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Verschiedene Shannon-Zerlegungen und deren Leistungsfähigkeit in Benchmarks

Shannon-Zerlegung, Benchmarks für verschiedene heuristische Verfahren zur Vereinfachung von boolschen Funktionen

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Die Arbeit untersucht die Anwendung der rekursiven Shannon-Zerlegung zur Minimierung boolscher Funktionen, unterstützt durch Reduktionsschritte wie die Extraktion doppelter und überdeckter Terme. Ziel ist es, einfache Formelausdrücke oder Decision Diagrams zu erzeugen, die auf minimaler Chip-Fläche realisierbar sind. Heuristiken geben Hinweise zur optimalen Auswahl der Eingabevariablen für die nächste Zerlegung. Obwohl heuristische Verfahren geringere Reduktionsgrade erreichen als exakte Methoden, bieten sie schnellere Lösungen, was besonders bei vielen Eingabevariablen von Vorteil ist. Benchmarks analysieren die Einsparungen und Rechenzeiten.

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Verschiedene Shannon-Zerlegungen und deren Leistungsfähigkeit in Benchmarks, Rainer Stickdorn

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2018
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(In brossura)
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