Why Quantum Coherence Is Not Important in the Fenna–Matthews–Olsen Complex
Notice bibliographique
Résumé
We develop and present an improvement to the conventional technique for solving the Hierarchical Equations of Motion (HEOM), which can reduce the memory cost by up to 75% while retaining the same (or even better) convergence rate and accuracy. This allows for a full calculation of the population dynamics of the 24-site FMO trimer for long time scales with very little effort, and we present the first fully converged, exact results for the 7-site subsystem of the monomer, and for the full 24-site trimer. We then show where our exact 7-site results deviate from the approximation of Ishizaki and Fleming [A. Ishizaki and G. R. Fleming, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 2009, 106, 17255]. Our exact results are then compared to calculations using the incoherent Förster theory, and it is found that the time scale of energy transfer is roughly the same, regardless of whether or not coherence is considered. This means that coherence is not likely to improve the efficiency of the transfer. In fact, the incoherent theory often tends to overpredict the rates of energy transfer, suggesting that, in some cases, quantum coherence may actually slow the photosynthetic process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».