論文の概要: Quantum Information Flow in Microtubule Tryptophan Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02868v1
- Date: Mon, 02 Feb 2026 22:23:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.113851
- Title: Quantum Information Flow in Microtubule Tryptophan Networks
- Title(参考訳): 微小管トリプトファンネットワークにおける量子情報の流れ
- Authors: Lea Gassab, Onur Pusuluk, Travis J. A. Craddock,
- Abstract要約: 超放射能成分は環境に迅速に相関関係を輸出し, サブ放射能成分はそれらを保持し, 漏れを遅くすることを示す。
これらの知見は、細胞骨格色調ネットワークにおける情報フローのリンドブラディアン画像を提供する。
- 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: Networks of aromatic amino acid residues within microtubules, particularly those formed by tryptophan, may serve as pathways for optical information flow. Ultraviolet excitation dynamics in these networks are typically modeled with effective non-Hermitian Hamiltonians. By extending this approach to a Lindblad master equation that incorporates explicit site geometries and dipole orientations, we track how correlations are generated, routed, and dissipated, while capturing both energy dissipation and information propagation among coupled chromophores. We compare localized injections, fully delocalized preparations, and eigenmode-based initial states. To quantify the emerging quantum-informational structure, we evaluate the $L_1$ norm of coherence, the correlated coherence, and the logarithmic negativity within and between selected chromophore sub-networks. The results reveal a strong dependence of both the direction and persistence of information flow on the type of initial preparation. Superradiant components drive the rapid export of correlations to the environment, whereas subradiant components retain them and slow their leakage. Embedding single tubulin units into larger dimers and spirals reshapes pairwise correlation maps and enables site-selective routing. Scaling to larger ordered lattices strengthens both export and retention channels, whereas static energetic and structural disorder suppresses long-range transport and reduces overall correlation transfer. These findings provide a Lindbladian picture of information flow in cytoskeletal chromophore networks and identify structural and dynamical conditions that transiently preserve nonclassical correlations in microtubules.
- Abstract(参考訳): 微小管内の芳香族アミノ酸残基のネットワーク、特にトリプトファンによって形成されるものは、光情報の流れの経路として機能する。
これらのネットワークにおける紫外線励起ダイナミクスは、通常、有効でないエルミートハミルトン多様体でモデル化される。
このアプローチを、明示的なサイトジオメトリと双極子配向を含むリンドブラッドマスター方程式に拡張することにより、結合したクロロフォア間のエネルギー散逸と情報伝達の両方を捕捉しながら、相関が生成、経路化、散逸する様子をトラックする。
局所注射,完全非局在製剤,固有モードに基づく初期状態の比較を行った。
出現する量子情報構造を定量化するために,コヒーレンス,相関コヒーレンス,および選択したクロロフォアサブネットの内外対数ネガティビティの評価を行った。
その結果,情報フローの方向と持続性の両方が初期準備の種類に強く依存していることが判明した。
超放射能成分は環境に迅速に相関関係を輸出するが、亜放射能成分はそれらを保持し、漏れを遅くする。
単一チューリン単位をより大きな二量体に埋め込み、スパイラルはペアの相関写像を再現し、サイト選択的なルーティングを可能にする。
より大きな秩序格子へのスケーリングは、輸出チャネルと保持チャネルの両方を強化する一方、静的エネルギー障害と構造障害は長距離輸送を抑制し、全体的な相関移動を減少させる。
これらの知見は、細胞骨格色調ネットワークにおける情報フローのリンドブラディアン画像を提供し、微細管内の非古典的相関を過渡的に保存する構造的および動的条件を同定する。
関連論文リスト
- Symmetry-protected topology and deconfined solitons in a multi-link $\mathbb{Z}_2$ gauge theory [45.88028371034407]
球殻の大円として視覚化できるリンクを持つ多重グラフ上で定義された$mathbbZ$格子ゲージ理論を研究する。
