填空。1. 多边形是具有 3 条或更多直线和角的二维形状。2. 要计算多边形的旋转度数,请用 360 除以边数。3. 要运行脚本,请单击“执行”按钮。4. 具有六条边的形状称为六边形。
抽象的内嗅网格细胞以六边形周期性实现空间代码,这标志着动物在环境中的位置。网格图属于同一模块的细胞共享间距和方向,仅在相对二维空间相之间有所不同,这可能是由于路径积分引导的二维吸引子的一部分而导致的。但是,这种体系结构的构造和刚性的缺点,路径积分,允许与六角形模式(例如在各种实验操作下观察到的六边形模式)的偏差。在这里,我们表明一个较简单的一维吸引子足以使网格单元对齐。使用拓扑数据分析,我们表明所得的人口活动是圆环的样本,而地图的合奏保留了网络体系结构的特征。这种低维吸引子的灵活性使其能够用进料输入协议代表歧管的几何形状,而不是施加它。更普遍地,我们的结果代表了原理证明,即直觉,即吸引子的体系结构和表示歧管是具有相同维度的拓扑对象,这对整个大脑吸引者网络的研究含义。
摘要 本文提出了一种适用于W波段的小型化宽带单极子片上天线(AOC)。该AOC基于130nm CMOS工艺,通过顶层M6采用六边形网格、底层M1采用电容性AMC(人工磁导体)实现小型化。首先,利用电磁仿真分析了不同模式的反射相位。其次,通过采用六边形网格将带AMC的AOC轴向尺寸进一步减小16.2%(与带AMC的直单极子天线相比),并通过分析网格角度优化了阻抗。提出的小型化单极子天线在81GHz处的尺寸为367um×194.2um(0.1λ 0 ×0.052λ 0 )。测量表明,该天线的阻抗带宽为31.5%(75-103GHz),在85GHz处峰值增益为-0.35dBi。所提出的天线具有已报道的最小尺寸,可应用于W波段FMCW雷达片上系统关键词:AMC,小型化单极天线,宽带天线,AOC分类:微波和毫米波器件,电路和模块
堆叠的二维晶格的异质结构在设计新型材料特性方面表现出了巨大的希望。作为这种系统的原型示例,六角形共享的蜂窝 - 卡加姆晶格已在各种材料平台中实验合成。在这项工作中,我们探索了蜂窝状晶格的三个旋转对称变体:六边形,三亚贡和双轴相。分别表现出二轴和双轴相分别表现出微不足道的不体和狄拉克半分条带结构,但六边形相位的六角相构成了一个高阶拓扑相,由γ点附近的频带倒置驱动。这突出了与六角形同型系统中观察到的k点的传统频带反转的关键区别。fur-hoverore,我们演示了这些阶段的不同拓扑特性如何导致由扭曲或晶格不匹配的HK Sys-sys-sys形成的Moir'E异质结构内的网络带结构。可以通过蜂窝和kagome系统之间的外在扭曲或固有的晶格不匹配来实验观察这些网络带结构。
石墨烯是第一种真正的二维材料,[1] 是形成简单六边形晶格的单层碳。剥离的石墨烯薄片表现出了高迁移率和异常量子霍尔效应 (QHE) 等显著的电学特性,引起了人们对其在许多实际应用中的极大兴趣。[2–5] 然而,由于剥离的石墨烯薄片的尺寸限制(通常高达几十微米),石墨的机械剥离无法提供适用于商业晶圆尺寸电子器件或精确电阻计量的石墨烯。当 SiC 衬底在超高真空或惰性气体氛围中以高于 1000°C 的温度退火时,Si 升华后碳会残留在 SiC 表面并重新排列形成石墨烯层。这种外延石墨烯 (EG) 已准备好用于大规模器件制造,无需转移到另一个绝缘基板上。在六边形 SiC 晶片的硅端面 (Si 面) 上生长的石墨烯由于与 SiC 晶体的方位角取向一致,可以形成大域。与在相反 (碳) 面上生长的石墨烯相比,在 Si 面上,EG 还具有更可控的生长动力学。最近,通过优化
石墨烯是第一种真正的二维材料,[1] 是形成简单六边形晶格的单层碳。剥离的石墨烯薄片表现出了高迁移率和异常量子霍尔效应 (QHE) 等显著的电学特性,引起了人们对其在许多实际应用中的极大兴趣。[2–5] 然而,由于剥离的石墨烯薄片的尺寸限制(通常高达几十微米),石墨的机械剥离无法提供适用于商业晶圆尺寸电子器件或精确电阻计量的石墨烯。当 SiC 衬底在超高真空或惰性气体氛围中以高于 1000°C 的温度退火时,Si 升华后碳会残留在 SiC 表面并重新排列形成石墨烯层。这种外延石墨烯 (EG) 已准备好用于大规模器件制造,无需转移到另一个绝缘基板上。在六边形 SiC 晶片的硅端面 (Si 面) 上生长的石墨烯由于与 SiC 晶体的方位角取向一致,可以形成大域。与在相反 (碳) 面上生长的石墨烯相比,在 Si 面上,EG 还具有更可控的生长动力学。最近,通过优化
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摘要 — 近年来,随着量子计算的稳步发展,量子处理器升级的路线图在很大程度上依赖于目标量子比特架构。到目前为止,与经典计算的早期类似,这些设计都是由人类专家精心设计的。然而,这些通用架构为定制和优化留出了空间,尤其是在针对流行的近期 QC 应用时。在经典计算中,定制架构已显示出比通用架构显著的性能和能效提升。在本文中,我们提出了一个优化量子架构的框架,特别是通过定制量子比特连接。这是第一项工作,它 (1) 通过将架构优化与最佳编译器相结合来提供性能保证,(2) 在现实串扰误差模型下评估连接定制的影响,以及 (3) 对近期感兴趣的现实电路进行基准测试,例如量子近似优化算法 (QAOA) 和量子卷积神经网络 (QCNN)。通过优化 QAOA 电路的重六边形架构,我们在模拟中实现了高达 59% 的保真度提升,网格架构的保真度提升高达 14%。对于 QCNN 电路,架构优化使重六边形架构的保真度提升了 11%,网格架构的保真度提升了 605%。