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再往后还有好几个团队和公司的东西，有做蛋白质折叠简化模型的，有做酶催化反应路径的，有做DNA碱基堆叠能计算的，路子五花八门，可毛病都差不多。
要么体系太、环境太简化，算出来的东西跟真实生物体系隔着好几层近似。
要么算法只针对某一类特定问题硬编码，换个体系就得从头再来，缺少通用性。
要么就是在经典计算机上套了个量子的壳，实际加速比聊胜于无。
就这么翻了几页，肖宿的手指停了一下。
荷兰那边一个叫QBio的团队，做了一套混合架构的酶催化反应路径搜索算法，思路有点意思。
他们没有去硬算整个酶分子，而是把活性中心附近十几个氨基酸残基的侧链构象空间用量子退火做采样，外围的蛋白质骨架和溶剂环境用经典力场处理，中间用一个自适应耦合层来动态决定哪些区域需要量子精度、哪些区域可以经典粗算。
这个按需分配算力的思路，和之前化科院组的有点相似，比那些一刀切的做法聪明了不少。
至少概念上，它是尝试让量子计算和经典计算在同一个体系里分工协作，而不是简单地把量子计算塞进某个固定位置。
肖宿点进去扫了两眼他们的测试结果，酶催化反应的活化能算出来跟实验值差了百分之三十左右，对一个混合架构来不算太离谱，可离真正能指导实验还差得远。
而且他们那个自适应耦合层本质上是靠经典启发式规则来切换的，遇到新的酶体系还得重新训练规则，通用性还是没解决。
肖宿把台灯拧亮了一格，眉头微蹙，手指在桌面上无意识地敲了两下。
以目前的情况，想用量子计算机在原子尺度上把生物体系推演清楚，根本做不到。
体系大了算不动，环境复杂了精度不够，精度够了速度又上不去。
他需要的东西，是能在原子尺度上实时推演一个大分子复合物在溶液里的行为，几万个原子、显式溶剂、皮秒级的时间步长，还得能跟湿实验数据实时比对。
这东西现在的软硬件架构根本撑不起来。
那该怎么办呢？
现有的量子-经典混合架构，本质上都是在经典力场的框架里嵌一块量子计算的补丁，耦合方式要么靠固定截断半径切一刀，要么靠启发式规则动态切换。
这两种做法他都看不顺眼。
固定截断的问题在于，生物体系里的长程静电和溶剂化效应根本没法用截断半径来近似，一截断就把关键的极化效应给切没了。
启发式规则的问题在于，规则是人写的，人写规则就得靠经验，靠经验就意味着换一个体系就得重新试错，永远跳不出“调参”的泥潭。
而肖宿想用的东西，不能有瑕疵。
他摸了摸下巴，双眸越发深邃。
或许，可以居于密度矩阵嵌入理论改造一个变体。
这个理论框架必须本身就允许把体系切成量子区域和环境区域，量子区域能够用高精度的方法来处理，环境区域能用低精度方法取得近似，最后，两者再通过密度矩阵的耦合实现自洽求解。
只是，传统密度矩阵嵌入的耦合方式还是基于经典静电近似，环境对量子区域的极化响应只能处理到偶极级别，高阶极化和电荷转移效应全丢了。