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Enregistrement W4318200141 · doi:10.3390/su15032265

Novel Quantum-Dot Cellular Automata-Based Gate Designs for Efficient Reversible Computing

2023· article· en· W4318200141 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum-Dot Cellular Automata
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToffoli gateQuantum dot cellular automatonSubtractorAdderElectronic circuitCellular automatonLogic gateComputer scienceXOR gateQuantum circuitQuantum computerQuantum gateElectronic engineeringQuantumAlgorithmCMOSPhysicsElectrical engineeringQuantum networkEngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reversible logic enables ultra-low power circuit design and quantum computation. Quantum-dot Cellular Automata (QCA) is the most promising technology considered to implement reversible circuits, mainly due to the correspondence between features of reversible and QCA circuits. This work aims to push forward the state-of-the-art of the QCA-based reversible circuits implementation by proposing a novel QCA design of a reversible full adder\full subtractor (FA\FS). At first, we consider an efficient XOR-gate, and based on this, new QCA circuit layouts of Feynman, Toffoli, Peres, PQR, TR, RUG, URG, RQCA, and RQG are proposed. The efficient XOR gate significantly reduces the required clock phases and circuit area. As a result, all the proposed reversible circuits are efficient regarding cell count, delay, and circuit area. Finally, based on the presented reversible gates, a novel QCA design of a reversible full adder\full subtractor (FA\FS) is proposed. Compared to the state-of-the-art circuits, the proposed QCA design of FA\FS reversible circuit achieved up to 57% area savings, with 46% and 29% reduction in cell number and delay, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle