关于实质本源蕴涵项的识别问题

本文揭示了ＥＳＰＲＥＳＳＯ算法和Ｍｕｒｏｇａ等提出的求绝对最小化算法中识别实质本源蕴涵项的方法具有近似的复杂度。文中还给出了一个在产生本源蕴涵项过程中识别实质本源项的算法。

大变量多输出逻辑函数实质项识别算法

在对Espresso算法进行分析改进的基础上,提出了一种基于全域识别的多输入多输出逻辑函数实质本源项、完全冗余项和相对冗余项生成算法,该算法通过对基于积项表示的多输入多输出逻辑函数的余因子计算来进行全域判断,根据全域判断结果来识别实质本源项、完全冗余项和相对冗余项,从而构成实质本源项集合、完全冗余项集合和相对冗余项集合。对基于二级SOP型的多输入多输出逻辑函数设计了多输入多输出逻辑函数优化识别软件系统,允许的最大输入变量数为128、最大输出变量数为256、最大输入输出变量总和为300、最大输入积项数为20 000。软件系统在Pentium 1.8GHz、512MB内存的计算机上通过了Benchmark例题的测试。

基于编码算法的组合逻辑电路最优化软件的设计与实现

在组合电路综合领域,逻辑最小化对电路面积及性能起到至关重要的作用。文章提出了一个新的产生本源蕴涵项的算法,并开发了一个最优化软件MININT,实验表明,它在运算速度和存储性能上都是高效的。