論文の概要: Agentic Pipelines for Mapping Topological Codes to Quantum Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03329v1
- Date: Mon, 02 Nov 2026 15:51:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 05:05:33.460279
- Title: Agentic Pipelines for Mapping Topological Codes to Quantum Hardware
- Title（参考訳）: トポロジカルコードの量子ハードウェアへのマッピングのためのエージェントパイプライン
- Abstract要約: 本稿では,実効装置であるハミルトニアンが目標とする多体ハミルトニアンの低エネルギー部分空間を維持しているかどうかを確認するために,リーンを用いたAIエージェント支援ワークフローを提案する。
我々は、このアプローチを、トポロジカル量子誤差補正(QEC)で実証し、私たちの知る限り、コード空間をデバイスモデルの低エネルギー状態に接続する最初のリーン検証パイプラインを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9899633398596671
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mapping a prescribed many-body Hamiltonian to a particular quantum hardware is generally an approximate process, resulting in both intended and unwanted quantum dynamics. We introduce an AI-agent-assisted workflow that uses Lean to establish whether an effective device Hamiltonian retains the intended low-energy subspace of the target many-body Hamiltonian. We demonstrate this approach with topological quantum error correction (QEC), providing, to our knowledge, the first Lean-verified pipeline connecting a code space to low-energy states of a device model. Starting from qubits and parity checks, the pipeline constructs the ideal Hamiltonian whose lowest energy states form the intended code space, and determines the excitation gap that protects that code space. It then tests if the device retains the required number of isolated low-energy states and quantifies how closely their subspace matches the intended code space. We compare three bounds on unwanted energy shifts obtained by: summing the interaction strengths, grouping the anticommuting Pauli interactions, and diagonalizing the Hamiltonian. Pauli grouping yields a bound that is tighter than the conventional sum and closer to the diagonalization result, avoiding overly conservative compensation requirements. The workflow also identifies the strongest unwanted interactions and the qubits they affect, providing specific targets for improving device couplings and controls. We demonstrate our framework using an eight-qubit toric-code array on a superconducting device, where the same driven device generates both the required four-qubit interactions as well as unwanted dynamics. An AI agent identifies viable device parameters within a prescribed leakage budget, and Lean verifies four isolated low-energy states close to the ideal code space. Our workflow supports predictive hardware engineering for analog implementations of QEC codes.
- Abstract（参考訳）: 所定の多体ハミルトニアンを特定の量子ハードウェアにマッピングすることは概して近似過程であり、意図された量子力学と望ましくない量子力学の両方をもたらす。
本稿では,実効装置であるハミルトニアンが目標とする多体ハミルトニアンの低エネルギー部分空間を維持しているかどうかを確認するために,リーンを用いたAIエージェント支援ワークフローを提案する。
我々は、このアプローチを、トポロジカル量子誤差補正(QEC)で実証し、私たちの知る限り、コード空間をデバイスモデルの低エネルギー状態に接続する最初のリーン検証パイプラインを提供する。
キュービットとパリティチェックから始め、パイプラインは最小エネルギー状態が意図された符号空間を形成する理想ハミルトニアンを構成し、その符号空間を保護する励起ギャップを決定する。
次に、デバイスが要求される孤立した低エネルギー状態の数を保持し、そのサブスペースが意図されたコード空間にどの程度近いかを定量化する。
相互作用強度を和らげ、反可換パウリ相互作用をグループ化し、ハミルトニアンを対角化する。
パウリ群は、従来の和よりも厳密で対角化結果に近い境界を導き、過度に保守的な補償要求を避ける。
ワークフローはまた、最も強い望ましくないインタラクションと、それらが影響を受けるキュービットを特定し、デバイス結合とコントロールを改善するための特定のターゲットを提供する。
超伝導デバイス上に8ビットのトーリックコードアレイを配置し、同じ駆動デバイスが要求される4ビットの相互作用と不要なダイナミクスの両方を生成する様子を実演する。
AIエージェントは、所定のリーク予算内で実行可能なデバイスパラメータを特定し、Leanは理想的なコード空間に近い4つの孤立した低エネルギー状態を検証する。
我々のワークフローは、QECコードのアナログ実装のための予測ハードウェアエンジニアリングをサポートする。
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