論文の概要: Evolving Quantum Error-Correcting Encodings for Molecular Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25870v1
- Date: Wed, 24 Jun 2026 14:19:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.356642
- Title: Evolving Quantum Error-Correcting Encodings for Molecular Simulation
- Title（参考訳）: 分子シミュレーションのための進化的量子誤り補正符号化
- Abstract要約: 言語モデルがプログラムを編集し、外部検証器が結果をスコアし、ハイスコアプログラムを保持・変更する。
ケーススタディでは、このループをfermion-to-qubitエンコーディングであるGeneralized Superfast (GSE)に適用する。
我々の知る限り、これらは高密度の分子ハミルトニアンに対して3ドルを超える距離のGSE/スーパーファストエンコーディングである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6372261626436676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Useful quantum algorithms require many coupled discrete design choices. We study LLM-driven evolutionary program synthesis -- a language model edits a program, an external verifier scores the result, and high-scoring programs are retained and re-mutated -- as a tool for quantum-computing research. As a case study, we apply this loop to the Generalized Superfast Encoding (GSE), a fermion-to-qubit encoding whose prior molecular constructions reach code distance $3$. The search discovered interpretable constructor programs whose codes have \emph{exact} distance $5$ on the molecular instances tested, and distance $6$ on one $20$-mode instance, under strict stabilizer-coset semantics. To our knowledge these are the first GSE/superfast encodings beyond distance $3$ for dense molecular Hamiltonians. A second search, guided by verifier analysis of the first artifact, found a circulant constructor that reaches a five-qubits-per-mode floor on the tested $12$-, $14$-, $16$-, and $20$-mode instances, with certified dense-rule fallback at the failing $18$-mode case. As secondary resource descriptors, in a code-capacity \emph{memory} comparison at $p=10^{-3}$ the resulting encodings use $4.2$--$5.0\times$ fewer data qubits than a scoped per-mode Jordan--Wigner $+$ $[[25,1,5]]$ surface route and have $3.4$--$8.2\times$ lower logical-failure rates under finite-weight decoding tables with explicit truncation brackets; we claim no circuit-level fault-tolerance or Trotter-cost advantage. The search trajectory illustrates a general operating lesson: rewarding distance alone selects trivial dense graphs, whereas holding verified distance fixed and rewarding compression selects structured rules.
- Abstract（参考訳）: 有用な量子アルゴリズムは、多くの個別の設計選択を必要とする。
LLMによる進化的プログラム合成(言語モデルでプログラムを編集し、外部検証器で結果をスコアし、ハイスコアプログラムを保持・変更)を量子コンピュータ研究のツールとして研究する。
ケーススタディでは、このループを、フェルミオンから量子ビットへの符号化であるGeneralized Superfast Encoding (GSE) に適用する。
解析の結果、コードにテストされた分子のインスタンスで5ドル、20ドルモードのインスタンスで6ドル、厳密なスタビライザー・コセットのセマンティクスの下で、解釈可能なコンストラクタプログラムが見つかった。
我々の知る限り、これらは高密度の分子ハミルトニアンに対して3ドルを超える距離のGSE/スーパーファストエンコーディングである。
第1のアーティファクトの検証分析によって導かれた第2の探索では、テスト対象の12ドル、14ドル、16ドル、20ドルのインスタンスの5キュービットのフロアに到達した循環コンストラクタが見つかった。
二次リソース記述子として、コード-キャパシティ \emph{Memory} comparison at $p=10^{-3}$ のエンコーディングでは、4.2$--$5.0\times$データキュービットをスコープごとのJordan--Wigner $+$[[25,1,5]]$サーフェスルートで、3.4$-$8.2\times$有限重デコードテーブルで論理的エラー率を下げる。
報奨距離のみは自明な高密度グラフを選択するが、検証された距離を固定し、報奨圧縮は構造化されたルールを選択する。
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