量子计算中可逆逻辑电路的合成

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60773205
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    29.0万
  • 负责人：
    杨国武
  • 依托单位：
    电子科技大学
  • 学科分类：
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

量子信息、量子计算机是近十几年的研究热点。本项目研究量子计算中可逆逻辑电路的合成。主要是针对三个方面的研究：多值可逆逻辑电路和混合值可逆逻辑电路的一致性问题和合成算法；直接用基本量子门合成可逆逻辑电路；不完全详述函数的合成。混合可逆门一致性的研究还没有。多值和混合值可逆逻辑电路合成的研究以及不完全详述函数的合成的研究还只是刚刚起步。但是，多值和混合值可逆门的物理实现已经给出；多值和混合值可逆逻辑在量子密码和量子计算中有重要的应用。因此这些可逆逻辑电路的合成的研究非常重要。本项目先将可逆门，可逆逻辑电路映射为相应的排列，将可逆门一致性问题转化为群论中生成元生成的群的问题。然后利用GAP软件找出递归关系来证明可逆门的一致性。在合成算法方面，则利用GAP软件和SAT软件，综合深度搜索、广度搜索、启发式搜索、双向搜索、模版优化等算法，来研究、设计优化的合成算法，并实现它们。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
一类SAT Benchmark的算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王迪海;杨国武;郑德生
  • 通讯作者：
    郑德生
三位量子电路的非二值量子门的精确综合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Electronics
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Yang, Guowu;Perkowski, Marek A.;Song, Xiaoyu;Hung, William N. N.
  • 通讯作者：
    Hung, William N. N.
n阶可逆电路的最小一致性库
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Computers & Mathematics with Applications
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    William N.N. Hung;Marek A. Perkowski;Guowu Yang;Xiaoyu Song;Seo, Chang-Jun
  • 通讯作者：
    Seo, Chang-Jun
可逆电路的最小代价综合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Calcolo
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Marek A. Perkowski;Guowu Yang;Xiaoyu Song;William N.N. Hung
  • 通讯作者：
    William N.N. Hung
Realization and synthesis of reversible functions
可逆函数的实现与综合
  • DOI：
    10.1016/j.tcs.2010.11.031
  • 发表时间：
    2011-04
  • 期刊：
    Theoretical Computer Science
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Guowu Yang;Marek A. Perkowski;Xiaoyu Song;Fei Xie;William N.N. Hung
  • 通讯作者：
    William N.N. Hung

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其他文献

生化应用里同步布尔网络中发现吸引子的高效算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Genetics and Molecular Research
  • 影响因子：
    0.4
  • 作者：
    郑德生;杨国武
  • 通讯作者：
    杨国武
三值量子基本门及其对量子Fourier变换的电路实现
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    樊富有;杨国武;张艳;杨钢
  • 通讯作者：
    杨钢
Method for APT Prediction Based on Tree Structure
基于树结构的APT预测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Journal of University of Electronic Science and Technology of China
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张小松;牛伟纳;杨国武;卓中流;吕凤毛
  • 通讯作者：
    吕凤毛
基于修正标签分布的乳腺超声图像分类
  • DOI：
    10.12178/1001-0548.2020001
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    电子科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曹占涛;杨国武;陈琴;吴尽昭;李晓瑜
  • 通讯作者：
    李晓瑜
基于S3C2410X的I~2C总线接口的软件仿真与验证
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱文涛;桑楠;杨国武
  • 通讯作者：
    杨国武

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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