21、磁振子逻辑器件:原理、实验与挑战

磁振子逻辑器件:原理、实验与挑战

1. 磁振子逻辑器件的基本编码方法

磁振子逻辑器件有三种基本的信息编码方法,分别是将逻辑 0 和 1 分配给自旋波信号的振幅、相位或频率。这种编码方法至关重要,因为它进一步定义了基本逻辑门的工作原理、设计以及架构解决方案的计算能力。具体编码方法如下表所示:
| 编码方法 | 逻辑 0 对应 | 逻辑 1 对应 |
| — | — | — |
| 振幅编码 | 特定的自旋波振幅 A = 0 | 特定的自旋波振幅 A > 0 |
| 相位编码 | 自旋波相位 0 | 自旋波相位 π |
| 频率编码 | 特定频率 f1 | 特定频率 f2 |

1.1 基于振幅的磁振子逻辑器件

基于振幅的磁振子逻辑器件中,逻辑 0 和 1 对应两种自旋波振幅。其基本元件是带有垂直载流导线的微型马赫 - 曾德尔干涉仪,干涉仪面积可小至 300 nm × 300 nm。当施加零电流时,两分支中的自旋波相长干涉并传播通过;当施加特定电流 Iπ 时,自旋波相消干涉,无法通过结构。通过集成马赫 - 曾德尔干涉仪,可以构建完整的逻辑门集(如 NOT、NOR、NAND)。

该方法的优点是能受益于成熟的布尔型逻辑门构建方法,但无法提供比现有基于 CMOS 的逻辑电路更具根本性优势的替代方案。其工作流程如下:
1. 输入电流或电压信号用于激发自旋波,自旋波相位携带信息。
2. 自旋波传播到干涉区域。
3. 相长或相消干涉确定输出波振幅。
4. 输出波振幅转换为电子信号。

1.2 基于相位的磁振子逻辑器件

在基于相位的方法中,

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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