論文の概要: When Close Enough Is Not Enough: Autoregressive Drift in Quantum Circuit Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12780v1
• Date: Tue, 14 Jul 2026 13:56:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 17:08:30.162343
• Title: When Close Enough Is Not Enough: Autoregressive Drift in Quantum Circuit Synthesis
• Title（参考訳）: 量子回路合成における自己回帰ドリフト
• Abstract要約: フォールトトレラントコンピューティングのための量子回路最適化は、Tゲートのような高価な非クリフォード資源を最小化しながら、正確な機能的等価性を必要とする。 構造化回路トークン化を用いた44.8Mパラメータエンコーダデコーダ変換器を用いてこの問題について検討する。 パラメータ化回路では、変圧器からの構造、古典的な最適化から得られる角度のハイブリッドアプローチにより、3-6量子ビット回路上で1.000の正中性が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum circuit optimization for fault-tolerant computing requires exact functional equivalence while minimizing expensive non-Clifford resources such as T gates. We study this problem using a compact 44.8M-parameter encoder-decoder transformer with structured circuit tokenization, evaluating on parameterized circuits (2-6 qubits) and Clifford+T circuits (3-6 qubits). On parameterized circuits, a hybrid approach -- structure from the transformer, angles from classical optimization -- achieves median fidelity 1.000 on 3-6 qubit circuits. On Clifford+T circuits, where all gates are discrete and no post-processing is possible, the model learns valid syntax and accurate T-Count statistics, yet exact equivalence degrades sharply with target length -- from 88% on circuits with <=9 gates to near zero beyond 26 gates. We trace this failure to autoregressive drift: early-token divergence cascading irrecoverably through left-to-right decoding. Two levers partially mitigate the drift: inference-time strategies that generate multiple candidates and select via equivalence verification raise exact-match rates from 7% to 22.5%, while scaling training data by 2.5x pushes them to 39.5%. Yet the degradation with target length persists -- even with more data, exact equivalence drops from 94% on short circuits to under 4% beyond 26 gates. The contrast between settings is our central finding: when approximate outputs can be rescued by post-processing, the transformer succeeds; when exact discrete correctness is required, autoregressive drift limits reliability, with both inference-time search and data scaling as effective levers while training-side fine-tuning and model-level diversification are not.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントコンピューティングのための量子回路最適化は、Tゲートのような高価な非クリフォード資源を最小化しながら、正確な機能的等価性を必要とする。 本研究では, 44.8Mパラメータ・エンコーダ・デコーダ変換器を用いて, パラメータ化回路(2-6 qubits) とクリフォード+T回路 (3-6 qubits) について検討した。 パラメータ化回路では、変圧器からの構造、古典的な最適化から得られる角度のハイブリッドアプローチにより、3-6量子ビット回路上で1.000の正中性が得られる。 すべてのゲートが離散的で後処理が不可能なクリフォード+T回路では、モデルは有効な構文と正確なT-Count統計を学習するが、正確な等価性はターゲット長と鋭く低下する。 我々は、この失敗を自己回帰的ドリフト(左から右への復号)に辿り着く。 2つのレバーはドリフトを部分的に緩和する: 複数の候補を生成し、等価性検証を通じて選択する推論時戦略は、正確なマッチ率を7%から22.5%に引き上げ、トレーニングデータを2.5倍のスケールで39.5%に引き上げる。 たとえデータが多くても、短い回路では94%から26門を超える4%以下に正確な等価度が低下する。 予測時間探索とデータスケーリングの両方を有効レバーとし、トレーニング側の微調整とモデルレベルの多様化は行わないが、正確な離散的正確性が必要な場合、自己回帰的ドリフトの信頼性が要求される。

関連論文リスト

• CircuitsDNA: Discovering Unconventional Multi-Accuracy Arithmetic Circuits via Evolutionary Synthesis [1.10042698101905]
  AIワークロードはますます、需要に応じて計算精度を交換できる演算ユニットを必要としている。 この研究は、精度設定可能な演算回路を自動的に進化させる進化的フレームワークであるCircuitsDNAを導入している。 1)モード固有の精度要求を強制するためのマルチスレッドの検証可能性ミッター、2)リソース制限された検証可能性駆動探索、3)効果的な構造修正を優先するためのフィードバック駆動適応突然変異、の3つの主要な特徴を統合している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-01T18:03:46Z)
• Efficient Circuit Transpilation of Commuting Gates on 2D Grids [0.21485350418225238]
