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アニーリングマシンは、イジングモデルの基底状態（エネルギーが最も低い状態）が最適解になる前提条件を設定することで、基底状態が最適解を与えるという仕組みにより組合せ最適化問題を解く技術です。

後編では、実際にイジングモデルの基底状態を導き出してくれるアニーリングマシンの構造的な仕様や技術上の課題について解説します。

最適化問題を解くためには、事象を数値で表現する必要があります。ゲームの世界でキャラクターの強さを可視化するためにレベルやヒットポイントで数値化するのと同じように、問題が解決する状態を最適解として数値化するために、式を立てていきます。

それでは一体どうやって式を立てるのかを、このサイトのデモアプリ「画像のノイズリダクション」の場合に照らして説明します。

組合せ最適化問題をアニーリングマシンで解くためには、イジングモデルの定式化と呼ばれる作業が必要です。本記事ではその手順を解説します。

このチュートリアルは、デモアプリ「画像のノイズリダクション」でアニーリングマシンが行っている処理を解説したものです。

このチュートリアルは、デモアプリ「ネットワーク堅牢性構築」でアニーリングマシンが行っている処理を解説したものです。

イジングエディタはCMOSアニーリングマシンの動きを視覚的に表現した学習ツールですが、CMOSアニーリングマシンに何を入力し、どのように解を得るのかを目で見ながら確認するためには他にないツールとなっています。

このデモアプリは、ノイズがのっている白黒の画像から元の画像を推定する問題をアニーリングマシンで解くものです。

ウェブブラウザ上から実行できるデモでアニーリングマシンを体験することができます。

本記事では、渋滞解消のための信号制御を組合せ最適化問題としてCMOSアニーリングマシンによる処理を行い、信号制御システムとして実現する演習を行います。