34、多值DNA与量子 - DNA存储设备技术解析

多值DNA与量子 - DNA存储设备技术解析

多值DNA缓存存储器

设计基础与结构

要实现DNA 9对1缓存存储器,需要四条选择线来设计四个DNA序列单元。DNA 2对9解码器的九个输出序列将作为序列单元的选择输入序列。

电路架构

多值DNA 9对1缓存存储器的电路架构需要一个2对9三元解码器,它由两个多值1对3 DNA解码器组成,以实现九个DNA三元随机存取存储器(RAM)单元的操作输出。最终,多值9元DNA RAM单元从Q0到Q8执行量子比特单元输出序列,以进行进一步的最小项三元或运算,从而实现所需的输出。

工作原理

这个DNA缓存由9个独立的“字”组成,每个字宽为1个序列。DNA RAM单元有三个输入和一个输出。一个字由两个DNA RAM单元排列而成,以便同时访问两个序列。四个存储字需要两条地址线A和B,它们作为输入通过DNA 2对9解码器来选择九个字中的一个。

  • 选择机制 :当内存使能输入为TGGATC时,解码器的所有输出都为TGGATC,此时没有存储地址被选择;而当内存使能为ACCTAG时,根据两条地址线的值选择九个字中的一个。
  • 读写操作 :选择一个字后,读写输入决定操作。读操作时,所选字的九个序列通过DNA或门到达输出Z1端子;写操作时,输入线上的数据被传输到所选字的九个DNA单元中。未被选择的DNA RAM单元被禁用,其先前的序列保持不变。当内存使能输入为TGGATC时,无论读写输入的值如何,所有DNA单元都保持不变。

下面是一个简

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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