FMO复合物中的量子相干性对（在生物基质上）量子计算是否有任何意义？
FMO络合物（在绿色硫细菌中发现的光合光捕获络合物）的量子效应以及其他光合系统中的量子效应已经得到了很好的研究。解释这些现象（专注于FMO复合物）的最常见假设之一是Rebentrost 等人最初描述的环境辅助量子传输（ENAQT）。。该机制描述了某些量子网络如何“利用”相干和环境效应来提高量子传输效率。请注意，量子效应是由于激子从复合物中的一种色素（叶绿素）向另一种色素的迁移而产生的。（有一个问题更详细地讨论了FMO复合物的量子效应）。 考虑到这种机制允许量子效应在室温下发生而不会产生退相干的负面影响，它们在量子计算中是否有任何应用？有一些利用ENAQT和相关量子效应的人工系统的例子。然而，它们将仿生太阳能电池作为潜在的应用，并且不关注量子计算中的应用。 最初，假设 FMO复合系统执行Grover的搜索算法，但是据我了解，现在证明事实并非如此。 有一些研究使用了生色团和生物学上没有的底物（稍后会添加参考）。但是，我想重点介绍使用生物底物的系统。 即使对于生物底物，也有使用ENAQT 的工程系统的几个示例。例如，使用基因工程开发了基于病毒的系统。还开发了一种基于DNA的激子回路。但是，这些示例中的大多数将光伏技术作为主要示例，而不是量子计算。 Vattay和Kauffman（AFAIK）是第一个研究量子效应作为量子生物学计算的人，并提出了一种工程化类似于FMO复杂系统的方法来进行量子计算。 fnfnf_nHnn=ϵ0fnHnn=ϵ0fnH_{nn} = \epsilon_0 f_nκκκ并且可以访问每个反应中心的电流，它将与在发色团上找到激子的概率成正比。jn∼κρnnjn∼κρnnj_n ∼ κ\rho_{nn} FMO复合物的量子效应如何在生物基质上用于量子计算？考虑到量子效应是由于激子在网络结构上的传输而产生的，ENAQT是否可以提供基于网络的算法的更有效实现（例如：最短路径，旅行商等）？ PS我将在需要时添加更多相关参考。另外，请随时添加相关参考。