論文の概要: Quantum Circuit Reasoning Models: A Variational Framework for Differentiable Logical Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07871v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 23:15:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.533598
• Title: Quantum Circuit Reasoning Models: A Variational Framework for Differentiable Logical Inference
• Title（参考訳）: 量子回路推論モデル:微分論理推論のための変分フレームワーク
• Authors: Andrew Kiruluta,
• Abstract要約: 本稿では、量子回路推論モデル(QCRM)と呼ばれる新しい推論アーキテクチャについて紹介する。 論理規則を命題量子状態上のユニタリ変換として符号化する方法を示す。 本稿では, 科学的, 生医学的, 化学的推論領域に適用可能な, 構成可能な推論モデルのための, 識別可能なハイブリッドコンポーネントとして, QRL(Quantum Reasoning Layer)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This report introduces a novel class of reasoning architectures, termed Quantum Circuit Reasoning Models (QCRM), which extend the concept of Variational Quantum Circuits (VQC) from energy minimization and classification tasks to structured logical inference and reasoning. We posit that fundamental quantum mechanical operations, superposition, entanglement, interference, and measurement, naturally map to essential reasoning primitives such as hypothesis branching, constraint propagation, consistency enforcement, and decision making. The resulting framework combines quantum-inspired computation with differentiable optimization, enabling reasoning to emerge as a process of amplitude evolution and interference-driven selection of self-consistent states. We develop the mathematical foundation of QCRM, define its parameterized circuit architecture, and show how logical rules can be encoded as unitary transformations over proposition-qubit states. We further formalize a training objective grounded in classical gradient descent over circuit parameters and discuss simulation-based implementations on classical hardware. Finally, we propose the Quantum Reasoning Layer (QRL) as a differentiable hybrid component for composable reasoning models applicable to scientific, biomedical, and chemical inference domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子回路推論モデル(QCRM, Quantum Circuit Reasoning Models)と呼ばれる新しい推論アーキテクチャについて紹介する。 我々は、基本的な量子力学的操作、重ね合わせ、絡み合い、干渉、測定を自然に仮説分岐、制約伝播、一貫性の強制、意思決定といった基本的な推論プリミティブにマップしていると仮定する。 結果として得られるフレームワークは、量子インスパイアされた計算と微分可能な最適化を組み合わせることで、振幅の進化と干渉駆動による自己整合状態の選択のプロセスとして推論が出現することを可能にする。 我々はQCRMの数学的基盤を開発し、そのパラメータ化回路アーキテクチャを定義し、論理規則を命題量子状態上のユニタリ変換としてエンコードする方法を示す。 さらに、回路パラメータに対する古典的勾配降下に基づく学習目標を定式化し、古典的ハードウェア上でのシミュレーションに基づく実装について議論する。 最後に, 科学的, 生医学的, 化学的推論領域に適用可能な, 構成可能な推論モデルのための, 識別可能なハイブリッドコンポーネントとして, QRLを提案する。

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