Verschiedene Shannon-Zerlegungen und deren Leistungsfahigkeit in Benchmarks

Verschiedene Shannon-Zerlegungen und deren Leistungsfahigkeit in Benchmarks

👓 Rainer Stickdorn
Verschiedene Shannon-Zerlegungen und deren Leistungsfahigkeit in Benchmarks

Verschiedene Shannon-Zerlegungen und deren Leistungsfahigkeit in Benchmarks

✅ Книга Verschiedene Shannon-Zerlegungen und deren Leistungsfähigkeit in Benchmarks. Masterarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1.4, FernUniversität Hagen (Fachbereich Mathe, Informatik, E-Technik), Veranstaltung: Abschlussarbeit im MSc Praktische Informatik, Sprache: Deutsch, Abstract: Die rekursive, also wiederholte Anwendung der Shannon-Zerlegung dient zusammen mit zwischengeschalteten Reduktionsschritten wie der Extraktion doppelter und überdeckter Terme der Minimierung boolscher Funktionen, so dass sich diese durch möglichst einfache Formelausdrücke oder Decision Diagrams darstellen und auf minimaler Chip-Fläche realisieren lassen. Heuristiken sollen dabei Hinweise liefern wo, sprich bei welcher Eingabevariablen, die jeweils nächste Shannon-Zerlegung stattfinden soll. Durch die Shannon-Zerlegung entstehen aus einer Funktion jeweils zwei einfachere Subfunktionen, die eine Eingabevariable weniger besitzen. Die Heuristiken stellen keine exakte Minimierungsmethode dar. Im Gegensatz zur exakten und maximalen Minimierung z.B. nach dem Quine- McCluskey-Algorithmus, erreichen heuristische Verfahren geringere Reduktionsgrade. Zwar werden weniger Terme in den Formeln eingespart, dafür sind die heuristischen Verfahren aber wesentlich schneller und bei vielen Eingabevariablen das einzig Praktikable. Benchmarks in dieser Arbeit bestimmen die Einsparung an Formel-Termen, die Anzahl nötiger Rekursionsschritte und die benötigte Rechen...



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