論文の概要: From Paper to Program: A Multi-Stage LLM-Assisted Workflow for Accelerating Quantum Many-Body Algorithm Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04089v1
- Date: Sun, 05 Apr 2026 12:12:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.913482
- Title: From Paper to Program: A Multi-Stage LLM-Assisted Workflow for Accelerating Quantum Many-Body Algorithm Development
- Title（参考訳）: 論文からプログラムへ:量子多体アルゴリズムの高速化のための多段階LCM支援ワークフロー
- Authors: Yi Zhou,
- Abstract要約: 量子多体理論をスケーラブルなソフトウェアに変換するには、伝統的に数ヶ月の労力を要する。
物理研究グループを模倣する多段階ワークフローを用いてこれを解決する。
我々は,密度行列再正規化グループエンジンを生成することにより,この手法を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.866193347313755
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Translating quantum many-body theory into scalable software traditionally requires months of effort. Zero-shot generation of tensor network algorithms by Large Language Models (LLMs) frequently fails due to spatial reasoning errors and memory bottlenecks. We resolve this using a multi-stage workflow that mimics a physics research group. By generating a mathematically rigorous LaTeX specification as an intermediate blueprint, we constrain the coding LLM to produce exact, matrix-free $\mathcal{O}(D^3)$ operations. We validate this approach by generating a Density-Matrix Renormalization Group (DMRG) engine that accurately captures the critical entanglement scaling of the Spin-$1/2$ Heisenberg model and the symmetry-protected topological (SPT) order of the Spin-$1$ AKLT model. Testing across 16 combinations of leading foundation models yielded a 100\% success rate. By compressing a months-long development cycle into under 24 hours ($\sim 14$ active hours), this framework offers a highly reproducible paradigm for accelerating computational physics research.
- Abstract（参考訳）: 量子多体理論をスケーラブルなソフトウェアに変換するには、伝統的に数ヶ月の労力を要する。
大規模言語モデル(LLM)によるテンソルネットワークアルゴリズムのゼロショット生成は、空間的推論誤差とメモリボトルネックによって頻繁に失敗する。
物理研究グループを模倣する多段階ワークフローを用いてこれを解決する。
数学的に厳密なLaTeX仕様を中間青写真として生成することにより、コーディング LLM を行列のない正確な $\mathcal{O}(D^3)$ 演算に制約する。
我々は,Spin-1/2$Heisenbergモデルの臨界エンタングルメントスケーリングとSpin-1/2$AKLTモデルの対称性保護トポロジカル(SPT)オーダーを正確にキャプチャする密度行列正規化グループ(DMRG)エンジンを生成することにより,このアプローチを検証する。
主要なファンデーションモデルを16の組み合わせでテストした結果、100\%の成功率を得た。
このフレームワークは、1ヶ月に及ぶ開発サイクルを24時間以下に圧縮する("\sim 14$ active hours")ことで、計算物理学の研究を加速するための非常に再現性の高いパラダイムを提供する。
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