面向量子生物学的奇异值分解量子算法
量子物理
2024-06-07 v2
摘要
近来，利用当前量子计算机对非负酉量子动力学进行建模与预测的量子算法引起了关注。量子生物学是这些算法可能证明有用的一个领域，因为生物系统通常难以以其完整形式处理，但适用于开放量子系统方法。在此，我们展示了一种近期开发的奇异值分解算法在量子生物学中两个充分研究的基准系统上的应用：通过 Fenna-Matthews-Olson 复合体的激子能量传输，以及用于鸟类导航的自由基对机制。我们通过在量子模拟器上实现，证明该奇异值分解算法能够捕捉这些系统的准确短时与长时动力学，并得出结论：该算法有潜力成为未来研究与量子生物学相关系统的有效工具。
引用
@article{arxiv.2309.17391,
title = {Singular value decomposition quantum algorithm for quantum biology},
author = {Emily K. Oh and Timothy J. Krogmeier and Anthony W. Schlimgen and Kade Head-Marsden},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.17391},
year = {2024}
}