15、多值量子 - DNA SR锁存器与触发器详解

多值量子 - DNA SR锁存器与触发器详解

在量子 - DNA计算领域,多值量子 - DNA SR锁存器和多值量子 - DNA SR触发器是重要的组成部分。下面将详细介绍它们的相关知识。

1. 多值量子 - DNA SR锁存器

1.1 总体结构

多值量子 - DNA SR锁存器是常见的存储设备之一,只要处于激活状态,就会对输出产生影响。其关键特性在于,一个量子比特输入类似SET功能,另一个类似RESET功能。锁存器有两条输入线,分别为|S>和|R>,从这两个量子比特输入可得到两个输出:|Q>和|Q>。

第一个多值量子与非(NAND)操作的输出作为第二个多值量子与非操作的输入,反之亦然。若|S>输入为|1>,SR锁存器被激活;若|R>输入为|1>,则对输出无影响。并且,在多值量子SR锁存器中,不能用|1>同时激活两个输入。

在多值DNA计算中,分子序列在操作过程中需经历多个步骤,其中熔化和退火步骤需要大量热量。因此,多值量子 - DNA SR锁存器中的多值量子部分会将多值量子电路产生的少量热量传递到多值DNA电路中,虽热量不足,但有助于多值DNA计算。

1.2 电路架构

多值量子SR锁存器是电平敏感的,仅基于多值量子与非功能构建。其操作电路遵循一个原则:第一部分采用多值量子电路构建,第二部分采用多值DNA计算电路构建,同时还包含多值量子缓存内存和热传递电路以实现最佳输出。

输入为量子比特,输出为分子序列。多值量子与非门有两个输入,分别为|S>、|R>,以及作为时钟量子比特输入的|E>,它通过中间过程共享

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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