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生化系统是实现生物功能所必需的 ， 它们的作用具有广度极端的时间和长度尺度 。 这些系统包括蛋白质、碳水化合物 ， 或脂质与小分子配体和或离子在水或膜环境中 。 功能过程可以是共价的也可以是共价的非共价 ， 如分子识别;或者两者的结合 ， 比如酶周期 。 重要的生物功能有 ， 例如 ， 干细胞维护 ， DNA修复 ， 基因转录和翻译 ， 信号转导 ， 发育 ， 学习和记忆 ， 新陈代谢等 。
为了了解这些基本过程 ， 结合实验方法 ， 各种计算方法在电子 ， 原子 ， 和更粗粒度的级别 。 然而完整的由于分子很大 ， 量子计算很难进行对化学品尺寸和精度要求高应用程序 。 解决方案可能在于量子计算:费曼曾经就是这样 。 事实上 ， 从非凡的速度酶催化反应对人体的作用大脑 ， 许多生物谜题正在被探索寻找量子效应的证据 。 著名的例子包括光合作用 ， 固氮 ， 磁感应 ， 嗅觉 ， 神经元信号处理 ， 蛋白质/药物相互作用等 。
甚至有早期的尝试来发展量子专门用于固氮的计算算法 。 量子计算正在被探索 ， 以帮助解决各种问题生物化学和生物学中的问题 。 在本文中 ， 我们回顾了几种允许的方法量子计算将被用于模拟生物化学具有复杂电子关联的系统 。 我们制定一个一般采用嵌入的方法来描述系统的一部分经典计算机和量子力学中要求最高的部分用计算机对复杂系统进行完整的求解提供有用的准确性 。
这将使量子计算机成为可能用于此类要求苛刻的问题 ， 无要求量子计算机可以容纳和处理整个系统的利益 。 在第二部分 ， 作为激励例子 ， 我们提出了三种难以处理的生化系统经典算法由于需要在经典计算机上实现处理复杂的电子相关 。 有效地解决他们与量子计算将导致重要的科学进步 。
然后我们回顾了嵌入方法已经被用来处理非常复杂的系统使用经典计算机在第3部分 ， 其中包括系统分成两部分 ， 其中一部分 ， 计算上最容易要求很高 ， 用量子理论计算 ， 考虑环境 ， 用经典理论处理 。 嵌入方法的挑战在于信息的交换在这两部分之间 。 第4节提供了一个简短的回顾现存两种最重要的量子算法之一对于化学 ， 变分量子本征求解器和量子评估阶段 。 第5节介绍了嵌入的概念策略可以有效地应用于处理复杂的物理问题 。
系统在高水平的精度结合的力量量子计算机用于系统中强相关的部分 ， 其他部分则使用经典计算机 。 在计算化学的背景下 ， 区别量子和经典的区别有两个含义相关的:第一个 ， 传统的 ， 意思是指水平用来描述化学和生化的理论系统 。
【计算机和量子力学】因为生化的复杂性和规模系统 ， 用量子理论来处理整个系统是不可行的 ， 经常系统被描述使用基于经典物理的理论第二个是最近发生的介绍 ， 意思是指理论模型是否和计算算法在量子计算机上运行经典的计算机 。 量子计算机的前景就是这样它们最终将强大到足以让科学家们使用准确、高效地模拟复杂的生化系统用完全的量子理论描述 。 在本文中 ， 我们将在使用的时候要弄清楚是什么意思 。
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