これは、ピエルズ不安定性に類似した現象の根底にある状態依存トンネル振幅につながることを示す。
行列積状態に基づいて詳細な解析を行うことで、電荷分解が電荷-摩擦化の結果生じることを証明できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-02T22:59:25Z) - Causality--Δ: Jacobian-Based Dependency Analysis in Flow Matching Models [2.7182326722409385]
フローマッチングは、ベース分布をデータに転送する速度場を学習する。
これらの流れを通して小さな潜伏摂動が伝播し、ジャコビアンベクター生成物(JVP)が生成した特徴の依存性構造に実用的なレンズを提供することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T20:52:52Z) - Manipulating Excitation Dynamics in Structured Waveguide Quantum Electrodynamics [0.0]
導波管量子電磁力学(WQED)は、低次元フォトニック環境における光-物質相互作用の研究の中心的な基盤となっている。
本稿では,原子-ナノフォトニック界面における励起輸送を制御するために,各エミッタの結合方向を局所的に設計できる構造化wQEDフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-31T09:30:47Z) - Linearized Optimal Transport for Analysis of High-Dimensional Point-Cloud and Single-Cell Data [45.87606039212519]
シングルセル技術は、細胞の高次元点雲を生成する。
各患者は単純なベクトルではなく不規則な点雲で表される。
線形最適輸送フレームワークを用いて不規則点雲を固定次元ユークリッド空間に埋め込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-24T21:33:12Z) - Generalization Below the Edge of Stability: The Role of Data Geometry [60.147710896851045]
安定性の限界以下で訓練されたReLUネットワークにおいて,データ幾何が一般化を制御するかを示す。
低次元球の混合に支持されるデータ分布について、本質的な次元に確実に適応する一般化境界を導出する。
文献に現れる異種の経験的所見を総合的に検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-20T21:40:36Z) - The Information Dynamics of Generative Diffusion [12.52425103385255]
生成拡散モデルは、機械学習における強力なモデルのクラスとして登場した。
本稿では, それらの動的・情報論的・熱力学的特性を結合させることにより, 生成拡散の総合的な視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-27T13:53:56Z) - Transformers from Diffusion: A Unified Framework for Neural Message Passing [79.9193447649011]
メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)は、デファクトクラスのモデルソリューションとなっている。
本稿では,拡散の誘導バイアスとエネルギーの層的制約を統合するエネルギー制約拡散モデルを提案する。
これらの知見に基づいて、我々はTransformer (DIFFormer)と呼ばれる新しいタイプのメッセージパッシングモデルを考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-13T17:54:41Z) - Revealing Decurve Flows for Generalized Graph Propagation [108.80758541147418]
本研究は,有向グラフと重み付きグラフを用いて,m文を一般化した伝播を定義することによって,従来のメッセージパッシング(中心からグラフ学習)の限界に対処する。
この分野ではじめて、データセットにおける学習された伝播パターンの予備的な探索を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T14:13:17Z) - Leveraging Side Information for Ligand Conformation Generation using
Diffusion-Based Approaches [12.71967232020327]
リガンド分子コンホメーション生成は、薬物発見において重要な課題である。
この問題を解決するためにディープラーニングモデルが開発されている。
これらのモデルはしばしば、本質的な側情報がないため、意味のある構造やランダム性を欠いたコンフォメーションを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-02T09:56:47Z) - Manifold Interpolating Optimal-Transport Flows for Trajectory Inference [64.94020639760026]
最適輸送流(MIOFlow)を補間するマニフォールド補間法を提案する。
MIOFlowは、散発的なタイムポイントで撮影された静的スナップショットサンプルから、連続的な人口動態を学習する。
本手法は, 胚体分化および急性骨髄性白血病の治療から得られたscRNA-seqデータとともに, 分岐とマージによるシミュレーションデータについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T22:19:03Z) - Bound and Subradiant Multi-Atom Excitations in an Atomic Array with
Nonreciprocal Couplings [0.0]
多重励起原子の集団崩壊は、原子-導波路界面の誘導モードに強く結合すると、サブラディアンで空間に結合する。
久保累積展開を用いて, それらの平均密度密度と3次相関を解析した。
これは、符号化された非相互スピン拡散における量子情報処理と量子記憶の潜在的な応用につながる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-07T09:35:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。