评估张量网络量子模拟器在药物分子哈密顿量模拟中的表现：药物发现应用中的挑战与局限

量子计算有望革新计算化学模拟，尤其是在药物发现领域。然而，当前量子硬件受限于噪声与规模，亟需桥接技术。本研究对张量网络量子模拟器（聚焦于基于矩阵乘积态的模拟器）进行了初步评估，用于药物分子的哈密顿量模拟，重点预测靶向共价药物的反应活性。我们在多种活性空间尺寸下评估了运行时扩展性、准确性与资源需求，并将性能与传统态矢量模拟方法进行比较。结果表明，为了准确估计关键测量算符的期望值轨迹——该期望值被用作反应活性预测的量子衍生特征——矩阵乘积态张量网络中所需的键维数随系统规模迅速增长，从而在较大且化学相关的分子上抵消了运行时优势。本研究揭示了经典模拟复杂量子化学系统所面临的根本性挑战，并为量子计算机不可替代的前提提供了支撑，即容错量子计算机能够有效处理强纠缠系统。这种鲁棒性为药物发现应用带来了实际优势。