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浙江大学学报（理学版）
浙江大学学报（理学版）  2017, Vol. 44 Issue (2): 186-190    DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2017.02.011
电子科学     
含无关项布尔函数的对称变量检测算法
张永波1, 厉晓华2
1. 浙江旅游职业学院信息中心, 浙江 杭州 311231;
2. 浙江大学 信息中心, 浙江 杭州 310027
An algorithm for identifying symmetric variables of Boolean function with don't-care-terms
ZHANG Yongbo1, LI Xiaohua2
1. Campus Information Center, Tourism College of Zhejiang, Hangzhou 311231, China;
2. Campus Information Center of Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
 全文: PDF(552 KB)   HTML  
摘要： 为简化布尔函数中12类对称变量的检测过程，提出了含无关项布尔函数基于最小项展开系数的对称变量检测算法.该算法通过判别布尔函数有序特征值矩阵的约束条件以实现对称变量的快速检测.应用结果表明，与现有方法相比，算法在适用的布尔函数变量数、检测类型、检测含无关项布尔函数和检测过程的复杂度方面表现较优.
关键词： 对称变量;  有序特征值矩阵;  布尔函数;  真值表;  任意项    
Abstract: To simplify the process for identifying 12 types of symmetric variables in Boolean function, we propose a new symmetry detection algorithm based on minterm expansion of Boolean function with don't-care-terms. By analyzing the constraint conditions of the order eigenvalues matrixes for 12 types of symmetric variables, the algorithm for identifying symmetric variables of Boolean function with don't-care-terms is proposed. The results show that, the new algorithm method is superior than the traditional methods in the applicability of the number of logical variables of Boolean function including don't-care-terms, detection types, and complexity of the identification process.
Key words: symmetric variable    the order eigenvalues matrix    Boolean function    truth table    don't-care-terms
收稿日期: 2016-05-19 出版日期: 2017-07-08
CLC:  TN431  
基金资助: 国家自然科学基金资助项目（61471314）；浙江省公益技术研究社会发展项目（2014C33042）.
通讯作者: 厉晓华     E-mail: xiaohua@zju.edu.cn
作者简介: 张永波(1970-),ORCID:http://orcid.org/0000-0001-9529-3851,男,高级工程师,主要从事计算机应用与网络信息安全研究.
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张永波
厉晓华

引用本文:

张永波, 厉晓华. 含无关项布尔函数的对称变量检测算法[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2017, 44(2): 186-190.

ZHANG Yongbo, LI Xiaohua. An algorithm for identifying symmetric variables of Boolean function with don't-care-terms. Journal of ZheJIang University(Science Edition), 2017, 44(2): 186-190.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/sci/CN/10.3785/j.issn.1008-9497.2017.02.011    或    https://www.zjujournals.com/sci/CN/Y2017/V44/I2/186

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