量子算法是什么，量子算法破解基因组组装难题案例分享

量子算法是一种专为量子计算机设计的计算程序，它利用了量子力学中的独特性质来执行任务。这些性质包括量子叠加、量子纠缠和量子干涉等，使得量子算法在某些情况下能够比传统经典算法更高效地解决问题。

 

量子算法的两大类别

目前，量子算法主要分为两大类：基于Shor的量子Fourier变换和基于Grover的量子搜索算法。

 

基于Shor的量子Fourier变换

Shor算法是一种量子分解算法，它能够在多项式时间内解决大整数因数分解问题。这一特性使得量子计算机在破解公钥加密方面具有巨大的潜力。因为许多公钥加密系统的安全性都基于大整数因数分解的困难性，而Shor算法却能够高效地解决这一问题。

 

此外，基于Shor的量子Fourier变换还可以应用于解决离散对数问题等其他数学难题。这些算法提供了对经典算法的指数加速，使得量子计算机在某些特定问题上具有极高的计算效率。

 

基于Grover的量子搜索算法

Grover算法是一种量子搜索算法，它能够在无序数据库中实现平方加速的搜索过程。这意味着对于同样的搜索任务，Grover算法的运行速度要比经典算法（如线性搜索）快得多。

 

量子搜索算法的重要性在于，经典算法中基于搜索技术的应用非常广泛。例如，在数据库查询、信息检索、密码破解等领域，搜索算法都扮演着至关重要的角色。而Grover算法的出现，无疑为这些领域带来了全新的计算方法和更高的计算效率。

 

量子算法破解基因组组装难题案例分享

成立于1999年，肇始于“人类基因组计划”的华大基因，是全球领先的生命科学前沿机构，以“产学研”一体化的发展模式，引领基因组学的创新发展，通过遍布全球100多个国家和地区的分支机构，推动基因科技成果转化，实现基因科技造福人类。

 

作为华大基因旗下的核心研发机构，华大生命科学研究院以基因组学为基础，聚焦于基础研究领域的前沿方向和关键问题，其中就包括生物信息与量子计算相结合的应用场景研究。

 

众所周知，基因是生命底层的密码，而基因测序技术，是解密生命的一个关键手段，不仅有助于揭示生命起源和演化过程中的奥秘，而且可以协助研究疾病的病理机制，为人类开展疾病的早期治疗以及个性化医疗提供帮助。

 

痛点挑战：

1、基因组测序方面，受测序技术的内在限制，所能测序的DNA序列长度远远小于实际的基因组大小；

2、对于一些基因组复杂区域，由于存在大量的基因重复片段和高杂合度，往往使得基因组组装变得更加困难，因而影响最终的基因组组装结果。

 

量旋科技解决方案——利用变分量子算法助力基因组测序

2022年7月，华大研究院与量旋科技签署协议，通过以量子计算技术为驱动，生命科学领域相关应用场景和数据为依托的研发合作，共同打造量子计算赋能生命科学的标杆。其中一个重要任务方向，就是探索量子算法在基因组组装上的应用。

 

针对实现基因组组装量子算法的诸多挑战，双方各自投入专家资源，具体分工上，华大研究院主要负责生物问题的建模，而量旋科技则负责开发量子算法，在合作中探索出一种新的基因组组装方法：

 

将基因组组装的问题，转化为组合优化的问题。具体而言，根据测序片段的内在联系生成有向图，最后求解最优路径问题。

 

对组合优化问题进行数学建模，再映射成由泡利算符构成的哈密顿量形式。通俗来讲，就是将问题翻译成量子计算机能够识别的语言。

 

利用变分量子算法进行求解哈密顿量的最优本征值及其对应的最优本征态。变分量子算法是一种量子-经典混合算法，它的本质是近似优化算法（一种用来发现近似方法解决优化问题的算法），被认为是在未来实际应用中，最有前途的量子算法之一。

 

经过解码最优本征态，得到基因组组装的最优路径。

 

值得一提的是，这种新方法通过使用分布式量子-经典混合算法，充分利用了量子的叠加性和纠缠性，可以有效地提高计算能力，利用更少的量子资源，模拟更大的量子系统，解决了高通量基因测序组装过程中，计算资源消耗过大的问题，也为在NISQ时代（中等规模含噪量子时代）模拟大规模系统提供了可能性。