Resolvieren von Ternär-Vektor-Listen
Betreuer: M.Sc. Feng Liu
Vortragender: Wei Song
Problemstellung: Aufgrund der stetigen Weiterentwicklung der Halbleitertechnologien und ihrer andauernden Fähigkeit zur weiteren und extremen Miniaturisierung werden die in jeglicher Form zu verarbeitenden Datenmengen immer größer. Daher nehmen wiederum auch die Anforderungen an die Packungsdichte auf einem Chip (Speicherplatz) und an eine schnelle Verarbeitung von Daten in einem Rechner (Rechenzeit) zu. All dies zusammen ist ein starkes Argument für den Einsatz von Ternär-Vektor-Listen (TVL). Die Stärken dieses Formats liegt sowohl in der Möglichkeit der kompakten Speicherung von Aussagen (verlustlose Komprimierung) - welche am Ende der Synthese der Schaltnetze dienen - als auch in der Implementierung von sehr effizienten Algorithmen auf Bitebene. Logische Funktionen können so als Mengenoperationen ausgeführt werden.
Problemlösung: Die Operationen auf der TVL sollen rekapituliert und die Algorithmen für das Resolvieren verbessert werden. Die Algorithmen sollen im Sinne der Machbarkeit implementiert werden. Ein Schwerpunkt liegt auf der Darstellung der Algorithmen unter objektorientierten Gesichtspunkten. Ein VBA Programm ist zu übernehmen und ein neues objektorientiertes Datenmodell soll erstellt werden.
Durchführung:
- Einarbeiten in die Theorie der TVL
- Verstehen aller Operationen auf der TVL
- Verstehen der Algorithmen zur Resolvierung
- Objektorientierte Programmierung der Algorithmen in Python oder C++
Termin: 17.07.2020 09:00 Uhr