Combinação de funções primitivas para síntese de funções majoritárias
Devido ao grande avanço da tecnologia e à miniaturização de circuitos, o estudo de sistemas lógicos que podem ser aplicados à nanotecnologia vem sendo realizado de forma abrangente. Para criação de circuitos nanoeletrônicos destacam-se a lógica reversível e a lógica majoritária. Neste trabalho é pro...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de documento: | dissertação |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositório: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/180750 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/11449/180750 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Síntese de funções majoritárias Lógica majoritária Funções primitivas Majority functions synthesis Majority logic Primitive functions |
| Resumo: | Devido ao grande avanço da tecnologia e à miniaturização de circuitos, o estudo de sistemas lógicos que podem ser aplicados à nanotecnologia vem sendo realizado de forma abrangente. Para criação de circuitos nanoeletrônicos destacam-se a lógica reversível e a lógica majoritária. Neste trabalho é proposto o algoritmo MPC, utilizado para síntese de lógica majoritária. O algoritmo recebe uma tabela verdade como entrada e retorna uma função majoritária que cobre o mesmo conjunto de mintermos. A criação de uma função de saída válida é realizada a partir da combinação entre funções primitivas previamente otimizadas. Como critério de custo busca-se a geração de funções que tenham a menor quantidade de níveis, seguida da menor quantidade de operadores, inversores e literais. Nesse trabalho também é realizada a comparação do MPC com o algoritmo exact_mig, considerado o melhor algoritmo para síntese de funções majoritárias atualmente. O exact_mig codifica a síntese exata de funções utilizando a quantidade de níveis e operadores como critério de custo. O MPC utiliza dois critérios de custo adicionais, o número de inversores e o número de literais, com o objetivo de otimizar ainda mais os resultados gerados pelo exact_mig. Dessa forma, o MPC busca a síntese de funções que possuam a mesma quantidade de níveis e de operadores, mas com uma quantidade menor de inversores e literais. Testes mostraram que ambos os algoritmos retornam soluções ótimas para todas as funções com 3 variáveis de entrada. Para funções com 4 variáveis, o MPC consegue melhores resultados para 66% das funções e resultados iguais para 11%. Para funções com 5 variáveis de entrada, a partir de uma amostra de 1.000 funções geradas aleatoriamente, o MPC gerou melhores resultados para 58% das funções e resultados iguais para 14%. |
|---|