論文の概要: Evolutionary Discovery of Bivariate Bicycle Codes with LLM-Guided Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02418v1
- Date: Mon, 01 Jun 2026 15:58:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:32.474591
- Title: Evolutionary Discovery of Bivariate Bicycle Codes with LLM-Guided Search
- Title（参考訳）: LLM誘導探索による二変量自転車符号の進化的発見
- Authors: Juan Cruz-Benito, Andrew W. Cross, David Kremer, Ismael Faro,
- Abstract要約: 量子LDPC符号探索では、大きな代数的設計空間を探索し、発見される任意の候補のパラメータと等価クラスを確実に証明する必要がある。
言語モデルがPythonプログラムを変異させるLLM誘導進化ワークフローを提案する。
5回のキャンペーンで約1,650回の進化的なイテレーションを実行し、約2倍の105ドルの候補コードを実行し、計算時間に$sim140$とLLM推論コストに$sim$US$400を必要とした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1038052779321077
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum LDPC code discovery requires searching large algebraic design spaces while reliably certifying the parameters and equivalence classes of any candidates found. We introduce an LLM-guided evolutionary workflow in which language models mutate Python programs that generate bivariate-bicycle and perturbed bivariate-bicycle code ansätze. Across five campaigns, the system performed approximately 1{,}650 evolutionary iterations, screened about $2 \times 10^5$ candidate codes, and required ${\sim}140$ hours of computation and ${\sim}$US\$400 in LLM inference cost. Candidate codes are evaluated through a staged validation pipeline combining $\mathrm{GF}(2)$ rank computation, distance estimation and certification, mixed-integer linear programming, BLISS Tanner-graph deduplication, decomposability analysis, and local-Clifford equivalence checks. At block length $n \leq 360$, the workflow identifies 465 distinct candidate codes: 97 CSS bivariate-bicycle codes and 368 non-CSS perturbed variants. The CSS search recovers known high-performing codes and finds new finite-length representatives, including an indecomposable [[288,16,12]] code and higher-weight codes with up to $k = 50$ at distance $d = 8$. The non-CSS search produces perturbed codes matching the gross-code figure of merit at [[144,12,12]], along with additional high-distance candidates reported as certified values or upper bounds according to MILP status. Overall, these results show that LLM-guided program evolution can serve as a practical tool for structured quantum-code discovery when paired with independent evaluation.
- Abstract（参考訳）: 量子LDPC符号探索では、大きな代数的設計空間を探索し、発見される任意の候補のパラメータと等価クラスを確実に証明する必要がある。
言語モデルがバイヴァリエート・バイサイクルを生成するPythonプログラムを変異させ,バイヴァリエート・バイサイクルコードアンセッツェを生成する,LLM誘導進化ワークフローを提案する。
5回のキャンペーンで、システムはおよそ1{,}650の進化的イテレーションを実行し、約2ドルの10^5$候補符号をスクリーニングし、計算時間${\sim}140$時間とLLM推論コスト${\sim}$US\$400を必要とした。
候補コードは、$\mathrm{GF}(2)$ランク計算、距離推定と認証、混合整数線形プログラミング、BLISSタナーグラフの重複、分解性解析、局所クリフォード等価チェックを組み合わせたステージ検証パイプラインで評価される。
ブロック長$n \leq 360$で、ワークフローは465の異なる候補コードを特定する。
CSS検索は、既知のハイパフォーマンスなコードを回復し、[[288,16,12]コードや、最大$k = 50$の高重量なコードを含む、新しい有限長の代表者を見つける。
この非CSS検索は[144,12,12]で、[144,12,12]で合計符号の値と一致する摂動符号を生成し、MILPステータスに従って、認証値または上限として報告された追加の高距離候補を生成する。
これらの結果から, LLM誘導プログラムの進化は, 独立性評価と組み合わせることで, 構造化量子コード発見の実用的なツールとなることが示唆された。
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