摘要：2025年4月12日，研究人员发表了题为《通过基于门的量子计算解决B-SAT问题识别蛋白质共调节网络逻辑》的文章，详细介绍了Grover算法利用量子计算技术对神经发育中的蛋白质相互作用进行建模的应用。

2025年4月12日，研究人员发表了题为《通过基于门的量子计算解决B-SAT问题识别蛋白质共调节网络逻辑》的文章，详细介绍了Grover算法利用量子计算技术对神经发育中的蛋白质相互作用进行建模的应用。

药物干预的成功受环境和时机的影响，这推动了人们对调控网络建模的兴趣。布尔逻辑模型解决了这种复杂性，但由于组合增长而面临挑战。Grover 算法作为一种量子计算方法，比传统方法更快地解决了 NP 难题。该研究通过使用稀疏数据重建涉及五种蛋白质的神经发育网络证明了这一点。使用模拟器和 NISQ 硬件恢复了精确的模型，凸显了数据类型、算法设计和硬件可变性在加速生物发现中的作用。

量子计算与系统生物学的融合在解决复杂调控网络挑战方面取得了重大进展。研究人员已成功应用量子算法来模拟基因调控网络，尤其关注哺乳动物皮层发育。这项创新利用量子计算的独特能力克服了传统方法的局限性，为生物系统和计算问题解决提供了新的见解。

挑战：生物复杂性建模

生物系统，尤其是基因调控网络，本质上非常复杂。这些网络控制着基因如何相互作用和调控，构成了细胞行为和发育的基础。对此类系统进行建模通常涉及求解布尔可满足性 (SAT) 问题，研

究人员需要确定一组逻辑条件是否可以同时满足。由于这些问题的复杂性呈指数级增长，经典计算方法在大规模处理这些问题时面临限制，这阻碍了大规模生物网络的精确建模以及对发育生物学和疾病机制理解的进展。

量子计算作为解决方案

该研究引入了量子计算作为解决生物系统中SAT问题的有力工具。通过将基因调控网络编码到布尔逻辑电路中，研究人员利用量子算法比传统方法更有效地探索潜在的解决方案。该研究聚焦于哺乳动物皮层发育，其中特定基因和信号通路调控大脑区域的形成，表明量子系统能够更高效地处理更大规模的SAT问题。

研究人员利用开源量子计算框架 Qiskit，通过将生物调控网络转化为量子电路来设计并执行算法。该方法利用量子叠加和纠缠特性同时探索多个潜在解决方案，与传统方法相比，显著减少了计算资源。

研究结果表明，量子计算能够比经典算法更高效地解决基因调控网络的SAT问题。具体而言，量子实现能够处理更大的网络实例，并更快地识别出有效解，这为复杂生物系统的建模开辟了新的可能性，并为未来在个性化医疗和疾病建模中的应用铺平了道路。

这项研究凸显了量子计算通过提供更高效的SAT问题解决手段，改变我们对生物系统理解的潜力。它使研究人员能够模拟更大、更复杂的网络，为发育生物学和调控机制提供新的见解。量子计算与生命科学之间日益增强的协同作用，凸显了量子技术在解决超越经典能力的复杂生物学问题方面发挥日益重要作用的可能性。

量子计算与系统生物学的结合，代表着我们对基因调控网络理解的重大进步。量子计算克服了传统方法的局限性，提高了解决复

杂生物学问题的效率，对个性化医疗和疾病建模等领域具有广阔的应用前景。这项研究凸显了量子技术在未来推动计算问题解决和生物学探索方面取得进展的潜力。

量子图分区加速有限元分析

2025年4月14日，研究人员发表了《利用变分量子虚时间演化加速大规模线性代数》一文，详细介绍了一种新颖的量子方法与Ansys LS-DYNA软件的集成。该方法通过先进的图形分割技术缩短处理时间，从而提高了复杂仿真的计算效率。

该研究引入了一种量子方法，利用变分量子虚时间演化 (VarQITE) 来优化有限元分析 (FEA) 中大型稀疏线性系统的图划分。这种量子-经典混合方法集成到 Ansys 的 LS-DYNA 软件中，可加速包括血泵动力学和汽车碰撞测试在内的各种应用的 FEA 仿真。结果表明，某些问题的挂钟时间可缩短高达 12%。此外，受 Fiduccia-Mattheyses 启发的经典启发式方法从硬件运行角度增强了 VarQITE 解决方案，展示了量子计算在 NISQ 时代用于大规模 FEA 的潜力。

在工程模拟中，解决大规模问题通常需要有效地将图划分为更小的组件——这个过程称为图划分。这项任务对于优化分布式系统的计算工作流至关重要。然而，传统的图划分方法计算量巨大，并且可能无法始终获得最佳结果，尤其是在复杂的实际应用（例如碰撞模拟或大型结构中的应力分析）中。

量子计算领域的领导者 IonQ 开发了一种新颖的方法来应对这些挑战，即利用量子算法更高效地解决图分割问题 (GPP)。他们的研究展示了量子计算彻底改变计算工作流程的潜力，与传统方法相比，它能够提供更快、更准确的解决方案。

提高效率的混合框架

IonQ 的方法将量子计算和经典计算资源结合在一个旨在解决通用并行计算 (GPP) 问题的混合框架中。通过利用量子算法，他们开发了一种技术，其性能显著优于工程模拟中常用的传统启发式方法。这项创新对于计算效率可以转化为显著成本节约和设计成果改进的行业尤为重要。

这项研究的重点是粗化图——在保留基本特征的同时降低其复杂性——使其更易于量子处理。IonQ 的方法确保分区保持平衡，将节点权重平衡保持在 5% 的容差范围内。这种精度对于即使是微小的不平衡也可能导致计算效率显著低下的应用至关重要。

主要发现：提高效率和可扩展性

IonQ 的实验表明，其基于量子的方法比传统方法实现了更快的收敛速度。结果显示，计算效率显著提升，不同规模问题中线性系统求解的挂钟时间 (WCT) 均有所减少。这种性能提升在增加粗化图中节点数量时尤为明显，IonQ 的解决方案始终优于传统的分区技术。

这些发现对于依赖大规模模拟的行业意义深远。通过降低计算开销，IonQ 的方法使工程师和研究人员能够更快地执行复杂的分析，从而促进更快的设计迭代和更完善的决策过程。

工程工作流程的飞跃

IonQ 的研究凸显了量子计算在改变工程工作流程方面日益增长的潜力。更高效地求解 GPP 的能力不仅加速了模拟速度，还为解决以往难以解决的问题开辟了新的可能性。这一进步有望在从汽车设计到航空航天工程等领域带来更准确、更及时的成果。

此外，IonQ 的混合方法证明了将量子资源与现有经典基础设施相结合的可行性。通过构建现有的工作流程，他们的方法为各行各业提供了一条无需彻底改造现有系统即可采用量子计算的途径。

展望未来，IonQ 计划通过探索更大规模的实现和更复杂的图结构来进一步完善其方法。目标是在解决实际应用中遇到的任何限制的同时，继续提高其方法的可扩展性。这项持续的研究对于确保量子计算仍然是解决日益复杂的工程挑战的可行且有效的工具至关重要。

为量子驱动的创新铺平道路

IonQ 在图分割技术方面的进步代表了量子计算应用于实际问题的重要里程碑。通过提高计算效率和可扩展性，他们的研究为寻求优化模拟工作流程的行业提供了一条充满希望的途径。随着量子技术的不断发展，IonQ 的工作证明了量子驱动创新在工程及其他领域所具有的变革潜力。

来源：科学高峰飞碟