論文の概要: The cost of quantum algorithms for biochemistry: A case study in metaphosphate hydrolysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19059v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 00:41:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.105945
• Title: The cost of quantum algorithms for biochemistry: A case study in metaphosphate hydrolysis
• Title（参考訳）: 生化学における量子アルゴリズムのコスト:メタリン酸加水分解のケーススタディ
• Authors: Ryan LaRose, Alan Bidart, Ben DalFavero, Sophia E. Economou, J. Wayne Mullinax, Mafalda Ramôa, Jeremiah Rowland, Brenda Rubenstein, Nicolas PD Sawaya, Prateek Vaish, Grant M. Rotskoff, Norm M. Tubman,
• Abstract要約: ATP/メタリン酸加水分解の量子資源要件について検討した。 基底状態エネルギー推定問題の解法を3つのアルゴリズムで検討する。 バイオ分子ハミルトニアンとコードの全データセットをベンチマークとして含み、将来の技術で改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.464363494592687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We evaluate the quantum resource requirements for ATP/metaphosphate hydrolysis, one of the most important reactions in all of biology with implications for metabolism, cellular signaling, and cancer therapeutics. In particular, we consider three algorithms for solving the ground state energy estimation problem: the variational quantum eigensolver, quantum Krylov, and quantum phase estimation. By utilizing exact classical simulation, numerical estimation, and analytical bounds, we provide a current and future outlook for using quantum computers to solve impactful biochemical and biological problems. Our results show that variational methods, while being the most heuristic, still require substantially fewer overall resources on quantum hardware, and could feasibly address such problems on current or near-future devices. We include our complete dataset of biomolecular Hamiltonians and code as benchmarks to improve upon with future techniques.
• Abstract（参考訳）: ATP/メタリン酸加水分解の量子資源要求は, 代謝, 細胞シグナル, 癌治療に影響を及ぼすすべての生物学において最も重要な反応の一つである。 特に、基底状態エネルギー推定問題の解法として、変分量子固有解法、量子クリロフ、量子位相推定の3つのアルゴリズムを考える。 シミュレーション, 数値計算, 解析的境界を利用して, 生体化学的・生物学的問題に対する量子コンピュータの利用の現況と今後の展望を示す。 以上の結果から,変分法は最もヒューリスティックな手法であるにもかかわらず,量子ハードウェアの全体的なリソースを著しく少なくする必要があり,現在あるいは近未来のデバイスでそのような問題に対処できる可能性が示唆された。 バイオ分子ハミルトニアンとコードの全データセットをベンチマークとして含み、将来の技術で改善します。

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