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平藤様 ＬＩＦＥの皆様
（つづきです．）
平藤さん：
１昨日，昼食を食べながら，淘汰がなぜ起こるかの物理的起源をちょうど議
論してま
した。突き詰めると，２つのフェルミ粒子が同じ場所にいることができない
という
「パウリの排他律」に行き着くんですね。パウリの排他律があるためにいす
取りゲー
ムを強いられるわけです。物質とエネルギーの総量（リソース）が一定とい
うエネル
ギー保存則ももう一つの原因ですが。
飯田：
この帰結はすごいですね．もう少し解説していただけませんか．
まず，上で淘汰はどのように定式化されるでしょうか？
飯田：
>うーん，それは確かに難しいですね．決まった物質の分布に関する情報は統
計力学
>でも扱えそうですが，一つの分子が持っている形や各部の運動状態という
情報は
>どうしたもんだろ．．．．．
平藤さん：
分子モータ同様，一分子になると量子論的扱いが必須となりますが，分子間
の情報の
流れの定式化には量子コンピュータとのアナロジーが使えるかもしれないと
思って，
考え中です。
「ほら，ここをクリックするとDNAにある2qubitの量子情報が酵素の方にこ
ういう具合
に流れるんだよ！」っていう感じでモデルが動けば一番良いんです
が．．．。
上で述べた大域最適化アルゴリズムを数10個の量子ユニットからなる簡単な
モデルと
しJavaアプレットで作ったんですが，それでも計算にものすごい時間がかか
りWeb上の
公開はあきらめました。DNAとタンパク質の間の量子論的相互作用をリアリ
スティック
に計算するのはペタフロップ級のスパコンでも不可能ですから，何らかのア
ナロジー
を使って相当な強引な単純化が必要そうです。
飯田：
ええと，ある１分子の量子状態を，0か1に相当する基本量子状態の重ね合わせ
か何かで表現なさるわけですか？この場合，もう一つの分子との相互作用はど
うなりますか？どちらかが観測系に相当しますか？
平藤さん：
例えば，晴れかどうかが五分五分（すなわち事前確率が0.5）のときの「70%
の確率で
晴れ」という天気予報は0.7の事後確率を与えます。このときの相互情報量
は
log(0.7/0.5)＝0.49ビットとなり，「天気予報は0.49ビットの情報をもたら
してくれ
る」というように使います。
飯田：これって，ベイズ推定の問題で，上の0.49という値は，相互情報量じゃ
ないと思います．（間違ってたらご指摘下さい．）
（以上が平藤さんへの返事です．）
飯田＠NEC基礎研究所
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