論文の概要: QuantumMind: Constraint-Grounded Agentic Reasoning for Speedup Analysis in Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07743v1
- Date: Fri, 07 Aug 2026 20:21:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.492834
- Title: QuantumMind: Constraint-Grounded Agentic Reasoning for Speedup Analysis in Quantum Computing
- Title（参考訳）: QuantumMind: 量子コンピューティングにおける高速化解析のための制約付きエージェント推論
- Abstract要約: 我々は、量子加速仮説の生成と保守的なスクリーニングのための監査可能なエージェントワークフローであるQuantumMindを提案する。
公的なタスクを形式化し、構造と古典的なボトルネックを分析し、スコープ化された候補スキームを構築する。
我々は,タスク適応型7つのプロンプトとエージェント制御に対するQuantumMindの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.648434508009988
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying a meaningful quantum speedup requires more than matching a classical problem to a familiar quantum primitive: the claim must preserve the task, respect access and output models, expose required promises, and remain within a defensible complexity scope. We present QuantumMind, an auditable agentic workflow for generating and conservatively screening quantum-acceleration hypotheses. A fixed sequence of typed, role-specialized actions formalizes the public task, analyzes structure and classical bottlenecks, matches a source-linked registry of quantum primitives and barriers, and constructs a scoped candidate scheme. A deterministic ten-check validator assigns the authoritative verdict; completed states are compiled into a Quantum Acceleration Evidence Graph and passed through a downward-only research screen that cannot strengthen the decision. We evaluate QuantumMind against seven task-adapted prompting and agentic controls on 582 identical open-discovery tasks. Under the frozen Open-Discovery Score (ODS), QuantumMind obtains 53.1 mean ODS, exceeding the strongest baseline by 17.3 points (48.2% relative), and wins 355 of 582 paired tasks against that baseline. It passes the graph audit on 99.8% of tasks, compared with 43.6% for the strongest baseline, and ranks first in all seven task families. The results indicate that typed state transitions and deterministic evidence control contribute beyond fluent generation alone.
- Abstract（参考訳）: 有意義な量子スピードアップを特定するには、古典的な問題をよく知られた量子プリミティブに一致させる以上のことが必要である:クレームはタスクを保存し、アクセスと出力モデルを尊重し、必要な約束を公開し、防御可能な複雑性の範囲内に留まらなければならない。
我々は、量子加速仮説の生成と保守的なスクリーニングのための監査可能なエージェントワークフローであるQuantumMindを提案する。
型付きロール特殊化アクションの固定シーケンスは、公開タスクを形式化し、構造と古典的ボトルネックを分析し、量子プリミティブとバリアのソースリンクレジストリにマッチし、スコープ付き候補スキームを構築する。
決定論的10チェック検証器は、権威的判断を割り当て、完了した状態は量子加速証拠グラフにコンパイルされ、決定を強化することができない下向きのみの研究画面を通過する。
我々は,タスク適応型7つのプロンプトとエージェント制御に対するQuantumMindの評価を行った。
フリーズドオープン-Discovery Score (ODS)の下では、QuantumMindは53.1の平均ODSを獲得し、最強のベースラインを17.3ポイント(48.2%)上回り、そのベースラインに対して582のペアタスクのうち355で勝利した。
99.8%のタスクでグラフ監査に合格し、最強のベースラインでは43.6%、タスクファミリーでは第1位となっている。
その結果、型付き状態遷移と決定論的エビデンス制御は、流動的な生成のみに留まらないことが示唆された。
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