9、量子加法器电路详解

量子加法器电路详解

1. 量子加法器概述

在计算系统中,存在多种类型的加法器,如量子进位跳跃加法器(QCSA)、量子二进制编码十进制(BCD)加法器等。其中,量子行波进位加法器最为常见,它将量子全加器串联起来,进位需在所有阶段传播,因此产生进位输出所需的进位传播时间较长。进位前瞻量子加法器是所有量子加法器中速度最快的,因为它通过并行计算生成进位输出,但这需要大量的门。而QCSA是最有前途的量子加法器,与上述两种量子加法器相比,它在硬件和性能之间取得了平衡。

在量子全加器操作中,如果任何一个输入为逻辑1,则该单元会将进位输入传播到进位输出。因此,当 (P_i = X_i \oplus Y_i) 时,第 (i) 个量子全加器的进位输入 (C_i) 将传播到其进位输出 (C_{i+1})。

在计算机中,数字以直接二进制格式存储。由于浮点数的固有特性和存储格式的限制,并非所有浮点数都能以所需的精度表示。因此,十进制格式的计算越来越受欢迎,因为这种格式可以避免精度损失。然而,硬件对二进制算术的支持使其执行速度比十进制算术更快。随着十进制浮点算术在金融和基于互联网的应用中变得越来越重要,更快的硬件也即将出现。因此,用于BCD数字的更快电路将产生重大影响,因为它们可能会被集成到更复杂的电路中,如未来的数学处理器。

2. 量子进位跳跃加法器(QCSA)

2.1 QCSA的优势

量子加法器在通用计算机中广泛使用,因为它们对于处理器中的数据加法非常重要。最简单的量子加法器是量子行波进位加法器,易于理解和实现。而QCSA则更为复杂,但由于其性能优于量子行波进位加法器,因此被广泛使用。这里介绍的n - 量子比特QCSA具有更少的量子门,

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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