@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233706,
 author = {大野, 乾太郎 and 戸川, 望},
 issue = {32},
 month = {Mar},
 note = {イジングマシンは，イジングモデルの基底状態探索を通して組合せ最適化問題の解を高速にサンプルする計算機として期待されている．組合せ最適化問題は，制約条件をペナルティとして目的関数に足すペナルティ法によってイジングモデルとして定式化される．しかし，ペナルティ法を用いる際，イジングマシンが出力する解の精度が低いという課題がある．本稿では，最大 (k-) カット問題へのイジングマシンの適用を通して，ペナルティの導入による精度低下の度合いを定量化し，これを解消するための後処理手法を検証する．},
 title = {イジングマシンにおけるペナルティの導入による精度低下現象の分析},
 year = {2024}
}