論文の概要: A Protocol-Guided LLM Agent for Quantum Program Synthesis and Execution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20258v1
- Date: Tue, 28 Jul 2026 16:59:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.646821
- Title: A Protocol-Guided LLM Agent for Quantum Program Synthesis and Execution
- Title（参考訳）: 量子プログラム合成・実行のためのプロトコル誘導LDMエージェント
- Abstract要約: 本研究では,プロトコル誘導型大規模言語モデル (LLM) による量子プログラム合成と実行のためのエージェントワークフローを評価する。
このワークフローは、回路生成、評価器誘導修理、量子処理ユニット(QPU)のデプロイメントを組み合わせたものである。
240回の試験で、プロトコルガイダンスは評価器の完成率を80.0%から99.2%に引き上げ、平均修理時間を2.56から0.75に下げ、平均処理時間を55.70から30.58に下げた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study evaluates a protocol-guided large language model (LLM) agent workflow for quantum program synthesis and execution. A versioned YAML protocol specifies interface and quantum-semantic requirements while leaving circuit design to the model. The workflow combines Qiskit circuit generation, evaluator-guided repair, and quantum processing unit (QPU) deployment. A matched ablation evaluates four LLM endpoints using the variational quantum eigensolver (VQE) for H$_2$, the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) for MaxCut, and Fashion-MNIST quantum-kernel classification. Across 240 trials, protocol guidance increased evaluator completion from 80.0\% to 99.2\%, reduced mean repairs from 2.56 to 0.75, and reduced mean agent time from 55.70 to 30.58~s. Provider-reported token use decreased for three of four endpoints. Completed VQE trials meeting chemical accuracy increased from 16/40 to 29/40, while valid QAOA approximation ratios remained comparable. Semantic review identified rank-one fidelity kernels, reinforcing the distinction between evaluator completion and semantic validity. A 210-run IBM QPU study evaluated the combined generation-and-selection pipelines and confirmed deployment feasibility. The results support protocol guidance as a software-reliability layer that must be complemented by quantum-semantic validation.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,プロトコル誘導型大規模言語モデル (LLM) による量子プログラム合成と実行のためのエージェントワークフローを評価する。
バージョン付きYAMLプロトコルは、回路設計をモデルに残しながら、インターフェースと量子シーケンス要求を指定する。
このワークフローは、Qiskit回路生成、評価器誘導修復、量子処理ユニット(QPU)デプロイメントを組み合わせたものである。
一致するアブレーションは、H$_2$の変分量子固有解法(VQE)、MaxCutの量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)、Fashion-MNIST量子カーネル分類を用いて、4つのLCMエンドポイントを評価する。
240回の試験で、プロトコルガイダンスは評価器の完成度を80.0\%から99.2\%に引き上げ、平均修理時間を2.56から0.75に下げ、平均処理時間を55.70から30.58に短縮した。
プロバイダがレポートするトークンの使用は、4つのエンドポイントのうち3つで減少した。
化学精度を満たす完全VQE試験は16/40から29/40に増加したが、有効なQAOA近似比は同等であった。
セマンティックレビューはランク1の忠実度カーネルを特定し、評価器の完成と意味論的妥当性の区別を強化した。
210人のIBM QPU研究は、生成と選択を組み合わせたパイプラインを評価し、デプロイメントの実現可能性を確認した。
結果は、量子セマンティック検証によって補完されなければならないソフトウェア-信頼性層としてプロトコルガイダンスをサポートする。
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