使い方

テンプレートを選んで Load を押すと、そのプログラムがエディタに入ります。自分のファイルを使うときは Local File を選んで Load を押します。Save でプログラムをファイルに保存できます。
Run（Ctrl+R）を押すと実行します。args 欄の内容は、コマンドライン引数（sys.argv）としてプログラムに渡されます。プログラムの出力は下の欄に表示されます。エディタと出力欄の間の境界をドラッグすると、大きさを変えられます。
? Help で Playground の使い方を日本語と英語で読めます。☼/☾ でテーマを切り替えます。

使えるもの

Python 3.12 と PyQBPP（import pyqbpp as qbpp）。使い方はドキュメントのとおりです。プログラムでは pyqbpp を import する必要があります。
ソルバーは EasySolver と ExhaustiveSolver（CPU 上で動作）。 ABS3 ソルバーと外部の MILP ソルバーは、Playground では使えません。
PyQBPP の係数型: import pyqbpp.c64e64 as qbpp や import pyqbpp.cppint as qbpp（任意精度）など、実数の係数なら import pyqbpp.d as qbpp を使います。
ソースコードは 300 行（50 KB）まで。実行は 60 秒まで、出力は 5 MB までです。プロセス・ネットワーク・スレッドのモジュール（subprocess、socket、threading など）、 exec、eval、ファイルシステムの操作は使えません。

この Playground は資源の限られた AWS Lambda 上で動いています。デスクトップ PC 上の PyQBPP は数倍速く動きます。

テンプレート	内容
Simple	$a+2b+3c=3$ を満たすバイナリ変数 $a,b,c$ を求め、全探索ソルバーで最適解をすべて列挙します
Partition Problem	8 個の整数を、和ができるだけ等しい 2 つのグループに分けます
Knapsack	容量の範囲で価値の合計が最大になる品物を選びます
N-Queens	どの 2 つも取り合わないように $N$ 個のクイーンを置きます（args: $N$）
Integer Linear Programming	整数変数を使って小さな整数線形計画問題を解きます
Factorization	任意精度の整数で $N=pq$ と素因数分解します（args: $N$、または $p$ $q$）
Cutting Stock	棒材から必要な部品を切り出す計画を求めます（args: 棒材の本数）
Maximum Matching	16 頂点のグラフで、頂点を共有しない辺の最大の集合を求めます
Traveling Salesman	実数（double）の距離で、9 都市の短い巡回路を求めます
Square Root	任意精度の整数で $\sqrt{c}$ を小数 20 桁まで求めます（args: $c$）

PyQBPP のプログラムの基本はクイックスタートで、さらに多くの問題はケーススタディで説明しています。

PyQBPP は Linux（x86-64・ARM64）と、WSL 経由の Windows で動きます。

pip install pyqbpp

詳しくはインストールを見てください。 C++ 版の QUBO++ は C++ 版の Playground で試せます。 QUBO++ でさまざまな問題を解くほかのデモもあります。