1.3 Ising（伊辛）模型＆QUBO模型

传统解法求解QUBO、Ising问题的劣势：

• 求解时间：随着问题规模的增加，传统方法的求解时间会变得不可接受。传统方法通常需要根据具体问题的数学结构开发特定的解算法，而这些方法在实际应用中的多样性需要创造多种解决技术，每种技术在其原始预期用途之外的应用都受到限制；

• 复杂性：传统方法在处理复杂的组合优化问题时，往往需要大量的计算资源和时间。例如，在数字划分问题、旅行商问题等大规模组合优化问题中，传统方法难以在合理的时间内找到最优解；

• 应用限制：每种传统解法通常针对特定类型的问题进行优化，缺乏通用性。而QUBO模型和Ising模型通过CIM求解，可以应用于各种组合优化问题，具有更高的通用性和灵活性。

CIM求解QUBO、Ising问题的优势：

• 高效性：CIM能够在毫秒级别的时间内找到最优解，极大地提高求解效率；

• 通用性：CIM采用通用的求解策略，不依赖于优化问题的特定结构和性质，因此可以广泛应用于各种组合优化问题；

• 灵活性：QUBO模型便于建模，Ising模型可以直接用于CIM求解器，两者之间的转化使得CIM在处理不同类型的问题时具有更高的灵活性。