基于遗传算法的量子可逆逻辑电路综合方法研究

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随着集成电路的集成度越来越高,电子器件的内部量子效应越来越明显,制造计算机的传统方法在提高集成度上越来越力不从心;集成电路能耗导致计算机芯片发热,也影响了芯片集成度的进一步提高。量子逻辑电路实现都是可逆操作,不存在热耗散,从理论上解决了芯片发热问题,而且其计算能力较传统电路有巨大提高,因此引起了人们极大的兴趣。本文阐述的重点是量子电路的可逆逻辑综合问题。量子可逆逻辑电路综合主要是研究在给定的量子门和量子电路的约束条件及限制下,找到最小或较小的量子代价电路实现所需电路逻辑功能。本文介绍了现在对此方面的研究现状和成果,探索了量子电路综合方法的规律,并提出一种将遗传算法应用于量子可逆逻辑电路综合的新方法。这个方法将量子逻辑门的功能用矩阵的数学模型表示,用遗传算法作全局搜索工具,实现了合成、优化同步进行,在实验中取得了良好效果,展示了此方法在高阶量子电路综合问题上的应用前景。本文详细介绍了量子逻辑门的计算原理和遗传算法应用在量子电路综合问题上的实现方法以及考虑物理实现、完备性、不同量子门代价和算法性能各方面建立门库的过程。在三阶、四阶电路综合实验中,分析了新方法的性能,此方法很好的利用了遗传算法在全局搜索中的强大功能,并巧妙的将量子可逆电路的消去规则加入算法实现中对算法做出改进,用实验数据体现了此方法的可调试性强,适用性和实用性高的特点。
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