16、量子点细胞自动机(QCA)技术中可逆算术逻辑单元(RALU)新电路设计

量子点细胞自动机(QCA)技术中可逆算术逻辑单元(RALU)新电路设计

1. 引言

如今,CMOS技术在数字电路设计中存在诸如短沟道效应等局限性。量子点细胞自动机(QCA)技术成为了替代CMOS技术的一种选择。在QCA技术中,已经实现了多种计算电路,如移位寄存器电路、全加器电路、多路复用器电路和算术逻辑单元(ALU)电路等。此外,可逆逻辑能够避免能量损失,因此可逆数字电路的设计成为了研究热点。可逆电路的输入和输出数量相等,且每个输入都映射到唯一的输出,从而减少了能量耗散。

ALU是中央处理器(CPU)的主要和基本部分,能够执行诸如OR、AND、XOR、减法和全加等操作。为了提高可逆ALU(RALU)电路的效率,已经进行了多次尝试。

本文设计了一个低面积和低延迟的可逆逻辑单元(RLU),并基于此开发了三个1位3层QCA RALU电路。使用QCADesigner工具实现这些RALU电路。结果表明,RLU电路由40个单元组成,面积为0.07μm²。第一个、第二个和第三个1位QCA RALU电路分别由209(0.29μm²)、174(0.24μm²)和596(0.96μm²)个单元(面积)组成。与之前的QCA RALU电路相比,这些新电路在面积、复杂度、延迟和成本方面具有优势。

2. 背景
2.1 QCA单元

量子单元是QCA技术的主要构建块和最小单元。每个QCA单元由四个点和两个移动电子组成。由于电子之间的静电排斥,电子只会位于QCA单元的对角线上。因此,QCA单元有两种稳定状态。

2.2 QCA线

QCA线由排成一排的90°或45°单元组成。在第一种情况下,单元具有相同的极

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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