Научная статья на тему 'Построение подстановок на основе пороговых функций многозначной логики'

Построение подстановок на основе пороговых функций многозначной логики Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
182
25
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
ПОРОГОВЫЕ ФУНКЦИИ / МНОГОЗНАЧНАЯ ЛОГИКА / СБАЛАНСИРОВАННЫЕ ФУНКЦИИ / РЕГУЛЯРНЫЕ СИСТЕМЫ / THRESHOLD FUNCTIONS / MULTIPLE-VALUED LOGIC / BALANCED FUNCTIONS / REGULAR SYSTEMS

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Сошин Данил Андреевич

Предложен алгоритм построения биективных отображений с помощью координатных пороговых функций k-значной логики. Алгоритм включает геометрический способ построения сбалансированных пороговых функций и два подхода к синтезу регулярных систем с приведением экспериментальных результатов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Constructing substitutions on the basis of threshold functions of multivalued logic

An algorithm for building one-to-one mappings (substitutions) with the help of coordinate threshold k-valued logic functions is presented. The algorithm includes a geometric way of generating balanced threshold functions and two ways to produce substitutions from these functions by forming triangular systems and by algorithmic searching. Results of experimental testing the algorithms are given.

Текст научной работы на тему «Построение подстановок на основе пороговых функций многозначной логики»

2016 Теоретические основы прикладной дискретной математики №2(32)

УДК 512.13

ПОСТРОЕНИЕ ПОДСТАНОВОК НА ОСНОВЕ ПОРОГОВЫХ ФУНКЦИЙ МНОГОЗНАЧНОЙ ЛОГИКИ

Д. А. Сошин ФГУП «НИИ «Квант», г. Москва, Россия

Предложен алгоритм построения биективных отображений с помощью координатных пороговых функций k-значной логики. Алгоритм включает геометрический способ построения сбалансированных пороговых функций и два подхода к синтезу регулярных систем с приведением экспериментальных результатов.

Ключевые слова: пороговые функции, многозначная логика, сбалансированные функции, регулярные системы.

DOI 10.17223/20710410/32/2

CONSTRUCTING SUBSTITUTIONS ON THE BASIS OF THRESHOLD FUNCTIONS OF MULTIVALUED LOGIC

D. A. Soshin

Technology Federal State Unitary Enterprise "Research Institute Kvant", Moscow, Russia

E-mail: [email protected]

An algorithm for building one-to-one mappings (substitutions) with the help of coordinate threshold k-valued logic functions is presented. The algorithm includes a geometric way of generating balanced threshold functions and two ways to produce substitutions from these functions — by forming triangular systems and by algorithmic searching. Results of experimental testing the algorithms are given.

Keywords: threshold functions, multiple-valued logic, balanced functions, regular systems.

Введение

Работа посвящена построению подстановок на основе пороговых функций k-знач-ной логики [1-4]. Для этого на первом этапе, в соответствии с требованиями критерия Хаффмана, строится класс сбалансированных пороговых k-значных функций от n переменных, для любых n ^ 3 и k ^ 2. Сбалансированные функции представляют и самостоятельный интерес при синтезе узлов переработки дискретной информации с точки зрения своих статистических свойств [5]. На втором этапе при помощи сбалансированных функций описанного класса строятся компактно реализуемые подстановки [4, 6]. В работе предложены два способа построения подстановок. Первый основан на формировании треугольных систем с использованием пороговых функций, которые заведомо порождают подстановки. Второй способ применяет алгоритмический поиск подстановки на базе одной из сбалансированных функций с помощью легко реализуемых операций, обобщающих преобразования движения или вращения. Доказаны утверждения, позволяющие сократить количество проверяемых вариантов. В заключение приведены результаты применения построенного алгоритма поиска регулярных систем.

1. Геометрический метод синтеза к-значных сбалансированных

пороговых функций

Будем обозначать Пк = {0,1,..., к — 1}.

Определение 1. Функция к -значной логики f : П^" —^ Пк называется пороговой, если для нее существует линейная форма

Ь(Ж1,Ж2, ...,Ж„) = С1Ж1 + С2Х2 + ... + С„Ж„, С € Ъ, % = 1,...,П,

и пороги Ь0,Ьь...А € Ъ, такие, что для любого а € {0,... , к — 1} выполняется

f (Х1,Х2, . . . ,Хп) = а ^ Ьа ^ С1Х1 + С2Ж2 + ... + С„ж„ < Ьа+1.

