An Auto-Adjusting Hybrid Quantum Genetic Algorithm-Spectre platform for the multi-objective optimization of analog circuit sizing
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.
Notice bibliographique
Résumé
Among the phases constituting analog circuit design, circuit sizing is considered labor-intensive, formidable, and heavily experience-dependent due to its non-linearity. As a result, design automation coupled with effective optimization techniques has arisen as a feasible candidate to address challenges with circuit design and satisfy the increasing need for high-performance circuits. Among evolutionary algorithms, the combination of the genetic algorithm (GA) and quantum computing techniques has yielded the hybrid quantum genetic algorithm (HQGA) which has proven to be an effective optimization method in many fields due to its convergence rate and near-optimal solutions. This paper introduces an upgraded version of HQGA we call the Auto-adjusting Hybrid Quantum Genetic Algorithm (AHQGA) which avoids premature convergence and improves convergence speed through the use of an additional best-fitness-based scheme for rotation angles. In particular, this work proposes the utility of AHQGA for the multi-objective optimization of analog circuit sizing, with the two-stage Miller-compensated operational amplifier (op-amp) used as a topological case study. Additionally, for an objective evaluation, optimization results by AHQGA are compared with those by HQGA with fixed rotation angles and classical GA.
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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 découle