Case Studies
This section provides examples of solving optimization, mathematical, and graph problems using PyQBPP.
Math Problems
- Pythagorean Triples (Easy)
- Remainder Problem (Easy)
- Square Root (Medium)
- Greatest Common Divisor (GCD) (Easy)
- Math Problem: Find Three Integers (Easy)
- 3-Digit Math Problem (Easy)
- Cubic Equation (Easy)
Graph Problems
- Maximum Independent Set (MIS) Problem (Easy)
- Max-Cut Problem (Easy)
- Maximum Matching Problem (Easy)
- Maximum Clique Problem (Easy)
- Minimum Vertex Cover Problem (Easy)
- Minimum Dominating Set Problem (Medium)
- Subgraph Isomorphism Problem (Hard)
- Minimum Set Cover Problem (Medium)
- Minimum Maximal Matching Problem (Medium)
- Graph Coloring Problem (Easy)
- Graph Edge Coloring Problem (Easy)
- Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) (Hard)
- Traveling Salesman Problem (Medium)
- Minimum Graph Bisection Problem (Easy)
Combinatorial Optimization Problems
- Knapsack Problem (Medium)
- Shift Scheduling Problem (Hard)
- LABS Problem (Medium)
- Cutting Stock Problem (Hard)
- Integer Linear Programming (Easy)
- Interval Subset Sum Problem (ISSP) (Hard)
Puzzle
- Magic Square (Hard)
- N-Queens Problem (Medium)
- SEND + MORE = MONEY Problem (Hard)
Satisfiability
Circuit Simulation
- Adder Simulation (Medium)
- Multiplier Simulation and Factorization (Hard)
NOTE Graph case studies include visualization code using
matplotlibandnetworkx. Install them with:pip install matplotlib networkx
ケーススタディ
このセクションでは、PyQBPPを使った最適化問題、数学問題、グラフ問題の解法例を提供します。
数学問題
- ピタゴラスの三つ組 (Easy)
- 余り問題 (Easy)
- 平方根 (Medium)
- 最大公約数 (GCD) (Easy)
- 数学問題: 3つの整数を求める (Easy)
- 3桁の算数問題 (Easy)
- 三次方程式 (Easy)
グラフ問題
- 最大独立集合 (MIS) 問題 (Easy)
- 最大カット問題 (Easy)
- 最大マッチング問題 (Easy)
- 最大クリーク問題 (Easy)
- 最小頂点被覆問題 (Easy)
- 最小支配集合問題 (Medium)
- 部分グラフ同型問題 (Hard)
- 最小集合被覆問題 (Medium)
- 最小極大マッチング問題 (Medium)
- グラフ彩色問題 (Easy)
- グラフ辺彩色問題 (Easy)
- 容量制約付き配送計画問題 (CVRP) (Hard)
- 巡回セールスマン問題 (Medium)
- 最小グラフ二分割問題 (Easy)
組合せ最適化問題
- ナップサック問題 (Medium)
- シフトスケジューリング問題 (Hard)
- LABS問題 (Medium)
- 切出し問題 (Hard)
- 整数線形計画法 (Easy)
- 区間部分和問題 (ISSP) (Hard)
パズル
- 魔方陣 (Hard)
- Nクイーン問題 (Medium)
- SEND + MORE = MONEY 問題 (Hard)
充足可能性
- 充足可能性問題 (SAT) (Easy)
- Not-All-Equal SAT (NAE-SAT) (Easy)
回路シミュレーション
- 加算器シミュレーション (Medium)
- 乗算器シミュレーションと因数分解 (Hard)
NOTE グラフのケーススタディには
matplotlibとnetworkxを使用した可視化コードが含まれています。 次のコマンドでインストールしてください:pip install matplotlib networkx