources. These limitations significantly constrain the system size and spatiotemporal scales of simulations. A key challenge lies in the "curse of dimensionality", where the number of possible reaction terms grows exponentially with the number of species, and the computation of reaction rates involving many-body interactions becomes intractable in polynomial time on classical computers. In this work, we introduce a quantum algorithmic framework designed to overcome these challenges, leveraging the architecture of quantum computing to simultaneously compute reaction rates and track the spatiotemporal dynamical evolutions of subcellular systems. We generalize the reaction-diffusion equation (RDE) for multiscale systems with arbitrary species count, encompassing higher-order interactions. Our approach achieves two principal quantum advantages: (i) an exponential quantum speedup in reaction-rate computation, contingent on the efficient preparation of polynomially accurate ground states on a quantum computer, and (ii)) a quadratic scaling in spatial grid points and polynomial scaling in the number of species for solving nonlinear RDEs, contrasting sharply with classical methods that scale exponentially with the system's degrees of freedom. To our knowledge, this represents the first efficient quantum algorithm for solving multiscale reaction-diffusion systems. This framework opens the door to simulations of biologically relevant subcellular processes across previously inaccessible spatial and temporal scales, with profound implications for computational biology, soft matter physics, and biophysical modeling.
• Abstract（参考訳）: 反応物質が生化学方程式や物理表現によって支配されるセルシステムの計算モデリングには、広範な古典的な計算資源が必要である。 これらの制限は、シミュレーションのシステムサイズと時空間スケールを著しく制限する。 重要な課題は「次元の計算」であり、反応項の数は種数とともに指数関数的に増加し、古典的なコンピュータ上では、多体相互作用を含む反応速度の計算は多項式時間で難解になる。 本研究では,これらの課題を克服するために設計された量子アルゴリズムフレームワークを導入し,量子コンピューティングのアーキテクチャを活用して反応速度を同時に計算し,細胞内システムの時空間的動的進化を追跡する。 任意の種数を持つマルチスケールシステムに対する高次相互作用を含む反応拡散方程式(RDE)を一般化する。 我々のアプローチは2つの主要な量子アドバンテージを達成している。 i) 反応速度計算における指数的量子スピードアップ、量子コンピュータ上の多項式的正確な基底状態の効率的な調製、及び (II) 非線形RDEを解くための種数における空間格子点の二次的スケーリングと多項式的スケーリングであり、システムの自由度と指数関数的にスケールする古典的手法とは対照的である。 我々の知る限り、これはマルチスケールの反応拡散系を解くための最初の効率的な量子アルゴリズムである。 この枠組みは、これまで到達不能であった空間的および時間的スケールにわたる生物学的に関係する細胞内プロセスのシミュレーションへの扉を開くもので、計算生物学、ソフトマター物理学、生体物理モデリングに深く影響している。

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