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J-GLOBAL ID：201702215263782447   整理番号：17A1397914

低乗法複雑性論理設計への新しいアプローチ【Powered by NICT】

A novel approach to low multiplicative complexity logic design

著者 (5件)： Tay Jia Jun (Faculty of Engineering, Computing and Science, Swinburne University of Technology Sarawak Campus, Sarawak, Malaysia) ,  Wong Ming Ming (Faculty of Engineering, Computing and Science, Swinburne University of Technology Sarawak Campus, Sarawak, Malaysia) ,  Dennis Wong M. L. (Heriot-Watt University Malaysia, Putrajaya, Malaysia) ,  Zhang Cishen (Faculty of Science, Engineering and Technology, Swinburne University of Technology Hawthorn Campus, Victoria, Australia) ,  Hijazin Ismat (Faculty of Science, Engineering and Technology, Swinburne University of Technology Hawthorn Campus, Victoria, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCED  ページ： 31-35  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 論理ベース(AND, XOR, NOT)上の論理最適化は低ゲート数論理回路実装の可能性のために,最近の研究で注目を集めている。この論理基底における以前の論理最小化ヒューリスティックは無作為化選択過程を含み,このようにして得られた結果とアルゴリズム実行時間における制御されていない変化を示した。本研究では,正極性Reed-Muller因数分解を用いた同じ問題への新しいアプローチを実証した。提案したアルゴリズムは,ランダム性に信頼を除去し,因子分解法により得られる全ての最適解を生成する。これは関数間の回路共有を最大化するために異なる選択基準最適化後の適用を可能にする。提案したアルゴリズムは,軽量暗号方式のSボックスを最適化することを目的としている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 選択基準 ,  最適化 ,  暗号 ,  アルゴリズム ,  *乗算 ,  *論理設計 ,  基底 ,  因数分解
準シソーラス用語： 軽量 ,  最適解 ,  因子分解 ,  ランダム性 ,  実行時間 ,  ヒューリスティック ,  *複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 乗法 ,  複雑性 ,  論理設計