論文の概要: Position: Quantum Program Generation Must Prioritize Validity Over Probabilistic Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15313v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 21:28:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.666264
• Title: Position: Quantum Program Generation Must Prioritize Validity Over Probabilistic Scaling
• Title（参考訳）: 位置: 量子プログラム生成は確率的スケーリングよりも妥当性を優先する必要がある
• Abstract要約: 自然言語とは異なり、量子回路は意味のある構文-意味的ギャップを示す数学的制約に厳密に固執する必要がある。 証明されていない量子プログラムのトレーニングは、モデルが構文を学ぶが、ヒルベルト空間の物理的意味を捉えないことを意味する。 本稿では,人間中心の副操縦士から検証者中心のエージェントへのピボットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.165225514185139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The scaling hypothesis assumes that increasing model parameters yields emergent reasoning capabilities. This position paper argues that applying this probabilistic paradigm to generic quantum circuit synthesis is a directional error. Unlike natural languages, quantum circuits require strict adherence to mathematical constraints that manifest a significant syntax-semantics gap. Training on unverified quantum programs means that models learn syntax but fail to capture the physical semantics of the Hilbert space. Since the valid subset of circuit designs decays exponentially with the number of qubits, post-hoc filtering is mathematically intractable. We propose a pivot from human-centric copilots to verifier-centric agents. We integrate hierarchical constraints, topological masks, and symbolic proxies directly into generation. Our analysis suggests that scale alone cannot bridge the validity gap. Verification-aware architectures offer a viable path for modular quantum program generation. These considerations point toward generation methods that encode task-specific rules of quantum information, rather than relying on imitation alone.
• Abstract（参考訳）: スケーリング仮説は、モデルパラメータの増加が創発的推論能力をもたらすと仮定する。 この位置紙は、この確率的パラダイムを汎用量子回路合成に適用することは方向性誤差であると主張している。 自然言語とは異なり、量子回路は意味のある構文-意味的ギャップを示す数学的制約に厳密に固執する必要がある。 証明されていない量子プログラムのトレーニングは、モデルが構文を学ぶが、ヒルベルト空間の物理的意味を捉えないことを意味する。 回路設計の有効な部分集合は量子ビットの数で指数関数的に崩壊するため、ポストホックフィルタリングは数学的に難解である。 本稿では,人間中心の副操縦士から検証者中心のエージェントへのピボットを提案する。 階層的制約、トポロジカルマスク、シンボルプロキシを直接生成に組み込む。 我々の分析は、スケールだけでは妥当性のギャップを埋めることはできないことを示唆している。 検証対応アーキテクチャは、モジュラー量子プログラム生成のための実行可能なパスを提供する。 これらの考察は、模倣のみに頼るのではなく、量子情報のタスク固有の規則を符号化する生成方法に向けられている。

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