論文の概要: Experimental implementation of a discrete-time quantum walk on biological networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.24053v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 14:42:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.463579
• Title: Experimental implementation of a discrete-time quantum walk on biological networks
• Title（参考訳）: 生体ネットワークにおける離散時間量子ウォークの実験実装
• Authors: Viacheslav Dubovitskii, Filippo Utro, Aritra Bose, Laxmi Parida, Sabrina Maniscalco, Sergey N. Filippov,
• Abstract要約: 提案手法では, 量子ビットの回路深度を変換し, 対称性を反映したポストセレクションを有効雑音除去戦略として組み込んだアルゴリズムを提案する。 我々は17のノードと20のエッジを含む複雑なグラフ上の量子ウォークを実装します。 プレフォールトトレラント時代のフレームワークのスケーラビリティと、より大きな生物学的ネットワークの研究の可能性について論じる。
• 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: Quantum walks provide a versatile framework for probing the structural and dynamical properties of complex systems ranging from biological networks to synthetic materials. However, their realization on current noisy pre-fault-tolerant quantum computers is fundamentally limited by decoherence. Conventional dense encodings of graph structures require prohibitively deep circuits, making them incompatible with existing hardware. Here we introduce an algorithm that leverages symmetry-sector encoding and trades circuit depth for qubits, while integrating symmetry-respecting postselection as an effective noise-mitigation strategy. This combination enables us to execute practical quantum-walk circuits for biological networks on actual quantum hardware. We benchmark the proposed methodology against known state-of-the-art circuit architectures, highlighting significant reduction of circuit depth in our approach at the cost of moderate qubit overhead. Utilizing 40 qubits, we implement quantum walks on complex graphs containing up to 17 nodes and 20 edges -- the largest experiment on superconducting hardware to date, with the Hellinger fidelity exceeding 87% throughout 7 steps. We present a case study that illustrates how experimentally obtained quantum-walk dynamics on a protein-protein-interaction network can be applied to prioritizing disease-associated genes. We discuss the framework scalability in the pre-fault-tolerant era and its potential for studying larger biological networks.
• Abstract（参考訳）: 量子ウォーク(Quantum walk)は、生物学的ネットワークから合成材料まで、複雑なシステムの構造的および動的性質を探索するための汎用的なフレームワークを提供する。 しかしながら、現在のノイズに富むプリフォールト耐性量子コンピュータにおけるそれらの実現は、デコヒーレンスによって根本的に制限される。 従来のグラフ構造の高密度符号化は、禁止された深い回路を必要とするため、既存のハードウェアと互換性がない。 そこで本研究では, 対称列符号化と回路深度を量子ビットと交換するアルゴリズムを導入するとともに, 対称性参照ポストセレクションを有効雑音除去戦略として統合する。 この組み合わせにより、実際の量子ハードウェア上で生体ネットワークのための実用的な量子ウォーク回路を実行することができる。 提案手法を既知の最先端回路アーキテクチャに対してベンチマークし、中程度の量子ビットオーバヘッドを犠牲にして、我々のアプローチにおける回路深度を著しく低減することを明らかにする。 40量子ビットを用いて、17個のノードと20個のエッジを含む複雑なグラフ上に量子ウォークを実装します。 本稿では,タンパク質-タンパク質-相互作用ネットワーク上での量子ウォークの動態が,疾患関連遺伝子の優先順位付けにどのように応用できるかを示すケーススタディを提案する。 プレフォールトトレラント時代のフレームワークのスケーラビリティと、より大きな生物学的ネットワークの研究の可能性について論じる。

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