量子科技中心_量科网

实用量子算法需要大量耦合的离散设计选择。该研究将大规模语言模型驱动的进化程序合成——即语言模型编辑程序，外部验证器对结果评分，高分程序被保留并重新变异——作为量子计算研究的一种工具。作为案例研究，该工作将该循环应用于广义超快编码（GSE），这是一种费米子到量子比特的编码，先前分子构造达到码距离 \(3\)。该搜索发现了可解释的构造程序，其代码在测试的分子实例上具有 \emph{严格} 距离 \(5\)，并在一个 \(20\) 模式实例上达到距离 \(6\)，满足严格的稳定子陪集语义。据研究人员所知，这是首次在稠密分子哈密顿量中实现距离超过 \(3\) 的GSE/超快编码。第二次搜索以首个产物的验证器分析为指导，发现了一个循环构造器，在测试的 \(12\)、\(14\)、\(16\) 和 \(20\) 模式实例上达到每模式五量子比特的下限，并在失败的 \(18\) 模式情况下具有经过认证的稠密规则回退。作为次要资源指标，在码容量 \emph{记忆} 对比中，当 \(p=10^{-3}\) 时，所得编码使用的数据量子比特比基于模式的Jordan-Wigner \(+\) \([[25,1,5]]\) 表面路径少 \(4.2\)--\(5.0\times\)，且在具有显式截断括号的有限权重解码表下，逻辑故障率低 \(3.4\)--\(8.2\times\)；该研究声称没有电路级容错或Trotter成本优势。该搜索轨迹揭示了一个通用操作经验：仅奖励距离会选择平凡的稠密图，而保持已验证距离不变并奖励压缩则选择结构化规则。