SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 25 Sayı: 1

ANAHTARLAMA FONKSİYONLARI İÇİN YENİ YAKIN MİNİMUM SADELEŞTİRME ALGORİTMASI

Fatih Başçiftçi
Şirzat Kahramanlı
Pages
—
Publication Date
2013-02-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Geliştirilen algoritma çeşitli problemlerüzerinde test edilmiş ve dünyaca örnek olarak kabul edilen ESPRESSO algoritması ile karşılaştırılmıştır.Karşılaştırma kıstasları olarak algoritmaların; çözüm sonucunda buldukları çarpım terimlerinin toplamifadelerinin sayısı, çözüme ulaşma süreleri ve çözüme ulaşırken kullandıkları bellek kapasitesi alınmıştır.Karşılaştırma sonuçlarına göre geliştirilen algoritmanın başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Anahtarlama fonksiyonlarının sadeleştirilmesi tasarımcılara daha kısa zaman süresinde, daha sade lojik devrelertasarlama imkanı sağlamaktadır.
📊
Key Findings & Data:Anahtarlama fonksiyonlarını sadeleştirecek algoritmaların tümüO(2n) karmaşıklığına sahiptirler.
💡
Conclusion & Impact:Geliştirilen algoritma çeşitli problemlerüzerinde test edilmiş ve dünyaca örnek olarak kabul edilen ESPRESSO algoritması ile karşılaştırılmıştır.Karşılaştırma kıstasları olarak algoritmaların; çözüm sonucunda buldukları çarpım terimlerinin toplamifadelerinin sayısı, çözüme ulaşma süreleri ve çözüme ulaşırken kullandıkları bellek kapasitesi alınmıştır.Karşılaştırma sonuçlarına göre geliştirilen algoritmanın başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
🔬Design:Experimental Field Trial
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Anahtarlama fonksiyonu · sadeleştirme · asal çarpım terim

Özet

Anahtarlama fonksiyonlarının sadeleştirilmesi tasarımcılara daha kısa zaman süresinde, daha sade lojik devrelertasarlama imkanı sağlamaktadır. Sadeleştirilmiş olan bir fonksiyon daha az güç tüketimi, daha az hacim ve dahaaz maliyet gerektirir. Bu konu ile ilgili olarak geliştirilen yöntemlerin çoğu iki ana adımda gerçekleştirilir.Birinci adımda, asal çarpım terimlerinin tümü belirlenir. İkinci adımda fonksiyonu sadeleşmiş olarak örtecek,esas asal çarpım terimler kümesi belirlenir. Anahtarlama fonksiyonlarını sadeleştirecek algoritmaların tümüO(2n) karmaşıklığına sahiptirler. Araştırmalar göstermiştir ki n’in çok yüksek değerlerinde esas asal çarpımterimlerin tam kümesini belirleme yöntemi pratik olarak gerçekleştirilemez duruma gelmektedir. Bu yüzden buçalışmada, asal çarpım terimlerin belli kıstaslara cevap verecek alt kümeleri oluşturularak, doğrudan örtmeprensibine dayanan yakın minimum sadeleştirme algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma çeşitli problemlerüzerinde test edilmiş ve dünyaca örnek olarak kabul edilen ESPRESSO algoritması ile karşılaştırılmıştır.Karşılaştırma kıstasları olarak algoritmaların; çözüm sonucunda buldukları çarpım terimlerinin toplamifadelerinin sayısı, çözüme ulaşma süreleri ve çözüme ulaşırken kullandıkları bellek kapasitesi alınmıştır.Karşılaştırma sonuçlarına göre geliştirilen algoritmanın başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

🔖

Cite This Article

Başçiftçi, F., Kahramanlı, Ş. (2013). ANAHTARLAMA FONKSİYONLARI İÇİN YENİ YAKIN MİNİMUM SADELEŞTİRME ALGORİTMASI. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 25 Sayı: 1. https://ajindex.com/articles/1078628

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (90)

