ピタゴラス数
3つの整数 $x$、$y$、$z$ が以下を満たすとき、ピタゴラス数と呼ばれます:
\[\begin{aligned} x^2+y^2&=z^2 \end{aligned}\]重複を避けるため、$x<y$ と仮定します。
ピタゴラス数を列挙する PyQBPP プログラム
以下のプログラムは、$x\leq 16$、$y\leq 16$、$z\leq 16$ のピタゴラス数を列挙します:
import pyqbpp as qbpp
x = qbpp.var("x", integer=(1, 16))
y = qbpp.var("y", integer=(1, 16))
z = qbpp.var("z", integer=(1, 16))
f = x * x + y * y - z * z
c = y - x
g = qbpp.cons(f == 0) + qbpp.cons(c >= 1)
g.simplify()
solver = qbpp.ExhaustiveSolver(g)
result = solver.search(best_energy_sols=0)
for sol in result.sols:
print(f"x={sol(x)}, y={sol(y)}, z={sol(z)}, f={sol(f)}, c={sol(c)}")
このプログラムでは、範囲 1 から 16 のネイティブ整数変数 x、y、z を定義します。 次に、2つの式を作成します:
f: $x^2+y^2-z^2$c: $y-x$
等式 $f=0$ と不等式 $c\geq 1$(すなわち $x+1\leq y$)を qbpp.cons() で制約として宣言し、g にまとめます。 式 g はすべての制約が満たされたときに最小値 0 を達成します。
g に対して全探索ソルバーオブジェクト solver を作成します。 search(best_energy_sols=0) を呼ぶと、最良エネルギー(最適)解がすべて保持され、result.sols から読み取れます。 x、y、z は整数のまま扱われるので、同じ $(x,y,z)$ が重複して返されることはありません。
このプログラムは以下の出力を生成します:
x=3, y=4, z=5, f=0, c=1
x=5, y=12, z=13, f=0, c=7
x=6, y=8, z=10, f=0, c=2
x=9, y=12, z=15, f=0, c=3
より大きな範囲を探索する
等式 $x^2+y^2-z^2=0$ と不等式 $x+1\leq y$ は qbpp.cons() で制約として宣言しているので、 バンドルされたソルバーは、目的関数を最適化しつつ制約を満たす割り当てを探索します。 そのため、はるかに大きな範囲も実用的に探索できます。 以下のプログラムでは範囲を 1..1000 に広げ、目的関数 -z を加えることで、 斜辺ができるだけ大きい三つ組をソルバーが返すようにしています:
import pyqbpp as qbpp
x = qbpp.var("x", integer=(1, 1000))
y = qbpp.var("y", integer=(1, 1000))
z = qbpp.var("z", integer=(1, 1000))
f = (-z # 斜辺 z を最大化
+ 2000 * qbpp.cons(x * x + y * y - z * z == 0)
+ 2000 * qbpp.cons(y - x >= 1))
f.simplify()
sol = qbpp.EasySolver(f).search(time_limit=15.0)
print(f"x={sol(x)}, y={sol(y)}, z={sol(z)}, violations={f.cons(sol)}")
ここで f.cons(sol) は違反した制約の本数を返します。0 は、返された三つ組が y > x を満たす正しいピタゴラス数であることを意味します。典型的な出力は次の とおりです:
x=352, y=936, z=1000, violations=0
c64e128 で大きな整数を扱う
大きな整数範囲では、ソルバーが扱う途中の値が64ビット整数の範囲を超えることが あります。その場合は、import pyqbpp.c64e128 as qbpp で c64e128 データ型 (64ビット係数・128ビットエネルギー)をインポートします。以下は範囲を 1..10000 にした版です:
import pyqbpp.c64e128 as qbpp
x = qbpp.var("x", integer=(1, 10000))
y = qbpp.var("y", integer=(1, 10000))
z = qbpp.var("z", integer=(1, 10000))
f = (-z # 斜辺 z を最大化
+ 20000 * qbpp.cons(x * x + y * y - z * z == 0)
+ 20000 * qbpp.cons(y - x >= 1))
f.simplify()
sol = qbpp.EasySolver(f).search(time_limit=20.0)
print(f"x={sol(x)}, y={sol(y)}, z={sol(z)}, violations={f.cons(sol)}")
典型的な出力は次のとおりです:
x=5376, y=8432, z=10000, violations=0
利用可能なデータ型はデータ型に一覧があります。