30、高效D触发器的量子点细胞自动机技术优化与设计及乳腺癌预测机器学习技术分析

高效D触发器的量子点细胞自动机技术优化与设计及乳腺癌预测机器学习技术分析

一、高效D触发器的量子点细胞自动机技术优化与设计

在过去几十年里，半导体器件的制造技术发生了巨大变化。随着对高速、超低功耗功能需求的增加，传统CMOS技术的缩放面临困境，这促使研究人员将目光转向替代技术，量子点细胞自动机（QCA）纳米技术便是其中一种有前景的技术。

QCA技术中信息流动的基本原理是量子力学隧穿。QCA单元由四个包含两个移动电子的量子点组成，由于电子间的库仑排斥力，电子会占据对角位置。QCA单元由其极化状态定义，有逻辑“0”和“1”两种极化状态。除了基本的QCA单元，多数表决器和反相器是构成QCA电路设计的基本结构。

在QCA中，时钟对电路的正常工作起着至关重要的作用，它不仅控制数据/信息的流动，还为单元供电。时钟以四个区域的形式应用于QCA电路，每个区域用不同颜色表示，每个时钟区域有开关、保持、释放和松弛四个不同阶段。

本文的主要贡献包括：
1. 对当前基于QCA的D触发器进行了调查。
2. 对现有的D触发器进行了优化和设计。
3. 设计了一种改进的D触发器及其QCA电路。

1. 现有D触发器设计

• 设计1 ：使用59个单元，面积为0.075 µm²，延迟为1.75。
• 设计2 ：有56个单元，面积为0.06 µm²，延迟为2.5。
• 设计3 ：由48个单元组成，单元面积为0.014 µm²，总面积为0.03 µm²，延迟为0.75