文献综述（或调研报告）：
1. 分子计算背景及理论基础
分子计算的概念首先由文献[1]于1994年提出。Adleman等作者创新地利用DNA反应，解决了Hamilton Path 问题，从而证明了利用分子材料实现计算的可行性。此后，相关领域的研究不断涌现。该新兴交叉学科领域吸引了生物学及计算机科学等学科的科学家投身其中，目前已有多种不同功能分子电路的实现的相关研究。
化学反应网络（Chemical Reaction Networks, CRN）是对分子反应网络的高度抽象。物质在其中的现实意义被忽略：利用化学反应网络，研究者可以只关心物质间的转化及动力学特性，而不必了解具体采取何种物质去实现相关功能。文献[2,3]等论文证明了CRN的可编程性，从而使得CRN成为一门可行的编程语言。CRN设计的化学理论基础在于化学反应质量动力学(mass action kinetics)。这是一种利用微分方程描述反应体系中物质动力学特性的方法，其相关的数学推导、整理在文献[4,5]等论文中已完成。反应动力学利用转化关系、反应的速率常数等参数，构建一组常微分方程，通过求解系统中各函数的数值解，从而确定物质浓度随时间的变化函数。利用此理论，CRN的设计与分析可以借助常微分方程的理论，而CRN的仿真也可以借助常微分方程的数值求解工具。
而在抽象的CRN与具体的湿实验实现之间，需要有一道桥梁，将前者映射到后者。DNA材料已被证明是一种有效的介质，可以用来映射形式化的化学反应。一个关键问题是如何使用DNA反应在现实世界中实现这种形式化的反应，保留原有反应的转化关系和动力学特性。 德克萨斯州立大学奥斯汀分校的David Soloveichik等人在发表在《美国国家科学院院刊》的论文[6]中提出了一种DNA反应模板设计方法。在这项工作中，他们提出了一套映射模型：反应物个数小于等于二的抽象的反应，在满足速率常数的一些数学假设的情况下，可以直接代入此模型映射为DNA的反应，并且保留原有的动力学特性。基于该模板，理论上设计的少于三种反应物的反应可以很容易地映射到DNA链置换反应。此外，对于双分子反应，还存在加州理工学院的钱璐璐等人提出的基于DNA链置换反应的设计[7]，用以映射双分子的形式化反应。该模型可以处理可逆和不可逆形式反应，同时具有可扩展性，单分子反应和高阶反应可以类似地构建。文献[8]中的实验工作基于相似的机理，表明双分子反应可以映射为DNA链置换反应的级联。荧光实验证明了级联的DNA反应可以在总体上模拟原有的形式反应，并保留其动力学特性。这些相关的理论使得分子计算领域的设计者在设计CRN时，只考虑其DNA可行性而不必考虑序列、DNA拓扑结构等湿实验细节。
2. 分子计算系统设计的相关工作
借助前述的相关理论，许多分子计算系统设计的例子已经发表。
文献[9]解决了利用化学反应实现数字电路时，逻辑“0”和“1”无法区分的问题，从而使得数字逻辑设计在化学反应中的实现成为可能。文献[10]中提出了化学反应网络中逻辑综合的方法，可以将组合逻辑描述综合为CRN中的反应，从而用化学反应实现所需的逻辑功能。组合逻辑电路即可由此在化学反应体系中实现。在文献[11]中，作者从称为DNA门的简单构件开始，开发了用于大规模DNA电路设计的抽象模型。 作者表明，按照提出的方法，可以有效地构造诸如前馈数字电路之类的电路。 基于这种构造方法，文献[12]提出了一种DNA计算系统中相对复杂的数字逻辑电路的设计。 该设计基于双轨表示和“跷跷板”门模型[11，12]，这使得逻辑运算（例如AND，OR）和NOT可以通过DNA链置换反应实现。这种逻辑门被证明是可级联的，作者们构建了一个四位平方根的DNA电路作为设计案例，以验证DNA逻辑电路的可扩展性和计算能力。而除了实现组合逻辑，借助文献[13]中实现的分子时钟，时序逻辑电路实现也可完成。在文献[14]中，时钟的设计被进一步优化，使得设计出的CRN更易于被DNA链置换反应所实现。时钟、时序逻辑在CRN中的设计与实现也被应用到多个应用场景中，有许多相关的工作被提出，例如文献[15]中，作者提出了可用于数字信号处理的CRN的设计，并验证了其可行性。CRN中的时钟以及时序逻辑的实现方法事实上极大地扩展了CRN的适用范围，方便了CRN的设计，使之更接近于传统的编程，CRN的设计者从此只需将各种所需指令依次列出并映射到CRN，大大方便了功能电路的实现。借助于此，在2018年，德克萨斯大学奥斯汀分校的David Soloveichik组甚至开发了一款编译器[16]，利用行为级的描述直接生成CRN，这项工作将分子计算系统的设计过程提高一个抽象层次，使得更复杂的系统的实现成为可能。
同时，当不使用将具有特定功能的化学反应系统映射为数字电路的思路来实现这些功能时，也出现了其他利用化学反应实现计算的研究。文献[17]利用化学反应网络，实现了一个马尔科夫链。文献[18]探讨了利用化学反应网络进行数值计算的方法，同时也给出了该方法应用在神经网络中的例子。文献[19]利用DNA反应，实现了一个具有学习线性函数功能的系统。在文献[20]中，来自加州理工学院的研究人员基于“winner-take-all”模型，设计了一个用于实现模式识别的神经网络，并在实验中成功实现，有力证明了化学反应在此类应用中的可行性。但是，相关的计算方法或通用性不佳，或复杂性高，均不适合用于设计复杂系统。因此，一个新的计算模型设计成为必需。
[1] Adleman, Leonard M. 'Molecular computation of solutions to combinatorial problems.' Science 266.5187 (1994): 1021-1024.
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