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日本語 チュートリアル

  • 組合せ最適化とイジング模型
  • OpenJij 入門
  • Higher Order Unconstraint Binary Optimization: HUBO
  • JijModelingを用いた数理モデルの構築とOpenJijでの最適化計算
  • アニーリングアルゴリズムの評価とOpenJijのベンチマーク機能
  • OpenJijにおける相互作用行列の保持の仕方
  • 最適化への適用例
    • 数分割問題
    • ナップサック問題
    • グラフ彩色問題
    • クリーク被覆問題
    • 整数長ジョブシーケンス問題
    • HUBO Solverを用いたタンパク質折り畳み問題の解析
    • リバース量子アニーリングを用いたポートフォリオ最適化
  • 機械学習への適用例
    • アニーリングを用いたクラスタリング
    • アニーリングを用いたアンサンブル学習（QBoost)
  • 物理シミュレーション
    • モンテカルロサンプリングと相転移点の推定
    • OpenJij core interface入門
    • core interfaceを用いた古典イジング模型の数値シミュレーション
    • core interfaceを用いた量子イジング模型の数値シミュレーション

English Tutorial

  • Introduction: Combinatorial Optimization and the Ising Model
  • Introduction to OpenJij
  • HUBO(Higher Order Unconstraint Binary Optimization)
  • Mathematical Model Formulation using JijModeling and Optimization with OpenJij
  • Annealing Algorithm Evaluation and OpenJij Benchmarking Capabilities
  • Sparse/Dense QUBO Matrix in OpenJij
  • 6-Machine Learning (QBoost) with Quantum Annealing
  • Optimization
    • Number Partitioning
    • Knapsack Problem
    • Graph Coloring Problem
    • Clique Cover Problem
    • Job Sequencing Problem with Integer Lengths
    • Protein Folding Problem
    • Portfolio Optimization using Reverse Quantum Annealing
  • Machine learning
    • Clustering with Annealing
    • Ensemble Learning with Annealing (QBoost)
  • Physics simulation
    • Monte Carlo Sampling and Estimation of Phase Transition Point
    • Introduction to OpenJij Core Interface
    • Numerical Simulation of Classical Ising Model using the Core Interface
    • Numerical Simulation of Quantum Ising Model using the Core Interface

Index – U

  • UpdateMethod (class in openjij.cxxjij.algorithm)
  • updater_parameter (openjij.cxxjij.utility.ClassicalConstraintSchedule property)
    • (openjij.cxxjij.utility.ClassicalSchedule property)
    • (openjij.cxxjij.utility.TransverseFieldSchedule property)

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