Reducing the Complexity of Operational Domain Computation in Silicon Dangling Bond Logic
Notice bibliographique
Résumé
Silicon Dangling Bonds (SiDBs) constitute a beyond-CMOS computational nanotechnology platform that enables higher integration density and lower power consumption than contemporary CMOS nodes. Recent manufacturing breakthroughs in the domain sparked the interest of academia and industry alike in the race for a green computation future at the nanoscale. However, as the fabrication of SiDBs requires atomic precision, SiDB logic systems are inherently susceptible to environmental defects and material variations, which inevitably occur. The Operational Domain is a methodology to evaluate the resilience of SiDB logic against physical parameter variations. However, state-of-the-art implementations require a quadratic number of exponentially complex physical simulator calls to assess the operational domain. This paper presents two novel algorithms to obtain operational domains in an efficient fashion: one based on flood fill, and one based on contour tracing. Experimental evaluations confirm that they reduce the number of required simulator calls by 70.87% and 95.29 %, respectively. Particularly contour tracing achieves the shift from a quadratic to a linear relation, thereby reducing the complexity and paving the way for realizing reliable SiDB-based computing systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».