Designing lattice proteins with variational quantum algorithms
Questo articolo investiga l'applicazione di algoritmi quantistici variazionali, specificamente il Quantum Approximate Optimization Algorithm con circuiti sia informati dal problema che hardware-efficient, allo step di ottimizzazione della sequenza del design di proteine su reticolo, dimostrando che mentre i circuiti informati dal problema eccellono nelle simulazioni prive di rumore, i circuiti problem-agnostic offrono una robustezza superiore contro il rumore e raggiungono probabilità di successo significative su hardware quantistico reale.