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World File Search System可逆
可逆计算
论文提出了一种功耗为零的技术。扇出和异或不是双射（它们不是从唯一的 x 到唯一的 y）。但两者都可以表示为单个可逆函数。扇出有额外的输入，而异或有额外的输出。垃圾：未用于函数的位。论文的基本定理：每个有限函数都可以通过将其嵌入更大的空间来表示为可逆实现。NAND 门 - 通用门。每个操作都可以使用多个 NAND 门来表示。可逆通用原语：我们通过构建 AND 门的可逆实现来获得 NAND 和 AND 门。布尔环：环就像一个具有 2 个运算的向量空间：加法和乘法。NAND 对于常规逻辑和可逆计算都是通用的。临时存储：存储和计算可以同时进行 - 这是该技术的一个新属性。每个可逆函数都可以表示为 theta 1、theta 2 和 theta 3 的组合。
可逆燃料电池成本分析
氢能技术在提供易于调度的电力以满足弹性、电网支持和微电网需求方面可以发挥关键作用。单元化可逆燃料电池与氢存储相结合可以形成一个储能系统，该系统可以提供与其他技术相比具有成本竞争力的长时储能。
可逆逻辑门和应用程序
近年来，可逆的逻辑门引起了人们的重大兴趣，因为它们有可能减少能源消耗并满足对低功率计算系统的不断增长的需求。与传统的逻辑门不同，可逆逻辑门确保在计算过程中不会发生任何信息损失，从而可以逆转整个计算过程。这种独特的特征为开发节能数字电路开辟了新的途径。本评论论文通过解决有关可逆逻辑门的现有文献中明显的差距，是对该领域的重要贡献。这项研究不仅全面分析了可逆的逻辑门，而且也强调了其实际应用和意义。它涵盖了各种可逆的逻辑大门，包括Toffoli Gates，Fredkin Gates和Newer Innovations。发现Toffoli门在门数和量子成本降低方面表现优于量子，使其成为量子电路优化的首选选择。此外，弗雷德金门在特定应用中显示出非凡的性能，例如数据交换和量子状态控制。数字电路等数字电路，例如加法器，多路复用器，ALU等。是使用HNG，DKG等可逆大门成功设计的。这项研究填补的显着差距在于需要对最先进的可逆逻辑门及其现实世界实用程序进行整合和深入分析。虽然先前的研究已经单独讨论了这些大门，但本文通过对其性能，量子成本，门计数和实际应用进行整体评估，从而采用一种新颖的方法，从而为该领域的研究人员，工程师和设计师提供了全面的资源。这种创新的贡献在塑造节能和量子计算系统的进度以及为各种应用中优化VLSI芯片设计方面起着关键作用，并特别强调增强加密和数据处理能力。本综述的发现旨在刺激可逆计算中的进一步研究和开发，从而有助于提高节能和提供信息的计算系统。
多路复用器的可逆实现和......
完成了多路复用器和解复用器的设计，以优化设计参数，即与现有的使用可逆逻辑的设计相比，量子成本、垃圾输出、延迟和门依赖性。II 提出的方法文献中存在更多的可逆门[9]-[14]，其中托福利门（TG），弗雷德金门（FRG），佩雷斯门（PG），费曼门（FG）和r门是目前用于多路复用器和解复用器识别的最常用的门。最近提出的[15]多路复用器布局选择使用FRG进行评估，本文介绍了设计。当前使用FRG门的布局实现的量子成本为15，需要总共三个FRG门才能实现。FRG门是一个3*3的可逆门，有3个输入（A、B、C）和3个输出（P、Q、R）。 FRG 门的输出定义如下：P=A，Q=A`B+AC，R=A`C+AB，量子成本为 5。任何可逆电路都可以使用它来设计。在基于可逆逻辑施加任何独特功能之前，布局约束需要根据要求进行优化。因此，在设计一个
生成可逆量子神经网络
生成模型一直是机器学习研究中特别受关注的一个领域，成功的模型架构极大地改进了生成模型，包括变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和可逆神经网络 (INN) [1-3]。除其他应用外，生成模型在事件生成中的应用也得到了广泛研究 [4-6]。与马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 技术 [7-11] 相比，生成模型的优势不仅限于提高推理速度，而后者迄今为止已成为领先的 LHC 模拟和解释方法。此外，生成模型可以进行端到端训练，从而实现更全面的应用，如展开 [12-14]、异常检测 [15-19] 等等 [20]。然而，这些神经网络 (NN) 的参数空间巨大，使其能够模拟复杂的交互，但这也导致对计算资源的需求巨大。流行的 NN 架构的规模早已达到计算可行性的边界。量子机器学习 (QML) 将量子计算的强大功能引入现有的机器学习基础，以建立并利用量子优势，从而实现量子算法独有的性能提升。