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===8.2. Biological functions in the quantum Markov framework===
===8.2. Funzioni biologiche nel framework quantistico di Markov===
We turn to the open system dynamics with the GKSL-equation. In our modeling, Hamiltonian  <math>\widehat{\mathcal{H}}</math> and Lindbladian  <math>\widehat{{L}}</math> represent some special ''biological function'' <math>F</math> (see Khrennikov et al., 2018) for details. Its functioning results from interaction of internal and external information flows. In Sections 10, 11.3,  <math>F</math> is some ''psychological function''; in the simplest case <math>F</math> represents a question asked to  <math>S</math> (say  is a human being). In Section 7, <math>F</math>  is the ''gene regulation'' of glucose/lactose metabolism in Escherichia coli bacterium. In Sections 9, 11.2,  <math>F</math> represents the process of ''epigenetic mutation''. Symbolically biological function <math>F</math> is represented as a quantum observable: Hermitian operator  <math>\widehat{F}</math> with the spectral decomposition <math>\widehat{F}=\sum_xx\widehat{E}^F(x)</math>, where <math>x</math> labels outputs of <math>F</math>. Theory of quantum Markov state-dynamics describes the process of generation of these outputs.
Passiamo alla dinamica dei sistemi aperti con l'equazione GKSL. Nella nostra modellazione, Hamiltoniano  <math>\widehat{\mathcal{H}}</math> e Lindbladiano <math>\widehat{{L}}</math> rappresentano una ''funzione biologica speciale'' <math>F</math> (vedi Khrennikov et al., 2018)<ref>Khrennikov A., Basieva I., Pothos E.M., Yamato I.


In the mathematical model (Asano et al., 2015b, Asano et al., 2017b, Asano et al., 2017a, Asano et al., 2015a, Asano et al., 2012b, Asano et al., 2011, Asano et al., 2012a), the outputs of biological function <math>F</math>  are generated via approaching a ''steady state'' of the GKSL-dynamics:
Quantum Probability in Decision Making from Quantum Information Representation of Neuronal States, Sci. Rep., 8 (2018), Article 16225</ref> per i dettagli. Il suo funzionamento risulta dall'interazione di flussi informativi interni ed esterni. Nelle Sezioni 10, 11.3, <math>F</math> è una funzione psicologica; nel caso più semplice <math>F</math> rappresenta una domanda posta a <math>S</math> (diciamo che <math>S</math> è un essere umano). Nella Sezione 7, <math>F</math> è la regolazione genica del metabolismo del glucosio/lattosio nel batterio Escherichia coli. Nelle Sezioni 9, 11.2,  <math>F</math> rappresenta il processo di mutazione epigenetica. Simbolicamente la funzione biologica <math>F</math> è rappresentata come osservabile quantistica: l'operatore Hermitiano  <math>\widehat{F}</math> con la decomposizione spettrale <math>\widehat{F}=\sum_xx\widehat{E}^F(x)</math>, dove <math>x</math> etichetta gli output di <math>F</math>. La teoria della dinamica di stato di Markov quantistica descrive il processo di generazione di questi output.


Nel modello matematico (Asano et al., 2015b,<ref>Asano M., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., Yamato I.
Quantum Adaptivity in Biology: From Genetics To Cognition
Springer, Heidelberg-Berlin-New York (2015)</ref> Asano et al., 2017b,<ref>Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Yamato I.
A model of differentiation in quantum bioinformatics
Prog. Biophys. Mol. Biol., 130 (Part A) (2017), pp. 88-98</ref> Asano et al., 2017a,<ref>Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y.
A quantum-like model of selection behavior
J. Math. Psychol., 78 (2017), pp. 2-12</ref> Asano et al., 2015a,<ref>Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., Yamato I.
Quantum information biology: from information interpretation of quantum mechanics to applications in molecular biology and cognitive psychology Found. Phys., 45 (10) (2015), pp. 1362-1378</ref> Asano et al., 2012b,<ref>Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., Yamato I.
Towards modeling of epigenetic evolution with the aid of theory of open quantum systems AIP Conf. Proc., 1508 (2012), p. 75</ref> Asano et al., 2011,<ref>Asano M., Ohya M., Tanaka Y., Basieva I., Khrennikov A.
Quantum-like model of brain’s functioning: decision making from decoherence J. Theor. Biol., 281 (1) (2011), pp. 56-64</ref> Asano et al. ., 2012a<ref>Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., I
Yamato quantum-like model for the adaptive dynamics of the genetic regulation of e. coli’s metabolism of glucose/lactose Syst. Synth. Biol., 6 (2012), pp. 1-7</ref>), gli output della funzione biologica <math>F</math> sono generati avvicinandosi a uno stato stazionario della dinamica GKSL:
{| width="80%" |
{| width="80%" |
|-
|-
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|}
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such that it matches the spectral decomposition of <math>\widehat{F}</math>, i.e.,   
tale che corrisponda alla decomposizione spettrale di <math>\widehat{F}</math>, cioè,   


