論文の概要: Leveraging verifiable structure in quantum circuits to find more efficient compilations with agentic AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23832v2
- Date: Wed, 21 Oct 2026 17:57:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-23 00:40:05.965414
- Title: Leveraging verifiable structure in quantum circuits to find more efficient compilations with agentic AI
- Title（参考訳）: エージェントAIによるより効率的なコンパイルを見つけるために量子回路の検証可能な構造を活用する
- Abstract要約: 量子回路のコンパイルを改善するためにAIエージェントを利用する効果的なパラダイムについて論じる。
3つの重要なアプリケーションについて議論することで、より広いアプローチの柔軟性を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.881538030476131
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We discuss an effective paradigm of utilizing AI agents to better compile quantum circuits when one can constrain bottleneck subroutines to have some form of classically verifiable structure. For example, when critical subroutines are composed exclusively of reversible classical logic, phasing operations, and measurement based uncomputation, one can efficiently simulate execution for classical inputs. This property facilitates efficient certification of approximate circuit synthesis via a form of fuzz testing, provided suitable assumptions on the input distribution. While this pattern was recently exploited to improve quantum cryptanalysis circuits, here we highlight the flexibility of the broader approach by discussing three important applications. (1) The computation of $1/\sqrt{x}$ that bottlenecks real space simulations of the Coulomb operator such as those important for modeling inertial confinement fusion reactors. (2) The decoding of Reed-Solomon codes which bottlenecks the decoded quantum interferometry algorithm when used to approximately solve the optimal polynomial intersection problem. And (3) the quantum look-up tables and controlled application of Givens rotations that bottleneck the most performant quantum algorithms for simulating chemistry in second quantization. We discuss reference implementations of these algorithms and how they can be constrained and verified in the interest of seeding a Kaggle competition designed to accelerate AI-based research into the optimization of their compilation.
- Abstract（参考訳）: 我々は、古典的に検証可能な構造を持つためにボトルネックサブルーチンを制約できる場合、AIエージェントを利用して量子回路をよりよくコンパイルする効果的なパラダイムについて論じる。
例えば、臨界サブルーチンが可逆的な古典論理、解析演算、測定に基づく非計算でのみ構成されている場合、古典的な入力の実行を効率的にシミュレートすることができる。
この特性は、入力分布に適切な仮定を与えるファズテストの形で、近似回路合成の効率的な認証を容易にする。
このパターンは近年、量子暗号回路の改善に利用されてきたが、ここでは、3つの重要な応用について議論することによって、より広範なアプローチの柔軟性を強調している。
1) 1/\sqrt{x}$の計算は、慣性閉じ込め核融合炉のモデリングにおいて重要なクーロン作用素の空間シミュレーションをボトルネックにする。
2) 最適多項式交叉問題を大まかに解くために, 復号化量子干渉法アルゴリズムのボトルネックとなるリード・ソロモン符号の復号化を行う。
(3) 量子のルックアップテーブルと、第2の量子化における化学をシミュレーションするための最も高性能な量子アルゴリズムをボトルネックとしたギフト回転の制御された応用。
我々は、これらのアルゴリズムの参照実装と、AIベースのコンパイル最適化の研究を加速させるように設計されたKaggleコンペティションのシード化に関心がある場合、それらがどのように制約され、検証されるかについて議論する。
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