第3章 アニーリングマシンと2次式と離散値の関係
どのような最適化問題でもアニーリングマシンで劇的に改善するわけではありません。アニーリングマシンは、これまでのコンピュータには解くのが難しい、ある条件に合致した問題を効率的に解くことができると期待され、研究開発されている技術です。多くの最適化問題を効率的に解く方法が存在しますが、理論的にはすごく時間がかかって解けない問題があると考えられます。しかし、まず、どのような最適化問題が効率よく解けて、もしくはあまり効率よく解けないのかを知ることがアニーリングマシンを使いこなすための第一歩です。まずは最適化問題を分類しながら、アニーリングマシンで解くにはどのように考えたらよいか、そしてどのくらい効果がでるのかを学び理解することができたら、次のステップとして劇的な効果を得るのがどのような問題かについて、知識を深めて頂きたいと思います。
難しい最適化問題は色々とあり、その解法（アルゴリズム）も色々と研究されてきましたが、アニーリングマシンに取り入れられたイジングモデルの理論は、なかなかうまく解けなかったような「とても難しい」問題を解くために生み出された理論というわけです。そのような問題の性質を知るためにも、アニーリングマシンがなくても解けるような典型的な問題の事例から理解を進めましょう。
- 第1節 1次式になる問題、線形計画問題
- 第2節 アニーリングマシンは2次の問題に向けた技術
- 第3節 2次式の最適化問題（ポートフォリオ最適化）
- 第4節 離散値と連続値の違い
- 第5節 連続値と離散値はユーザーの都合に合わせて考える場合がある
