論文の概要: Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.22367v1
• Date: Thu, 15 Oct 2026 17:59:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-17 06:09:33.283253
• Title: Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる最先端量子回路の発見
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)が回路設計を提案し,独立評価器がそれらを検証し,評価する進化的枠組みを提案する。 8つのタスクのうち7つにおいて、検出された回路はトフォリ数とクビット数の両方を著しく減少させる。 8番目の探索では、素体モジュラーインバージョンのための新しい可逆的アーキテクチャが発見された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43553942673960666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Significant efforts are currently being directed toward the implementation of large-scale quantum information processors, but realizing useful quantum advantage also requires the development of efficient quantum algorithms. While for many practical problems the dominant resource costs are associated with a small set of computational primitives, optimizing them in the quantum setting presents unique challenges, including a reversibility constraint absent from ordinary classical computation. Here we introduce an evolutionary framework in which large language models (LLMs) propose circuit designs and an independent evaluator verifies and scores them. We apply this framework to tasks spanning numerical computation, chemistry, optimization, quantum simulation, and number theory. In seven of the eight tasks, the discovered circuits significantly reduce both Toffoli and qubit counts relative to the state of the art. In the eighth, the search discovers a new reversible architecture for prime-field modular inversion. By handling reversibility differently, the architecture makes divsteps -- a classical algorithm previously impractical for reversible integer arithmetic -- viable and substantially improves the Toffoli-qubit trade-off for modular inversion. These results open the door for evaluator-guided LLM co-design of new algorithmic structures for quantum computation.
• Abstract（参考訳）: 現在、大規模な量子情報プロセッサの実装に向けた重要な取り組みが進められているが、有用な量子優位性を実現するためには、効率的な量子アルゴリズムの開発も必要である。 多くの現実的な問題に対して、支配的なリソースコストは計算プリミティブの小さなセットと関連付けられており、量子設定でそれらを最適化することは、通常の古典的な計算に欠かせない可逆性制約を含む、ユニークな課題をもたらす。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)が回路設計を提案し,独立評価器がそれらを検証し,評価する進化的枠組みを紹介する。 この枠組みを数値計算、化学、最適化、量子シミュレーション、数論に応用する。 8つのタスクのうち7つのタスクにおいて、検出された回路は、最先端と比較してトフォリ数とクビット数の両方を著しく減少させる。 8番目の探索では、素体モジュラーインバージョンのための新しい可逆的アーキテクチャが発見された。 可逆性を別々に扱うことで、アーキテクチャは、以前は可逆整数算術では実用的ではなかった古典的なアルゴリズムである divsteps を可能とし、モジュラインバージョンに対するToffoli-qubitのトレードオフを大幅に改善する。 これらの結果は、量子計算のための新しいアルゴリズム構造を評価器誘導型LLMで設計するための扉を開く。

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