Nature Computational Science | 量子计算生物学的实际应用：NatureComputational

原标题：NatureComputationalScience|量子计算生物学的实际应用
原创水淼唯信计算6天前
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#量子化学16#计算化学26#计算生物学1

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引言
生物学的许多领域，都涉及到解决复杂的计算问题，如模拟化学反应、基因组组装、药物发现、蛋白质折叠等。尽管计算生物学领域取得了巨大的进步，但许多现实生活中的问题，仍然具有挑战性，因为它们需要大量的计算资源，超出了现有设备的能力。然而，这为开发一个基于完全不同的原理，即量子物理定律的计算设备，提供了机会。例如，在量子物理学中，一个物体可能同时处于多种状态，这种现象被称为量子叠加。在计算的语言中，量子叠加意味着比特(在这种情况下，称为量子比特或量子位)可以同时是0和1 ，这种“并行”的计算过程。描述N个量子位元的量子状态，通常需要大量的信息，按指数尺度按2N扩展。在如此大的计算空间中操纵概率振幅的艺术是开发量子算法的核心，人们希望量子算法在解决许多不同的任务时提供显著优势。
今天，科学界和工业界都在大力开发量子计算机，因为他们坚信量子计算机，有能力解决世界上最困难(计算)的问题。最近，量子优势已经被证明可用于随机电路模拟问题，这是一个在生成认证随机数方面，具有潜在应用前景的具体问题。另一个最近的论证与玻色子采样问题有关。讨论了玻色子取样在化学和数学中的应用。众多领域有望用于，证明量子优势之所在。其中之一便是生命科学，它正在与大量繁重的计算作斗争。由于更精确地模拟生物物体的化学和物理过程，以及用于预测和数据处理的新算法，从基因组学到药物发现，量子计算的潜在改进有望实现。这对于量子生物系统来说是特别有趣的，因为量子现象的解释对于足够的描述是必要的，例如，酶催化反应和光收集等。 Emani等人，对量子计算在计算分子生物学中的应用前景进行了详细的回顾，从量子计算的基本方面出发，为现有的噪声中尺度量子(NISQ)器件和未来的量子计算机发生器的应用提供了广阔的前景。这篇综述中，研究者论了量子计算对计算生物学、遗传学和生物信息学的潜在影响，简要回顾了量子计算，并重点讨论了几个潜在应用的具体例子。
量子计算构架
量子处理器单元(QPUs) ，可认为是计算设备中额外的协处理器，可增强经典处理器单元(CPUs)的现有加速器，例如，现场可编程门阵列和图形处理单元(GPUs) 。因此，可通过使用QPUs ，来解决那些基于经典原理的设备无法解决的问题。
1.1基于门的(数字)量子计算机
基于门的QPU体系结构(也称为数字模型)在概念上看起来，与现有的经典计算设备的体系结构相似。量子信息的单位是量子位。经典位元的值可以是0或1 ，而量子位元可以是两种经典态的线性叠加。基于量子门的量子计算机的思想是，在量子位下，实现量子算法作为逻辑操作序列的量子门。然而，与经典比特不同的是，一个由N个0和1组成的字符串就足以描述N个比特的状态，而一个由N个(纠缠)量子位组成的物理系统需要2N个复数。另一个不同之处在于，量子算法的实现以测量为终点，这导致了不可逆的干扰。为了实现量子算法，人们必须能够准备初始量子态，实现量子逻辑门的通用集合，实现系统状态的测量。
理想情况下，基于门的量子计算机的计算能力是通过量子位的数量来衡量的。然而，在现实中，量子位元的状态受到噪声(由退相干效应引起)的影响，这限制了量子位元操作的数量和质量。退相干会导致错误，例如位反转和相位反转。由于不克隆定理的存在，开发量子纠错码具有挑战性。
目前这一代基于门架构的量子计算设备，属于NISQ的时代(见图1) ，所以它们有大约50-100个量子位，没有纠错工具。这些设备已经解决了超出现有经典计算设备能力的计算任务。然而，它们在解决有用的计算问题上，仍然没有表现出优势。
最终的目标是开发一种容错量子计算机(FTQC) ，可通过实现有效的纠错技术，或者通过创建不受退相干影响的量子位(例如，拓扑保护的量子位) 。 FTQCs承载没有生命周期限制的量子位，所有操作都可以在没有错误的情况下执行。这个目标就是量子计算的圣杯。
1.2绝热量子计算机