論文の概要: Penalty-free quantum optimization applied to lattice protein folding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02104v2
• Date: Tue, 02 Jun 2026 07:25:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 18:57:50.555132
• Title: Penalty-free quantum optimization applied to lattice protein folding
• Title（参考訳）: 格子タンパク質の折り畳みに対するペナルティフリー量子最適化
• Authors: Leif Gellersen, Anders Irbäck, Lucas Knuthson, Stefan Prestel,
• Abstract要約: アナログ反復型局所探索方式を導入し,26量子ビット以上の局所部分グラフを用いて,最大で$N=14$の格子タンパク質の折り畳みに成功した。 この手法は、長さ$N=4$および$N=6$の格子タンパク質に対する量子回路の古典的なシミュレーションを通じて検証する。 そこで我々はさらに,26量子ビットの局所部分グラフを用いて,最大$N=14$の格子タンパク質の折り畳みを成功させる,反復的な局所探索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying minimum-energy structures of lattice proteins is a challenging discrete optimization problem. Quantum approaches such as analog quantum annealing and the gate-based quantum approximate optimization algorithm (QAOA) can address this problem after mapping it to a binary representation, which typically involves introducing penalty terms to enforce valid chain configurations. However, in this and many related problems, the use of quadratic penalty terms can be avoided by restricting the search space to independent sets in a conflict graph and using a QAOA mixer designed for the maximum independent set problem. In this work, we implement and explore this QAOA variant for lattice protein folding. Here, the objective function consists solely of the protein energy together with a simple linear bias term, without quadratic penalties. We validate this approach through classical simulations of the quantum circuits for lattice proteins of lengths $N=4$ and $N=6$. To explore larger systems, we further introduce a heuristic iterative local-search scheme, with which we successfully fold lattice proteins with lengths up to $N=14$ using local subgraphs with at most 26 qubits.
• Abstract（参考訳）: 格子タンパク質の最小エネルギー構造を同定することは難しい離散最適化問題である。 アナログ量子アニーリングやゲートベースの量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のような量子的アプローチは、2進表現にマッピングした後、この問題に対処することができる。 しかし、これと関連する多くの問題では、競合グラフ内の独立集合に探索空間を制限し、最大独立集合問題のために設計されたQAOAミキサーを使用することで、2次ペナルティ項の使用を回避できる。 本研究では,格子タンパク質の折り畳みに対するQAOA変異体の実装と探索を行う。 ここでは、目的関数は、2次ペナルティを持たない単純な線形バイアス項とともに、タンパク質エネルギーのみからなる。 この手法は、長さ$N=4$および$N=6$の格子タンパク質に対する量子回路の古典的なシミュレーションを通じて検証する。 より大規模なシステムを探索するために、我々はさらにヒューリスティックな反復的局所探索手法を導入し、26キュービット以上の局所部分グラフを用いて、長さが最大$N=14$の格子タンパク質を折り畳むことに成功した。

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