想定読者
この記事を読むことで得られること（この記事を読む価値）
（結論先取り）「一枚の地図」
TL;DR ── この記事で分かること（お急ぎの方へ）
- 鍵となる道具立て：
この記事の本質を、一文で言うと？
- - （この記事のメッセージ）
序章 ── 前回の「予告編」を、回収しにきた
第１幕 ── そもそも、”OR”とは何か？（５分で確認）
- 理由その１
- 理由その２
- 理由その３
- １点目は、「ニューラル組合せ最適化」だ。
  - １つめ。
  - ２つめ。
① 線形計画（せんけいけいかく / linear programming, LP）
② 組合せ最適化（くみあわせさいてきか / combinatorial optimization）
③ ネットワークフロー（network flow）
④ 待ち行列（まちぎょうれつ / queueing theory）
⑤ 在庫管理（ざいこかんり / inventory control）
第２幕 ── なぜ「部品化」したいのか：巨大な最適化問題の壁
第３幕 ── 手を動かす：小さな物流ネットワークで実感する
第４幕 ── 道具立て① 装飾コスパンとハイパーグラフ圏
- ① モノイダル圏（monoidal category）── すべての出発点
- ② コンパクト閉圏（compact closed category）── ワイヤーを曲げられる圏
第５幕 ── 道具立て② オペラッドで、最適化問題を階層的に組み立てる
第６幕 ── 道具立て③：co-design ── 「設計」を不動点として解く
第７幕 ── 予告：同じ発想は、機械学習にも現れる
第８幕 ── まとめ：応用圏論という地形図
Appendix：数学的補足
- A-1. 装飾コスパンとハイパーグラフ圏の、より厳密な定義
- A-2. 最適化のオペラッド代数と、解法の代数射
- A-3. co-design 問題と最小不動点
参考文献・出典
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