Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các phương pháp mới để mô hình hóa và mô phỏng tự động hóa tế bào điểm lượng tử
Tóm tắt
Để phát triển các hệ thống vi điện tử và đạt được các mạch với tốc độ cao hơn, mật độ cao hơn và tiêu thụ năng lượng thấp hơn, cần giới thiệu các công nghệ mới thay thế công nghệ CMOS thông thường. Tự động hóa tế bào điểm lượng tử (QCA) là một công nghệ nano đang nổi lên, cung cấp một phương pháp mới để tính toán ở quy mô nano. Trong bài báo này, hai phương pháp, chẳng hạn như mạng nơron nhân tạo và một thuật toán toán học dựa trên hàm phản ứng tế bào-QCA được gọi là phương pháp Tansig, được sử dụng cho việc mô hình hóa và mô phỏng các mạch QCA ở cấp độ tế bào. Độ chính xác và hiệu suất của các phương pháp đề xuất được phân tích thông qua một vài mạch. Các kết quả của hai phương pháp này được so sánh với nhau và với phần mềm QCADesigner. Các kết quả cho thấy tính khả thi và độ chính xác chấp nhận được của các loại mô phỏng này. Ngoài ra, những phương pháp này cho phép mô phỏng các mạch QCA lớn ở cấp độ tế bào với độ chính xác chấp nhận trong thời gian ngắn, với khả năng thực hiện trên các mô phỏng mạch khác như HSPICE và các phần mềm khác.
Từ khóa
#tự động hóa tế bào điểm lượng tử #mô phỏng mạch #mạng nơron nhân tạo #thuật toán Tansig #vi điện tửTài liệu tham khảo
International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS), http://www.itrs.net. Accessed 2013
Lent, C.S., Tougaw, P.D.: A device architecture for computing with quantum dots. Proc. IEEE 85(4), 541–557 (1997)
Smith, C.G.: Computation without current. Science 284(5412), 274–274 (1999)
lakshmil, S., Athishi, G., Karthikeyan, Ganesh, M.C.: Design of Subtractor using Nanotechnology Based QCA. ICCCCT, pp. 384–388 (2010)
Yang, X., Cai, L., Huang, H., Zhao, X.: A comparative analysis and design of quantum-dot cellular automata memory cell architecture. Int. J. Circuit Theory Appl. 40(1), 93–103 (2012)
Ganesh, E.N., Kishore, Lal, Rangachar, M.J.S.: Implementation of quantum cellular automata combinational and sequential circuits using majority logic reduction method. Int. J. Nanotech. Appl. 2(1), 89–106 (2008)
Vassilios, A.Mardiris, Ioannis, G.: Design and simulation of modular 2n to quantum-dot cellular automata (QCA) multiplexers. Int. J. Circuit Theory Appl. 38(8), 771–785 (2010)
Yang, X., Cai, L., Zhao, X.: Low power dual-edge triggered flip-flop structure in quantum dot cellular automata. Electron. Lett. 46(12), 825–826 (2010)
Cho, H., Earl, E.: Adder and multiplier design in quantum-dot cellular automata. IEEE Trans. Comp. 58, 721–727 (2009)
Gupta, N., Shrivastava, S., Patidar, N., Katiyal, S., Choudhary, K.K.: Design of one bit arithmetic logic unit (ALU) in QCA. Int. J. Comput. Appl. Eng. Sci. 2(3), 281–285 (2012)
Hayati, M., Rezaei, A.: Design and optimization of full comparator based on quantum-dot cellular automata. ETRI J. 34(2), 284–287 (2012)
Hayati, M., Rezaei, A.: Design of novel efficient XOR gates for quantum-dot cellular automata. J. Comput. Theor. Nanosci. 10(3), 643–647 (2013)
Tougaw, D., Johnson, E.W., Egley, D.: Programmable logic implemented using quantum-dot cellular automata. IEEE Trans. Nanotechnol. 11(4), 739–745 (2012)
QCADesigner, http://www.mina.ubc.ca/qcadesigner. Accessed 2013
Lent, C.S.: Aquinas: a quantum interconnected network array simulator. In: Proceedings of Fifth International Workshop on Computational Electronics (1997)
Hendersom, S., Johnson, E., Janulis, J., Tougaw, P.D.: Incorporating standard CMOS design process methodologies into the QCA logic design process. IEEE Trans. Nanotechnol. 3, 2–9 (2004)
Ottavi, M., Schiano, L., Lombardi, F., Tougaw, D.: HDLQ: A HDL environment for QCA design. J. Emerg. Technol. Comput. Syst. 2(4), 243–261 (2006)
VilelaNeto, O.P., Pacheco, M.A.C., Barbosa, C.R.: Neural network simulation and evolutionary synthesis of QCA circuits. IEEE Trans. Comput. 56(2), 191–201 (2007)
Ganesh, E.N.: Quantum cellular automata majority circuit simulation using simulated annealing Genetic algorithm. Int. J. Eng. Sci. Technol. 2(7), 3277–3286 (2010)
Bonci, L., Gattobigio, M., Iannaccone, G., Macucci, M.: Monte-Carlo simulation of clocked and non-clocked QCA architectures. J. Comput. Electron. 1(1–2), 49–53 (2002)
Porod, W.: Quantum-dot devices and quantum-dot cellular automata. Int. J. Bifurcation Chaos 7(10), 2199–2218 (1997)
Lent, C.S., Tougaw, P.D., Porod, W.: Quantum cellular automata: the physics of computing with arrays of quantum dot molecules, PhysComp 1994. In: Proceedings of the Workshop on Physics and Computing, IEEE Computer Society Press, pp. 5–13 (1994)
Lent, C.S., et al.: Quantum cellular automata. Nanotechnology 4(1), 49–57 (1993)
Tougaw, P.D., Lent, C.S.: Logical devices implemented using quantum cellular automata. J. Appl. Phys. 75(3), 1818–1825 (1994)
Orlov, A., et al.: Experimental demonstration of clocked single-electron switching in quantum-dot cellular automata. Appl. Phys. Lett. 77(2), 295–297 (2000)
Toth, G.: Correlation and coherence in quantum-dot cellular automata, Ph.D. dissertation, Department of Electical Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame (2000)
Amlani, I., et al.: Digital logic gate using quantum-dot cellular automata. Science 284, 289–291 (1999)
Taylor, J.G.: Neural Networks and Their Applications. Wiley, West Sussex (1996)
Gallant, A.R., White, H.: On learning the derivatives of an unknown mapping with multilayer feed forward networks. Neural Netw. 5, 129–138 (1992)
Chua, L., Yang, L.: Cellular neural networks: theory. IEEE Trans. Circuits Syst. 35(10), 1257–1272 (1988)
Chua, L.O., Hasler, M., Moschytz, G., Neirynck, J.: Autonomous cellular neural networks: a unified paradigm for pattern-formation and active wave-propagation. IEEE Trans. Circuits Syst. 42(10), 559–577 (1996)
Toth, G., Lent, C.S., Tougaw, P.D., Brazhnik, Y., Weng, W., Liu, W.P.R., Huang, Y.F.: Quantum cellular neural networks. Superlattices Microstruct. 20(4), 473–478 (1996)