12、QQCA电路仿真与内存结构综述

QQCA电路仿真与内存结构综述

1. QQCA模拟器用于QQCA电路仿真

1.1 QQCASim软件概述

QQCASim软件可实现四元反函数的与(AND)和或(OR)功能,借助它能够对基于QCA技术的四元电路进行仿真。四元系统中的极化集计算为{-3, -1, 1, 3},通过结合bQCA和TQCA的极化来构建QQCA中的极化。这是因为四元系统是三粒子系统,若将三个粒子置于一层,四元逻辑门会变得不稳定。

1.2 仿真相关设置与结果

  • 尺寸考虑 :考虑的尺寸为8 nm × 8 nm,研究表明QCA技术中尺寸减小可提升性能,因此对QCA金属技术考察了这些尺寸。MATLAB和QQCASim的结果显示QCA单元在性能和能量方面有所改善。
  • 软件版本与模型 :基于QQCA的量子门仿真由QQCASim软件版本1.0.0.1执行,该软件使用了提出的符号模型。在QQCASim中,单元分为输入、中间、输出和固定单元。

1.3 基本门和量子线的仿真

1.3.1 多数门(Majority Gate)

提出的QQCA模型中的多数门结构与bQCA和TQCA中的多数门结构相似,其输出响应等于输入中重复最多的状态,且按照QCA标准,多数门设计为单相时钟。

1.3.2 与门(AND Gate)

若QQCA多数门的一个输入固定在状态A,其响应与与门响应相同。

1.3.3 或门(OR Gate)

若多数门的一个输入

【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值负荷压力,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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值