論文の概要: Differentiable Logical Programming for Quantum Circuit Discovery and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08880v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 16:40:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.371003
• Title: Differentiable Logical Programming for Quantum Circuit Discovery and Optimization
• Title（参考訳）: 量子回路探索と最適化のための微分論理プログラミング
• Authors: Antonin Sulc,
• Abstract要約: 本稿では,量子回路設計を微分可能な論理プログラミング問題として再設計する,ニューロシンボリック・フレームワークを提案する。 我々のモデルは、学習可能で連続的な真理値のセットとして、潜在的な量子ゲートとパラメータ化された操作の足場を表す」。 本稿では,133量子ビットのIBM Torinoプロセッサ上でのハードウェア・アウェア適応実験について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15229257192293197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing high-fidelity quantum circuits remains challenging, and current paradigms often depend on heuristic, fixed-ansatz structures or rule-based compilers that can be suboptimal or lack generality. We introduce a neuro-symbolic framework that reframes quantum circuit design as a differentiable logic programming problem. Our model represents a scaffold of potential quantum gates and parameterized operations as a set of learnable, continuous ``truth values'' or ``switches,'' $s \in [0, 1]^N$. These switches are optimized via standard gradient descent to satisfy a user-defined set of differentiable, logical axioms (e.g., correctness, simplicity, robustness). We provide a theoretical formulation bridging continuous logic (via T-norms) and unitary evolution (via geodesic interpolation), while addressing the barren plateau problem through biased initialization. We illustrate the approach on tasks including discovery of a 4-qubit Quantum Fourier Transform (QFT) from a scaffold of 21 candidate gates. We also report a hardware-aware adaptation experiment on the 133-qubit IBM Torino processor, where the method improved fidelity by 59.3 percentage points in a localized routing task while adapting to hardware failures.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度量子回路の設計は依然として困難であり、現在のパラダイムは、しばしば、最適以下あるいは汎用性に欠けるヒューリスティック、固定アンザッツ構造やルールベースのコンパイラに依存している。 本稿では,量子回路設計を微分可能な論理プログラミング問題として再設計する,ニューロシンボリック・フレームワークを提案する。 我々のモデルは、潜在的な量子ゲートとパラメータ化された操作の足場を、学習可能で連続的な ``truth value'' または ``switches'' $s \in [0, 1]^N$ の集合として表現している。 これらのスイッチは、ユーザ定義の微分可能な論理公理(例えば、正確性、単純性、堅牢性)の集合を満たすために、標準勾配勾配により最適化される。 我々は、(Tノルムによる)連続論理と(測地補間による)ユニタリ進化をブリッジする理論的な定式化を行い、バイアス付き初期化によるバレンプラトー問題に対処する。 本稿では,21個の候補ゲートの足場から4量子量子フーリエ変換(QFT)の発見を含むタスクに対するアプローチについて述べる。 また、133量子ビットのIBM Torinoプロセッサ上でのハードウェア対応適応実験を報告し、ハードウェア故障に対応しながら、局所的なルーティングタスクにおいて、59.3%の精度向上を実現した。

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