基于链式思维推理与量子原生分词的 Grover 搜索算法符号化分析

从低级电路表示理解量子算法的高层概念结构是验证、调试和教育中的关键任务。虽然传统数值模拟器可以计算输出概率，但它们不会显式呈现底层算法逻辑，如 oracle 的功能或嵌入对称性。在本 work 中，我们将注意力从数值仿真转向符号化分析，探讨大型语言模型 (LLM) 是否能够自动解释量子电路并以人类可读格式阐述其逻辑。我们引入 GroverGPT+，该模型利用链式思维推理和量子原生分词来分析 Grover 搜索算法。我们以 Grover 算法作为受控测试基准，因为其明确的分析属性允许对模型的推理过程进行严格验证。我们的主要发现是，GroverGPT+ 能够直接从电路表示中识别 oracle 及其标记状态。该模型的关键输出并非最终概率，而是结构化、可解释的推理轨迹，后者类似于人类专家分析，有效地将程序化电路步骤转化为概念性洞察。此外，我们为该符号化分析任务建立了结构化基准，并探讨了模型性能随量子位数增加的经验外推。这些发现将 LLM 定位为自动化量子算法分析和验证的强大工具。更根本地说，本 work 是使用此类模型作为科学探针的第一步，表明算法被经典模型“可学习性”可以提供一种新型、补充性的视角来理解其概念复杂度，这是量子信息科学的核心关注议。