{| width="80%" |
{| width="80%" |
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where
dove


{| width="80%" |
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Line 29: Line 50:
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This means that <math>\widehat{\rho}_{steady}</math> is diagonal in an orthonormal basis consisting of eigenvectors of <math>\widehat{F}</math>. This state, or more precisely, this decomposition of density operator <math>\widehat{\rho}_{steady}</math>, is the classical statistical mixture of the basic information states determining this biological function. The probabilities in state’s decomposition (26) are interpreted statistically.
Ciò significa che <math>\widehat{\rho}_{steady}</math> è diagonale in una base ortonormale costituita da autovettori di <math>\widehat{F}</math>. Questo stato, o più precisamente, questa scomposizione dell'operatore di densità <math>\widehat{\rho}_{steady}</math>, è la classica miscela statistica degli stati informativi di base che determinano questa funzione biologica. Le probabilità nella decomposizione dello stato (26) sono interpretate statisticamente.
 
Consider a large ensemble of biosystems with the state <math>\widehat{\rho}_0</math> interacting with environment <math>\varepsilon</math>. (We recall that mathematically the interaction is encoded in the Lindbladian <math>\widehat{{L}}</math>) Resulting from this interaction, biological function <math>F</math> produces output <math>x</math> with probability <math>p_x</math>. We remark that in the operator terms the probability is expressed as <math>p_x=Tr\widehat{\rho}_{steady}\widehat{E}^F(x)</math>


This interpretation can be applied even to a single biosystem that meets the same environment many times.
Consideriamo un grande insieme di biosistemi con lo stato <math>\widehat{\rho}_0</math> che interagiscono con l'ambiente <math>\varepsilon</math>. (ricordiamo che matematicamente l'interazione è codificata nel Lindbladian <math>\widehat{{L}}</math>) Risultando da questa interazione, la funzione biologica <math>F</math> produce output <math>x</math> con probabilità <math>p_x</math>. Osserviamo che in termini operatore la probabilità è espressa come <math>p_x=Tr\widehat{\rho}_{steady}\widehat{E}^F(x)</math>


It should be noted that limiting state  <math>\widehat{\rho}_{steady}</math> expresses the stability with respect to the influence of concrete environment <math>\varepsilon</math>. Of course, in the real world the limit-state would be never approached. The mathematical formula (25) describes the process of stabilization, damping of fluctuations. But, they would be never disappear completely with time.
Questa interpretazione può essere applicata anche a un singolo biosistema che incontra più volte lo stesso ambiente.


We note that a steady state satisfies the stationary GKSL-equation:
Va notato che lo stato limite <math>\widehat{\rho}_{steady}</math> esprime la stabilità rispetto all'influenza dell'ambiente concreto <math>\varepsilon</math>. Naturalmente, nel mondo reale lo stato limite non verrebbe mai avvicinato. La formula matematica (25) descrive il processo di stabilizzazione, smorzamento delle fluttuazioni che, però, non sarebbero mai scomparsi completamente con il tempo.


Notiamo che uno stato stazionario soddisfa l'equazione GKSL stazionaria:
{| width="80%" |
{| width="80%" |
|-
|-
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It is also important to point that generally a steady state of the quantum master equation is not unique, it depends on the class of initial conditions.
È anche importante sottolineare che generalmente uno stato stazionario dell'equazione master quantistica non è unico, dipende dalla classe delle condizioni iniziali.

