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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。

組合せ最適化問題とは、様々な制約の下で多くの選択肢の中から、ある指標（価値）を最も良くする変数の値（組合せ）を求めることです。

組合せ最適化問題をイジングモデルと呼ばれる統計物理学のモデルで記述し今私達が使っているPCやスマホ、もしくはWEBサイトの情報を送り出しているWEBサーバ、IoT機器や電力供給をコントロールしている基幹システムなど、ありとあらゆる情報機器のほとんどがノイマン型と呼ばれるコンピュータによって処理されています。

CMOSアニーリングマシンは、イジングモデルに対するアニーリングを行うために、記憶素子であるSRAMの構造を活用して開発された、日本独自の非ノイマン型計算機です。

COVID-19の流行に伴い、感染リスクを考慮した制約条件の下、研究員のシフト作成をアニーリングマシンで行いました。

近年増大している自然災害リスクに対応するため、保険会社が保有する膨大なデータを活用した再保険ポートフォリオ策定をアニーリングマシンで行いました。

アニーリングマシンの最適化処理ではどのような数学が使われるのでしょうか？5つの数学活用先を説明します。

最適化を行うために必要な数学の第1歩、代数記法にPythonプログラムを併記して解説いたします。

第2章では、目的関数を理解するための数学知識を知ることがテーマです。まずは、数式が何を意図しているかを抵抗なく受け入れる心の準備です。

第3章では現実課題にアニーリングマシンを適用するために必要な判断基準にかかわる知識を取り上げます。

イジングモデルは、2次式を用いることでスピン同士の相互作用を考慮し、最適化を行うための強力なツールです。このアプローチにより、より良い解を得ることが可能になります。

アニーリングマシンではスピン同士の相互作用を考慮した2次式が重要です。アニーリングマシンを用いることにより現実課題の相互作用を効果的に解決することができます。

ここではアニーリングマシンの黎明期から普及期へとシフトする時代で果たしてきたハードウェアとソフトウェアの役割を振り返り、この先果たしていく役割についても考察してみましょう。

一般的には、計算機では唯一の正解（厳密解）を導き出す手順やアルゴリズムを採用することが多いですが、それとは異なるヒューリスティックの特徴と、この観点におけるアニーリングマシンの意義について学習しましょう。

多くの人にアニーリングマシンを使って欲しいという思いから、初級者向けにアニーリングマシンで最適化問題を解く工程を解説する記事を作成しました。

適合率診断ツールでは、あなたの知っている最適化事例や最適化問題が実際にアニーリングマシンと相性の良い問題であるといえるのかを確認することができます。