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【量子计算机|在能够从量子计算机的生化应用中获益之前，必须应对重大挑战】从廉价的经典计算开始 ， 计算整个化学系统的自能表示接下来 ， 确定自能的高频矩 。 对于延迟格林函数 ， 这些自能矩通常由哈密顿量本身中的参数确定 。 然后策略是为有效的哈密顿量构建一个极其稀疏的交互 。 这具有完整的单粒子贡献 ， 但将库仑相互作用仅限于现场直接或交换相互作用 。 选择这些交互项以要求在有效模型中保留低阶矩 。 然后 ， 求解有效模型的全自能 ， 然后将有效自能作为整个系统的自能 。 这种方法保证了分子最终描述的低能矩被准确地保留 。
采用自洽方案来更新近似值 ， 因为矩取决于一些期望值 ， 这些期望值随着格林函数随着计算的每次迭代而变化而变化 。 科学家还注意到 ， 低阶矩的相等也意味着两个格林函数在短时间内完全一致 。 设想在大分子的量子计算机上使用这种方法的方法是将这种方法应用于强相关核心 ， 并且由于哈密顿量非常稀疏 ， 因此最终得到的时间演化深度电路要低得多.这将允许使用包含完整化学复杂性的算法更早地模拟更复杂的系统 。
量子计算机仅模拟稀疏的哈密顿量并确定格林函数 ， 然后将其发送到经典计算机以完成算法的其余部分 。 即使在未来 ， 当容错量子计算机可用时 ， 像智能嵌入理论这样的方法仍然很有价值 ， 因为它们可以显着简化需要在量子计算机上运行的操作数量 。 第一个挑战是描述结构和过程所需的准确性 。 有大量权重很小的积分 。 每个积分的贡献很小 ， 但对总能量的贡献不可忽略 。
因为这些数字是在计算的经典部分通过大量的浮点运算得到的 ， 所以在控制舍入误差的情况下执行这个经典部分的计算所需的最小精度为十五位 ， 对应于双精度浮点数在经典计算机上 。 对于与生物学相关的大分子 ， 积分贡献首先被排序并与小数字相加 ， 以构建更大的数字 ， 这些数字可以有意义地加在一起以避免关键的舍入误差 。 这意味着混合量子经典算法中必须从量子处理器中的状态测量值的步骤 ， 需要以正确的精度获得这些结果 。
需要仔细分析各种项需要什么精度才能获得可接受的总能量精度 ， 因为所需的精度直接影响所需的测量次数 ， 对总运行时间产生二次影响 。 需要进一步研究来改进积分处理的算法 ， 以确定每个波函数分量的最小精度 ， 必须与每个积分结合才能获得最终结果的正确精度 。 生化结构和过程分析与设计的第二个挑战是系统处于某个有限温度 。 这意味着统计描述是必不可少的 。 这在分子动力学模拟中已经考虑了几十年 ， 复制品交换方法是主要的方法之一 。
然而 ， 化学准确性可能还不够 。 一个可能的根本原因是化学准确性不足以区分相互竞争的机制 ， 尤其是考虑到室温下的适当统计数据后 。 为了使计算真正具有洞察力 ， 可能需要至少一个甚至两个或三个数量级的更高准确性才能对药物、酶和催化剂活性和反应机制产生新的见解 。 这些考虑清楚地表明 ， 生化结构和过程是使用和展示量子计算优于经典计算的问题的沃土 。
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