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量子计算是一种利用量子态的集体特性，如叠加、干涉和纠缠，来进行计算的计算方式。
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计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Multiple-Valued Logic Circuits Using
This Chapt. presents a new type of regular structures that will be used to produce regular reversible lattice structures in Chapt. $6 .$ With future logic realization in technologies that are scaled down rapidly in size, the emphasis will be increasingly on the mutually linked issues of regularity, predictable timing, high testability, and self-repair. For the current leading technologies with the activedevice count reaching the hundreds of millions, and most of the circuit areas occupied by local and global interconnects, the delay of interconnects is responsible for about $40-50 \%$ or more of the total delay associated with a circuit $[51,229]$. In future technologies, interconnects will take an even higher percent of area and delay which creates interest in cellular (regular) structures $[109,209]$, especially for nano technologies [109].
As it has been shown [229] that most of the circuit area is occupied by local and global interconnects, and the delay of interconnects is responsible for most of the total delay associated with a circuit, maintaining equal length of local inter-connects will minimize the total length of the used wires and consequently minimize the delay and power consumed. Also, it has been shown in [229] that the relative delay for global interconnects with or without repeaters over all process technologies are much larger than their counterparts of local interconnects. This suggests that using lengthy interconnects between the circuit elements will produce higher delays of the signal propagation throughout the interconnects and thus one wants to use shorter interconnects. This problem becomes even more serious for circuits that switch at very high speeds, where the power consumption increases with the increasing operation frequencies, and even the smallest capacitance or inductance that exists naturally within the wirings will be of extreme importance to maintain the electrical “signal integrity” as much as possible.
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Symmetry Indices
It is known in logic synthesis that certain classes of logic functions exhibit specific types of symmetries $[83,118,136,213,244]$. Such symmetries include symmetries between different functions under negation, symmetries within a logic function under the negation of its variables, and symmetries within a logic function under the permutation of its variables. Accordingly, the following is one possible classification of logic functions:
(1) P-Equivalence class: a family of identical functions obtained by the operation of permutation of variables.
(2) NP-Equivalence class: a family of identical functions obtained by the operations of negation or permutation of one or more variables.
(3) NPN-Equivalence class: a family of identical functions obtained by the operations of negation or permutation of one or more variables, and also negation of function (cf. Table G.1).
Example 4.1. The following represents symmetric function: $F=a b$ $\oplus \mathrm{bc} \oplus \mathrm{ac} .$
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Two-Dimensional Lattice Structures
The concept of lattice structures for switching functions involves three components: (1) expansion of a function, that corresponds to the initial node (root) in the lattice, which creates several successor nodes of the expanded node, (2) joining (collapsing) of several nodes of a decision tree’s level to a single node, which is the reverse operation of the expansion process, and (3) regular geometry to which the nodes are mapped that guides which nodes of the level are to be joined.
While the realization of non-symmetric functions in Akers arrays [1] requires an exponential growth of repetition of variables in the worst case, the realization of non-symmetric functions in lattice structures requires a linear growth of repetition of variables $[50,51]$, and consequently one need not to repeat the variables of non-symmetric functions many times to realize such functions in lattice structures for most practical benchmarks. It has been shown $[50,51]$ that one needs to repeat variables to realize benchmarks in lattice structures by $2.5$ times on average. Figure $4.4$ illustrates, as an example, the geometry of 4-neighbors and joining operations on the nodes where each cell has two inputs and two outputs (i.e., four neighbors). The construction of the lattice structure in Fig. $4.4$ implements the following one possible convention: top-to-bottom expansion and left-to-right joining (i.e., left-to-right propagation of the corresponding correction functions in Figs. $4.4 \mathrm{c}$ and $4.4 \mathrm{~d}$, respectively).
量子计算代考
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Multiple-Valued Logic Circuits Using
这章。介绍了一种新型的规则结构，将用于产生规则的可逆晶格结构。6.随着技术规模迅速缩小的未来逻辑实现，重点将越来越多地放在规律性、可预测时序、高可测试性和自我修复等相互关联的问题上。对于当前有源器件数达到数亿的领先技术，并且大部分电路区域被本地和全局互连所占据，互连的延迟大约占40−50%或更多与电路相关的总延迟[51,229]. 在未来的技术中，互连将占用更高百分比的面积和延迟，这会引起人们对蜂窝（常规）结构的兴趣[109,209]，特别是对于纳米技术[109]。
正如已经表明的[229]，大部分电路区域被局部和全局互连占用，并且互连的延迟是与电路相关的总延迟的大部分原因，保持相同长度的局部互连将最小化所用电线的总长度，从而最大限度地减少延迟和功耗。此外，在 [229] 中已经表明，在所有工艺技术上，具有或不具有中继器的全局互连的相对延迟远大于其对应的本地互连。这表明在电路元件之间使用较长的互连将在整个互连中产生更高的信号传播延迟，因此人们希望使用较短的互连。对于以非常高的速度切换的电路，这个问题变得更加严重，
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Symmetry Indices
在逻辑综合中已知某些类别的逻辑函数表现出特定类型的对称性[83,118,136,213,244]. 这种对称性包括不同函数之间在取反下的对称性、逻辑函数内在其变量取反下的对称性以及逻辑函数内在其变量置换下的对称性。因此，以下是逻辑函数的一种可能分类：
(1) P-等价类：通过变量的置换操作获得的相同函数族。
(2) NP-Equivalence 类：通过一个或多个变量的取反或置换操作获得的一组相同函数。
(3) NPN-Equivalence 类：通过一个或多个变量的求反或置换操作以及函数求反获得的一组相同函数（参见表 G.1）。
例 4.1。以下表示对称函数：F=一种b ⊕bC⊕一种C.
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Two-Dimensional Lattice Structures
切换函数的格结构的概念涉及三个组成部分：（1）函数的扩展，对应于格中的初始节点（根），它创建扩展节点的几个后继节点，（2）连接（折叠）决策树级别的几个节点到单个节点，这是扩展过程的逆操作，以及 (3) 节点映射到的规则几何图形，用于指导要连接级别的哪些节点。
虽然在 Akers 阵列 [1] 中实现非对称函数需要在最坏情况下变量重复呈指数增长，但在晶格结构中实现非对称函数需要变量重复的线性增长[50,51]，因此对于大多数实际基准测试，无需多次重复非对称函数的变量即可在晶格结构中实现此类函数。已经显示[50,51]需要重复变量以通过以下方式实现晶格结构中的基准2.5平均次数。数字4.4例如，说明了 4 个邻居的几何结构和节点上的连接操作，其中每个单元有两个输入和两个输出（即四个邻居）。图 1 格子结构的构造4.4实现了以下一种可能的约定：从上到下的扩展和从左到右的连接（即，从左到右传播图 1 和 3 中相应的校正函数。4.4C和4.4 d， 分别）。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。