Latest revision as of 16:52, 1 April 2023

8.2. Funzioni biologiche nel framework quantistico di Markov

Passiamo alla dinamica dei sistemi aperti con l'equazione GKSL. Nella nostra modellazione, Hamiltoniano   e Lindbladiano  rappresentano una funzione biologica speciale (vedi Khrennikov et al., 2018)[1] per i dettagli. Il suo funzionamento risulta dall'interazione di flussi informativi interni ed esterni. Nelle Sezioni 10, 11.3, è una funzione psicologica; nel caso più semplice rappresenta una domanda posta a  (diciamo che  è un essere umano). Nella Sezione 7, è la regolazione genica del metabolismo del glucosio/lattosio nel batterio Escherichia coli. Nelle Sezioni 9, 11.2,   rappresenta il processo di mutazione epigenetica. Simbolicamente la funzione biologica è rappresentata come osservabile quantistica: l'operatore Hermitiano   con la decomposizione spettrale , dove etichetta gli output di . La teoria della dinamica di stato di Markov quantistica descrive il processo di generazione di questi output.

Nel modello matematico (Asano et al., 2015b,[2] Asano et al., 2017b,[3] Asano et al., 2017a,[4] Asano et al., 2015a,[5] Asano et al., 2012b,[6] Asano et al., 2011,[7] Asano et al. ., 2012a[8]), gli output della funzione biologica sono generati avvicinandosi a uno stato stazionario della dinamica GKSL:

 

tale che corrisponda alla decomposizione spettrale di , cioè,

 

dove

 

Ciò significa che è diagonale in una base ortonormale costituita da autovettori di . Questo stato, o più precisamente, questa scomposizione dell'operatore di densità , è la classica miscela statistica degli stati informativi di base che determinano questa funzione biologica. Le probabilità nella decomposizione dello stato (26) sono interpretate statisticamente.

Consideriamo un grande insieme di biosistemi con lo stato che interagiscono con l'ambiente . (ricordiamo che matematicamente l'interazione è codificata nel Lindbladian ) Risultando da questa interazione, la funzione biologica produce output con probabilità . Osserviamo che in termini operatore la probabilità è espressa come

Questa interpretazione può essere applicata anche a un singolo biosistema che incontra più volte lo stesso ambiente.

Va notato che lo stato limite esprime la stabilità rispetto all'influenza dell'ambiente concreto . Naturalmente, nel mondo reale lo stato limite non verrebbe mai avvicinato. La formula matematica (25) descrive il processo di stabilizzazione, smorzamento delle fluttuazioni che, però, non sarebbero mai scomparsi completamente con il tempo.

Notiamo che uno stato stazionario soddisfa l'equazione GKSL stazionaria:

 

È anche importante sottolineare che generalmente uno stato stazionario dell'equazione master quantistica non è unico, dipende dalla classe delle condizioni iniziali.

  1. Khrennikov A., Basieva I., Pothos E.M., Yamato I. Quantum Probability in Decision Making from Quantum Information Representation of Neuronal States, Sci. Rep., 8 (2018), Article 16225
  2. Asano M., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., Yamato I. Quantum Adaptivity in Biology: From Genetics To Cognition Springer, Heidelberg-Berlin-New York (2015)
  3. Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Yamato I. A model of differentiation in quantum bioinformatics Prog. Biophys. Mol. Biol., 130 (Part A) (2017), pp. 88-98
  4. Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y. A quantum-like model of selection behavior J. Math. Psychol., 78 (2017), pp. 2-12
  5. Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., Yamato I. Quantum information biology: from information interpretation of quantum mechanics to applications in molecular biology and cognitive psychology Found. Phys., 45 (10) (2015), pp. 1362-1378
  6. Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., Yamato I. Towards modeling of epigenetic evolution with the aid of theory of open quantum systems AIP Conf. Proc., 1508 (2012), p. 75
  7. Asano M., Ohya M., Tanaka Y., Basieva I., Khrennikov A. Quantum-like model of brain’s functioning: decision making from decoherence J. Theor. Biol., 281 (1) (2011), pp. 56-64
  8. Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., I Yamato quantum-like model for the adaptive dynamics of the genetic regulation of e. coli’s metabolism of glucose/lactose Syst. Synth. Biol., 6 (2012), pp. 1-7