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FMO複合体の量子コヒーレンスは、量子コンピューティング（生物学的基板上）にとって重要ですか？
FMO複合体（緑色硫黄細菌に見られる光合成光収穫複合体）の量子効果は、他の光合成システムの量子効果と同様によく研究されています。これらの現象を説明するための最も一般的な仮説の1つ（FMO複合体に焦点を当てる）は、Rebentrost et al。。このメカニズムは、特定の量子ネットワークがデコヒーレンスと環境効果を「使用」して量子輸送の効率を改善する方法を説明しています。量子効果は、複合体のある色素（クロロフィル）から別の色素への励起子の輸送から生じることに注意してください。（FMO複合体の量子効果についてもう少し詳しく説明する質問があります）。 このメカニズムにより、デコヒーレンスの悪影響なしに室温で量子効果が発生する可能性があるため、量子コンピューティングへの応用はありますか？ENAQTおよび関連する量子効果を利用する人工システムの例がいくつかあります。ただし、バイオミメティック太陽電池は潜在的なアプリケーションとして提示されており、量子コンピューティングのアプリケーションに焦点を合わせていません。 もともと、FMO複合体はGroverの検索アルゴリズムを実行するという仮説が立てられていましたが、私が理解していることから、今ではこれは真実ではないことが示されています。 生物学では見られない発色団と基質を使用する研究がいくつかありました（後で参照を追加します）。ただし、生物学的基質を使用するシステムに焦点を当てたいと思います。 生物学的基質についても、ENAQTを使用する工学システムの例がいくつかあります。たとえば、ウイルスベースのシステムは、遺伝子工学を使用して開発されました。DNAベースの励起子回路をも開発しました。ただし、これらの例のほとんどは、太陽光発電を主な例として示しており、量子コンピューティングは示していません。 VattayとKauffmanは（知る限り）量子生物学的コンピューティングとして量子効果を研究した最初の人物であり、量子コンピューティング用のFMO複合体に類似したシステムを設計する方法を提案しました。 このメカニズムを使用して、新しいタイプのコンピューターをどのように構築できますか？光収集の場合、システムのタスクは、位置が既知の反応センターに可能な限り高速で励起子を輸送することです。計算タスクでは、通常、いくつかの複雑な関数最小値を見つけたいと思います。簡単にするために、この関数には0からKまでの離散値のみを持たせます。この関数の値を発色団の静電サイトエネルギーにマッピングできる場合、fnfnf_nHnn=ϵ0fnHnn=ϵ0fnH_{nn} = \epsilon_0 f_n、それらの近くに反応中心を配置します。何らかのレート励起子をトラップし、各反応中心で電流にアクセスできるため、発色団上の励起子を見つける確率に比例します。κκκjn∼κρnnjn∼κρnnj_n ∼ κ\rho_{nn}。 FMO複合体の量子効果は、量子コンピューティングの生物学的基板でどのように使用できますか？ネットワーク構造上の励起子の輸送により量子効果が発生する場合、ENAQTはネットワークベースのアルゴリズムのより効率的な実装を提供できますか（例：最短経路、巡回セールスマンなど）。 PS必要に応じて、より関連する参照を追加します。また、関連する参照も自由に追加してください。