論文の概要: LLM-Driven Cross-Paradigm Design for Quantum Optimal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.17498v1
• Date: Mon, 20 Jul 2026 03:05:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.479803
• Title: LLM-Driven Cross-Paradigm Design for Quantum Optimal Control
• Title（参考訳）: 量子最適制御のためのLCM駆動クロスパラダイム設計
• Abstract要約: QOC-Workbenchは、監査可能な大規模言語モデル(LLM)駆動のワークフローで、クロスパラダイムプロトコル設計のための自動量子コサイディストとして機能する。 このアプローチは、Rydberg-atom-independent-set arrays, Case 2 interacting XXZ spin chains, Case 3 transverse-field Ising modelの3つの異なる設定で示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8312877398178786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum optimal control (QOC) underpins adiabatic quantum computation, quantum annealing, and quantum state engineering, yet practical deployment is fundamentally bottlenecked by strict hardware constraints and substantial expert effort required to design protocols for each problem instance. To overcome this, we introduce QOC-Workbench, an auditable, large language model (LLM)-driven workflow that acts as an automated quantum co-scientist for cross-paradigm protocol design. Going beyond traditional numerical optimizers that merely tune parameters within a fixed formula, the LLM autonomously parses physics literature, proposes structural hypotheses, and writes code to validate them by direct simulation. This workflow supports cross-paradigm design by accumulating control motifs across tasks. We demonstrate this approach across three distinct settings: Case 1, Rydberg-atom maximum-independent-set arrays; Case 2, interacting XXZ spin chains; and Case 3, random transverse-field Ising models. In Cases 1 and 2, the workflow autonomously discovers hardware-compliant auxiliary controls, target catalysts, and schedule deformations that outperform literature baselines. In Case 3, it addresses the computational bottleneck of variational counterdiabatic driving by escalating from per-instance optimization to an amortized graph-neural-network generator, successfully transferring learned coefficient paths to larger unseen systems. By actively bridging the gap between theoretical algorithms and experimental restrictions across distinct control paradigms and Hamiltonian families, QOC-Workbench establishes a continuously evolving, cross-paradigm methodology for autonomous quantum control.
• Abstract（参考訳）: 量子最適制御(QOC)は、断熱的量子計算、量子アニール、量子状態工学の基盤となっているが、実際的な展開は、厳密なハードウェア制約と、各問題インスタンスのプロトコルの設計に必要な相当な専門家の努力によって根本的にボトルネックになっている。 この問題を解決するために、我々はQOC-Workbenchを紹介した。これは監査可能な大規模言語モデル(LLM)駆動のワークフローで、クロスパラダイムプロトコル設計のための自動量子コサイディストとして機能する。 固定式内でパラメータをチューニングする従来の数値オプティマイザを超えて、LLMは物理文献を自律的に解析し、構造仮説を提案し、それらを直接シミュレーションで検証するためにコードを書く。 このワークフローは、タスク間の制御モチーフを蓄積することで、パラダイム横断設計をサポートする。 このアプローチは、Rydberg-atom max-independent-set arrays, Case 2 interacting XXZ spin chains, Case 3 transverse-field Ising modelの3つの異なる設定で示される。 ケース1と2では、ワークフローは、ハードウェア準拠の補助制御、ターゲット触媒、および文学ベースラインを上回るスケジュール変形を自律的に検出する。 ケース3では、インスタンスごとの最適化からアモルティズドグラフニューラルネットジェネレータにエスカレートし、学習された係数パスをより大きな未知のシステムに転送することで、変分反断熱駆動の計算ボトルネックに対処する。 理論アルゴリズムと異なる制御パラダイムとハミルトン族の間の実験的制約のギャップを積極的に埋めることによって、QOC-Workbenchは自律的な量子制御のための継続的な進化するクロスパラダイム方法論を確立している。

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