学分：使用计算机研究聚合物的Cristian Micheletti始终是科学计算的主要挑战尤其是对于长期和密集地填充的生物分子，如DNA
现在通过量子计算开放新的视角
科学家现在已经重新将聚合物模型的基本模型作为可以有效的优化问题重新定位用量子计算机解决这种新方法使得在迄今未开发的上下文中可以利用这些机器的相当大潜力
研究，在物理审查信刊中发表的研究，涉及克里斯特米其莱蒂Om Sissa，以及特伦托大学的Philipp Hauke和Pietro Faccioli
科学计算的许多范式，来自Monte Carlo技术到模拟退火 - 作者解释 - 被制定，至少部分地研究聚合物的性质，包括蛋白质和DNA的生物学和DNA
一方面，量子计算机的进步在一般情况下，为科学计算开辟了新的场景
同时，它需要新模型的开发适用于充分利用这种巨大的电位
，特别是在求解优化任务时的量子计算机excel
这些问题通常涉及根据A的系统变量的最佳组合。预先评分的评分系统ring ring这一点，作者通过在每个可能的聚合物构型和合适的优化问题的溶液之间建立对应关系来重新归因于基本聚合物模型
“”通常，聚合物链直接建模为三个 - 尺寸空间
在经典仿真中，然后通过渐进变形动画，模仿聚合物的动态，“解释作者
现在我们进入量子计算时代，研究具有这些创新技术的聚合物变得自然
然而，基于3D空间点的描述不能容易地与量子计算机
找到旨在规避常规聚合物描述的方法是挑战那也是ULD开放新观点
米其提解释说，他们的“策略是编码聚合物系统的所有可能配置作为单一优化问题的溶液
在insing旋转方面配制了优化问题变量 - 物理学中最常见的模型之一 - 用量子计算机有效地解决了用量子计算机
简化，可以将在读数模型上进行优化问题作为着色拼图
挑战由此组成在尊重大量规则
的同时将蓝色或红色分配给晶格的每个点，指向a和b应该具有不同的颜色，因此应该点b和c;同时点A和C应该具有相同的颜色
量子计算机非常有效解决这些问题，即，在找到满足最大数量的给定规则的颜色分配时，在我们的情况下，在每个发现的优化问题的每个发现的解决方案中，我们都可以关联特定的聚合物配置通过重复寻求解决方案，我们可以收集越来越多的聚合物配置，所有统计上独立的
“”量子计算机的快速发展表明，这些机器可用于解决远方的科学问题比传统计算机可寻址的复杂更复杂
“这就是为什么提供现在算法基础来利用这种新的科学计算范式的潜力的算法基础
”说研究人员
“我们的研究提供ES如何使用量子计算如何用于研究关键聚合物模型
，因为我们的方法是一般的，应该为解决更复杂和雄心勃勃的系统，例如长的生物聚合物来提供基础限制空间，这也是了解基因组组织的关键
“
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