論文の概要: Are LLMs Good For Quantum Software, Architecture, and System Design?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26904v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 18:23:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.688611
• Title: Are LLMs Good For Quantum Software, Architecture, and System Design?
• Title（参考訳）: LLMは量子ソフトウェア、アーキテクチャ、システム設計に適しているか?
• Authors: Sourish Wawdhane, Poulami Das,
• Abstract要約: 量子コンピュータは、物理、化学、暗号解析、医療など、多くの重要な領域における問題に対して、膨大な計算スピードアップを約束する。 何十年にもわたっての研究にもかかわらず、実用性の時代に入るには程遠い。 アルゴリズムの量子力学特性を物理的状態変換に変換することができる成熟したソフトウェア、アーキテクチャ、システムソリューションの欠如は、技術進歩の遅さの根底にある重要な要素である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1428160198646473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computers promise massive computational speedup for problems in many critical domains, such as physics, chemistry, cryptanalysis, healthcare, etc. However, despite decades of research, they remain far from entering an era of utility. The lack of mature software, architecture, and systems solutions capable of translating quantum-mechanical properties of algorithms into physical state transformations on qubit devices remains a key factor underlying the slow pace of technological progress. The problem worsens due to significant reliance on domain-specific expertise, especially for software developers, computer architects, and systems engineers. To address these limitations and accelerate large-scale high-performance quantum system design, we ask: Can large language models (LLMs) help with solving quantum software, architecture, and systems problems? In this work, we present a case study assessing the performance of LLMs on quantum system reasoning tasks. We evaluate nine frontier LLMs and compare their performance to graduate UT Austin students on a set of quantum computing problems. Finally, we recommend several directions along which research and engineering development efforts must be pursued.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、物理、化学、暗号解析、医療など、多くの重要な領域における問題に対して、膨大な計算スピードアップを約束する。 しかし、何十年にもわたっての研究にもかかわらず、実用性の時代に入るには程遠い。 量子力学特性を量子ビットデバイス上の物理状態変換に変換することができる成熟したソフトウェア、アーキテクチャ、システムソリューションの欠如は、技術進歩の遅さの根底にある重要な要素である。 この問題はドメイン固有の専門知識、特にソフトウェア開発者、コンピュータアーキテクト、システムエンジニアに大きく依存しているために悪化する。 大規模言語モデル(LLM)は、量子ソフトウェア、アーキテクチャ、システム問題の解決に役立ちますか? 本研究では,量子システム推論タスクにおけるLLMの性能を評価するケーススタディを提案する。 我々は,9つのフロンティアLLMを評価し,その性能を,UTオースチンの大学院生の量子コンピューティング問題と比較した。 最後に、研究・工学開発を追求しなければならないいくつかの方向を推奨する。

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