OpenJij チュートリアル

• OpenJij チュートリアル
  • コメント
• 1-OpenJij 入門
  • Ising model
  • Sampler
  • sample_ising(h, J)
  • Response
• 2-アニーリングアルゴリズムの評価
  • Time to solution
  • TTSを計算してみる
  • solver_benchmark関数
• ベンチマーク関数 標準誤差機能 の使い方
  • ライブラリのインストール、モデルの準備
  • ベンチマーク関数
• 3-PyQUBO with OpenJij
  • PyQUBO を使った QUBOの定式化
  • OpenJij に投げる
  • まとめ
• 3-Plus-Annealing Cloud Web (NEDOのCMOS-Annealer)
  • token 取得
  • OpenJij でアクセスする
  • 他のSamplerと同じ 辞書型で渡す
  • キンググラフ上の2次元座標で相互作用を渡す
  • QUBOを解く
• 4-D-Wave Ocean SDK 入門
  • 定式化
  • D-Waveマシンによる最適化
  • 結言
• 5-OpenJij GPU
  • Google Colabでの設定とインストール
  • GPUSQA計算
  • 実行
  • 全結合模型のキメラグラフへの埋め込み
• 6-量子アニーリングによる機械学習 (QBoost)
  • クラスタリング
  • QBoost
• 7-MonteCarlo Sampling
  • Binder cumulant
  • 結言
• 8-Solving Knapsack Problem with PyQUBO
  • Knapsack問題
  • QUBO行列への変換方法
  • PyQUBOへの実装
  • まとめ
• 9-Solving Graph Coloring Problem with PyQUBO
  • グラフ彩色問題
  • 具体例
  • 問題の一般化
  • QUBO行列の生成
  • 実行結果
• 10-Solving Job Sequencing Problem with PyQUBO
  • 整数長ジョブスケジューリング問題
  • 具体例
  • 問題の一般化
  • One-hot encoding により仕事にかかる最大値と他との差を表現した制約項(2)の定義
  • Log encoding によるスラック変数を用いた制約項(2)の定義
  • 目的項(1)の定義
  • PyQUBOへの実装
  • OpenJijに投げる
  • まとめ
• A1 - OpenJij core interface入門 (core python interface)
  • OpenJij core interface について
  • 問題を投げてみる
  • モジュール一覧
• A2 - OpenJij core interface入門 (C++ interface)
  • 問題を投げる
• A3 - 古典イジング模型
  • システムの設定 - System -
  • アルゴリズムの実行 -Updater, Algorithm-
  • 結果の取得 -Result-
  • C++ core interface
• A4 - 量子イジング模型
  • 横磁場イジング模型
  • 連続虚時間量子モンテカルロ
• A5-OpenJij GPU
• A6-Monte-Carlo Calculation