26、多值DNA - 量子波纹计数器与同步计数器详解

多值DNA - 量子波纹计数器与同步计数器详解

1. 多值DNA JK触发器工作原理

多值DNA JK触发器具有分子序列输入J和K,它由许多三值DNA与非(NAND)操作组成。具体工作步骤如下:
1. 首先,J和时钟(clk)输入进行三值DNA与非操作。
2. 该与非操作的输出与多值DNA JK触发器的输出Q再进行一次三值DNA与非操作,产生输出clk。
3. 由于clk输入是共享的,K和clk输入也进行三值DNA与非操作。
4. 此与非操作的输出和多值DNA JK触发器的Q输出进行另一次三值DNA与非操作,产生输出R。
5. clk和R输入到多值DNA SR触发器中,该触发器有四个三值DNA与非操作。clk输入之间以及R输入和共享的clk输入分别进行三值DNA与非操作,这些操作的输出作为多值DNA SR锁存器的输入。在多值DNA SR锁存器中,Q和相关输入进行三值DNA与非操作,最终得到多值DNA JK触发器的最终输出Q和Q。

2. 多值DNA - 量子波纹计数器电路架构

多值DNA - 量子波纹计数器使用三个多值DNA JK触发器和一个多值量子JK触发器来产生量子比特输出。其特点如下:
- 多值DNA JK触发器有两个分子序列输入和一个共享的时钟输入,电路是否启用取决于时钟。
- 在该计数器中有一个时钟输入和一个逻辑输入,该逻辑输入共享到J和K输入端口。J和K分别与共享的clk输入进行三值DNA与非操作。这些与非操作由多值DNA基本门(主要是V、V +和CNOT门)实现,并且使用辅助位(在量子与非操作中辅助位的值为TGGATC)进行纠错。
- 输入处理后,多值DNA JK触发器的输出存储为多值

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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