虽然基于门的量子计算与经典计算有很大不同，但已经构建了许多与上述经典生成网络等效的模型，包括量子自动编码器 [ 21 ] 和量子 GAN [ 22 – 27 ]。值得注意的例外是 INN [ 28 , 29 ]，它们尚未转移到 QML 领域。此类网络将成为量子神经网络 (QNN) 阵列的理想补充。虽然经典 INN 中雅可比行列式的可处理性使它们能够执行密度估计，这从本质上防止了模式崩溃，但通常无法有效地计算完整的雅可比矩阵 [ 30 ]。 INN 中完全可处理的雅可比矩阵（QNN 可用）将允许高效学习主要数据流形 [31-34]，为可解释的表示学习和对底层过程的新洞察开辟机会。基于耦合的 INN 架构已通过经验证明对消失梯度问题更具弹性 [28]，这使它们可以直接受益于具有许多参数的深度架构。然而，到目前为止列出的许多 INN 应用已经需要大量的训练资源。目前的研究表明，量子模型可以避免这种对巨大参数空间的需求。它们在表达力方面胜过常规 NN，能够用少得多的参数表示相同的变换 [35-39]。这一理论基础得到了几个专门构建的 QML 电路实例的支持，这些电路为专门设计的问题提供了比经典解决方案更有效的解决方案 [ 40 – 43 ]。QNN 已经成功应用于相对有限的高能物理问题 [ 21 ， 25 ， 44 – 46 ， 46 – 51 ] 以及非 QML 方法 [ 52 – 56 ]。然而，据我们所知，尚未尝试构建可逆 QNN，该 QNN 可通过其可逆性用作生成任务的密度估计器。通过这项工作，我们旨在填补与经典 INN 量子等价的剩余空白，开发量子可逆神经网络 (QINN)。我们展示了如何将 QNN 流程中的每个步骤设计为可逆的，并展示了模拟网络估计分布密度的能力。作为原理证明，我们将我们的模型应用于最重要、研究最多的高能物理过程之一的复杂模拟 LHC 数据，pp → Z j → ℓ + ℓ − j，
增强可逆共价药物设计
延长化合物的暴露时间，同时限制脱靶毒性。在 I 期研究中，Rilzabrutinib 显示出 3.20 小时的快速消除半衰期 (t 1/2 ) 6。尽管清除速度很快，但 Rilzabrutinib 在 BTK 上的延长停留时间 (14 小时) 可确保持续的靶标抑制 7。在 ITK (43 分钟) 和 HER4 (3.75 小时) 上的较短停留时间意味着任何初始的脱靶结合都可以快速逆转。这种动力学选择性与快速消除相结合，有助于减少脱靶效应的持续时间和影响，从而提高药物的安全性。因此，Rilzabrutinib 的治疗窗口最大化。不良副作用的可能性最小化，耐受性提高，同时在较长时间内保持疗效。
可逆计算技术的经济案例
然而，数字计算还有另一种范式，它有可能将数字技术的能效提高几个数量级，超出传统方法的限制。这种替代方案就是可逆计算，它的基础是避免数字信息的不可逆丢失及其相关信号能量的耗散。相反，我们可以以主要可逆的方式转换信息，同时将其几乎所有信号能量保持为有用的形式，以便在后续操作中重复使用。可逆计算的可行实现技术已在半导体和超导技术平台上得到验证。
可逆和量子中的 Fredkin 门......
在过去的 25 年中，出现了一些重要的发展，这些发展为改进合成方法做出了贡献。从硬件角度来看，最相关的是计算机速度的提高和内存容量的增加。这为包括搜索 [12]、进化算法 [7]、[8]、[10] 或 SAT 求解器 [17] 在内的可逆/量子电路的合成提供了可能性。在软件方面，可以提到专门的高效库的开发。在门级别，可以提到使用值 0 作为控制信号，用“白点” [23]、[14] 标识，通常称为“混合极性”，以及使用不相交控制信号 [13]、[15]。接下来，将分析 Fredkin 门在可逆域中的“推广”及其在量子域中的相关应用。值得一提的是，在[5]中使用了“广义弗雷德金门”这个术语，指的是具有多条控制线的弗雷德金门。
可逆量子态空间上的度量张量
i) 一种适用于通用 n 级量子系统的具有普遍有效性的无坐标算法；ii) 当量子发散函数（量子相对熵）满足数据处理不等式（DPI）时，则得到的量子度量满足 MP。
聚合物科学新亮点：光诱导可逆
摘要：近几十年来，光化学在聚合物和材料科学领域引起了人们的极大兴趣，用于合成创新材料。光化学和可逆失活自由基聚合 (RDRP) 的结合提供了良好的反应控制，并可以简化复杂的反应方案。这些优势为从复合材料到生物应用的多学科领域打开了大门。光诱导电子/能量转移可逆加成-断裂链转移 (PET-RAFT) 聚合于 2014 年首次提出，与其他光化学技术相比，在适用性、成本和可持续性方面具有显着优势。本综述旨在向读者提供 PET-RAFT 聚合的基本知识，并探讨这种创新技术在工业应用、新材料生产和绿色条件方面提供的新可能性。