  本稿では,2 次元格子上の2 ビットゲートを交換するブロックからなる回路のトランスパイル方式を提案する。 我々は、ランダム正規グラフ上の最大カット(MC)とエルドス・レーニグラフ上の最大独立セット(MIS)に対するQAOAインスタンスに対するアプローチをベンチマークした。 標準手法と比較して、回路深さとゲート数を約2倍に減らし、最大80ドルキュービットの実験を可能にし、近似比を最大6.6%、MISは9.3%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-11T12:09:27Z)
• Constrained Decoding for Diffusion Language Models via Efficient Inference over Finite Automata [57.27430779838529]
  有限オートマトンとして表現可能な任意の制約の下で,制約付き平均場後部からサンプリングする,正確かつトラクタブルなアルゴリズムを提案する。 このアプローチは、構築による制約満足度を保証し、欲求とサンプリングベースのデコーディングの両方をサポートし、並列およびブロックワイドデコーディングと互換性がある。 Dream-7B と LLaDA-8 の実証的な評価は、様々なタスクにおいてかなりの精度の向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-08T05:48:57Z)
• Equivariant Reinforcement Learning for Clifford Quantum Circuit Synthesis [2.5234156040689233]
  我々は、全量子ビット接続を持つデバイスに対するクリフォード量子回路の問題点を考察する。 シンプレクティック行列表現のqubit relabelingと等価な新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T17:49:28Z)
• BPDQ: Bit-Plane Decomposition Quantization on a Variable Grid for Large Language Models [56.504879072674015]
  本稿では,ビットプレーンとスカラー係数による可変量子化グリッドを構成するビットプレーン分解量子化(BPDQ)を提案する。 BPDQは、1つのGTX 3090上でQwen2.5-72Bを83.85%のGSM8Kの精度で提供できる(ただし16ビットでは90.83%)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T02:54:37Z)
• Noise-Adaptive Quantum Circuit Mapping for Multi-Chip NISQ Systems via Deep Reinforcement Learning [0.0]
  本稿では,双方向長短期記憶に基づく動的雑音適応ネットワークを統合した深層強化学習フレームワークDeepQMapを提案する。 本手法は,量子系の動作の時間的表現を学習することで,ハードウェアのダイナミクスに継続的に適応する。 DeepQMapは平均回路忠実度が0.920 pm 0.023$であり、最先端のQUBO法よりも統計的に49.3%向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-22T14:27:55Z)
• Above 99.9% Fidelity Single-Qubit Gates, Two-Qubit Gates, and Readout in a Single Superconducting Quantum Device [58.154405222706146]
  2つのトランスモンキュービットがチューナブルカプラを介して結合された超伝導回路におけるキュービットカップラー結合強度のチューニングは、高忠実度単一および2キュービットゲートを可能にする。 我々は、平均で40hのCZゲート忠実度99.93%、同時シングルキュービットゲート忠実度99.98%、単一デバイスで99.94%以上の読み出し忠実度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-22T14:49:47Z)
• Fast, tunable, high fidelity cZ-gates between superconducting qubits with parametric microwave control of ZZ-coupling [0.0]
  超伝導量子ビットを用いた高フレキシブルパラメトリックカップリング方式を提案する。 完全に統合された2Dオンチップ・カプラの設計は、弱めの磁束調整しかできない。 ベンチマークの結果、パラメトリックSWAP c$Z$ gate は、平均忠実度が 99.44pm 0.09$% で、ゲート持続時間は 70ns であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T15:14:56Z)
• Accurate methods for the analysis of strong-drive effects in parametric gates [94.70553167084388]
  正確な数値と摂動解析手法を用いて効率的にゲートパラメータを抽出する方法を示す。 我々は,$i$SWAP, Control-Z, CNOT など,異なる種類のゲートに対する最適操作条件を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T02:02:54Z)
• Clifford Circuit Optimization with Templates and Symbolic Pauli Gates [11.978356827088595]
  クリフォード群(Clifford group)は、アダマール、CNOT、位相ゲートによって生成されるユニタリ群の有限部分群である。 ここでは、与えられたクリフォード群要素を実装する短い量子回路を見つける問題を考察する。 本手法は、全量子ビット接続を前提としたエンタングルゲート数を最小限にすることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-05T19:18:35Z)
• On the realistic worst case analysis of quantum arithmetic circuits [69.43216268165402]
  量子回路の設計における直観は誤解を招く可能性があることを示す。 また,T数を減らすことで,全深度を増大させることができることを示した。 リップルキャリーを用いた加算回路と乗算回路について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T21:36:16Z)
• The cost of universality: A comparative study of the overhead of state distillation and code switching with color codes [63.62764375279861]
  回路雑音下での2次元カラーコードにおけるTゲートの2つのFT実装を比較した。 コードスイッチングによりTゲートに対して0.07(1)%の回路ノイズ閾値を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-06T19:00:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。