  1. Başçiftçi F., Anahtarlama Fonksiyonları İçin
  2. Yerel Basitleştirme Algoritmaları, Doktora
  3. Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri
  4. Enstitüsü, 2006.
  5. Brayton R.K., Hachtel G.D., McMullen C.,
  6. Sangiovanni-Vincentelli A.L., Logic
  7. Minimization Algorithms For VLSI Synthesis,
  8. ISBN 0-89838-164-9, Hardbound, Kluwer
  9. Academic Publishers, 1984.
  10. Sasao T., Butler J.T., Worst and Best Irredundant
  11. Sum-of–Product Expressions, IEEE
  12. Transactions on Computers, Vol. 50(9), pp.
  13. 947, 2001.
  14. Coudert O., Two-Level Logic Minimization: an
  15. Overview. Integration, The VLSI Journal, 17-2,
  16. pp. 97-140, October 1994.
  17. Dagenais M.R., Agarwal V.K., Rumin N.C.,
  18. McBOOLE: A New Procedure for Exact Logic
  19. Minimization, IEEE Transactions On
  20. Computer Aided Design, Vol. CAD-5, No:1,
  21. Jaunary 1986.
  22. Brown, D.W., A State-Machine Synthesizer –
  23. SMS. Proc. 18th Design Automation
  24. Conference, pp.301-304, Nashville, June 1981.
  25. Svoboda A., White D.E, Advanced Logical
  26. Circuit Design Techniques, New York: Garland
  27. Pres, 1979.
  28. Hong S.J., Cain R.G. and Ostapko D.L., MINI: A
  29. Heuristic Approach For Logic Minimization,
  30. IBM J. of Res. and Dev., Vol.18, pp.443-458,
  31. September 1974.
  32. Dietmeyer D.L., Logic Design of Digital
  33. Systems, MA:Ally and Bacon, Boston 1979.
  34. Nguyen K., Perkowski M., Goldstein N.,
  35. Palmini-Fats Boolean Minimizer for Personal
  36. Computers, Proc. Design Automation Conf., pp.
  37. 621, Aug, 1987.
  38. Mishchenco A., Sasao T., Large-Scale SOP
  39. minimization Using Decomposition and
  40. Functional Properties, DAC, pp149-154, June 2-6
  41. Miller R.E., Switching Theory, Vol. 1
  42. Combination Circuits, New York; John Wiley
  43. and sons, 1965.
  44. Mano M. M., Digital Design, Prentice-Hall
  45. International Editions, 1984.
  46. Perkins S.R., Rhyne T., An Algorithm for
  47. Identifying and Selecting The Prime Implicants of a Multiple-Output Boolean Function, IEEE
  48. Transactions On Computer Aided Design, Vol., No:11, November 1988.
  49. Gurunath B., Biswas N.N., An Algorithm for
  50. Multiple Output Minimization, IEEE, No:9, September 1989.
  51. Bartlett K.A., Brayton R.K., Hachtel G.D.,
  52. Jacoby R.M., Morrison C.R., Rudell R.L.,
  53. Sangiovanni-Vincentelli A., Wang A.R.,
  54. Multilevel Logic Minimization Using Implicit
  55. Don’t Cares, IEEE Transactions On Computer
  56. Aided Design, Vol. 7, No:6, June 1988.
  57. Allahverdi N.M., Kahramanlı Ş.Ş., Erciyeş K., A
  58. Fault Tolerant Routing Algorithm Based On Cube
  59. Algebra For Hypercube Systems, Journal of
  60. Systems Architecture, 46, pages 201-205, 2000.
  61. Bernasconi A., Ciriani V., Luccio F., Pagli L.,
  62. Fast Three-Level Logic Minimization Based on
  63. Autoymmetry,
  64. http://citeseer.nj.nec.com/cachedpage/462188/1
  65. Beckert B., Iiahnle R., Escalada-Imaz G., Simp.
  66. of Many-Valued Logic Formulas Using Anti-
  67. Links, http://citeseer.nj.nec.com/cachedpage
  68. /221052/1, 1997.
  69. Kahramanlı Ş., Başçiftçi F., Boolean Functions
  70. Simplification Algorithm Of O(n) Complexity,
  71. Mathematical & Computational Applications,
  72. Volume 8 Numbers 1-3, pages:271-278.
  73. ISSN:1300-686X, 2003.
  74. Kahramanlı Ş., Özcan M., Lojik Tasarımın
  75. Temelleri ve Uygulamaları, Atlas Yayın
  76. Dağıtım, İstanbul 2002.
  77. Roth J.P., Algebric Topological Methods for the
  78. Synthesis of Switching Systems in n-variables,
  79. The Instute for Advanced Study, Princeton,
  80. New Jersey, 1956.
  81. Nadjafov E.M., Kahramanov S.S., On the
  82. Synthesis of Multiple Output Switching Scheme,
  83. Scientific Notes of Azerbaijan Institute of
  84. Petrolium and Chemistry, Baku, Azaerbaijan,
  85. Vol. IX, No 3 65-69, 1973.
  86. Kahramanlı S.S., Allahverdi N.M., Compact
  87. Method of Minimization of Boolean Functions
  88. with Multiple Variables. Proc. Inter. Symp.
  89. Application of Computers, Selçuk University,
  90. Konya, Turkey, 433-440, 1993.