Определение 2. Слоем ) (носителем значения а) пороговой функции f будем называть те и только те точки множества П^, в которых функция f принимает значение а, а = 0,... , к — 1. Если из контекста понятно, слой какой функции рассматривается, будем опускать символ функции и писать Да.

В геометрическом смысле каждое неравенство с1х1 + с2х2 + ... + сгажга < Ьа задаёт полупространство, лежащее по одну сторону от гиперплоскости Ьа, определяемой равенством с1х1 + с2х2 + ... + сгажга = Ьа, а слой Да —множество целочисленных точек п-мерного куба со стороной длины к — 1, расположенных между двумя соседними гиперплоскостями Ьа и Ьа+1, включая точки гиперплоскости Ьа.

Далее пороги Ь0 и Ьк и соответствующие им гиперплоскости Ь0 и Ьк рассматривать не будем, поскольку они не несут смысловой нагрузки.

Функция f является сбалансированной, если слои Дa(f), а = 0,... , к — 1, равно-мощные.

Для описания метода построения сбалансированных пороговых функций введём понятие среза Ба —множества точек {(а1, а2,... , ага-1, а) € П^}. Будем говорить, что гиперплоскость Ьа(х1, х2,..., хп) = 0, где Ьа(х1, х2,..., хп) = с1х1 + с2х2 +... + сгажга+Ьа, пересекает срез, если существуют две точки этого среза, для которых выполняется одно из условий:

1) эти точки лежат по разные стороны от гиперплоскости [7];

2) одна точка принадлежит гиперплоскости, а для другой выполнено неравенство Ьа(х1,х2, . . . ,Хп) < 0.

Если Ьа(х1, х2,... , хп) = 0 — уравнение гиперплоскости, то будем говорить, что гиперплоскость отделяет (отсекает) точки среза £а, если для этих точек выполнено условие

Ьа(аьа2,... ,а„_1,а) ^ 0.

Геометрический метод построения сбалансированных пороговых функций основан на задании семейства параллельных гиперплоскостей Ьа, а = 1,..., к — 1, в п-мерном пространстве, каждая гиперплоскость которого проходит через соответствующий набор точек:

¿(1) = (г, 0, 0, 0,..., 0, 0, а),

¿(2) = (0, г, 0, 0,..., 0, 0, а),

. . . (1)

¿(га-1) = (0,0, 0, 0,..., 0, г, а), ¿(га) = (к — г, к — 1,...,к — 1, а — 1),

то есть при подстановке их в Ьа(Х1, Х2,..., Хп) выполняется равенство

Ьа (¿(Л) =0, 3 = 1, . . .

Проходя через точки ¿(1), ¿(2),... , ¿(п 1), гиперплоскость Ьа отделяет в срезе 50, множество точек

{(аь а2,..., а«-1, а) е Пп : а + ... + ап_1 ^ г} ,

которые не войдут в слой Да-1. Прохождение гиперплоскости через точку ¿(п) позволяет отделить в срезе 5а-1 множество точек

{(й1, Й2,... , Оп-1, а — 1) е ПП : а + ... + ап-1 ^ (к — 1)(п — 1) — г + 1} , которые войдут в слой Да-1. В силу равномощности множеств

{(аьа2,... ,«п-1,а) е П^ : а1 + ... + ап-1 ^ г — 1} и {(а1, а2,..., ап-1, а — 1) е П^ : а1 + ... + ап-1 ^ (к — 1)(п — 1) — г + 1}

и в случае, если гиперплоскости Ьа не пересекают более двух срезов, такая последовательная компенсация для каждого слоя позволяет сохранит сбалансированность.

Расстояние г будем называть отступом точек от точки

(0, 0,... , 0, а) среза 5а. Отступ первых п — 1 точек в системе (1) связан с удобством задания точки ¿(п) в срезе 5а-1, через которую пройдёт гиперплоскость. Для случая произвольного выбора отступов необходимо найти самую близкую целочисленную точку среза 5а-1 к прямой (для п ^ 4 — к гиперплоскости) пересечения плоскости Ьа и плоскости 5а-1, описываемой уравнением Хп = а — 1. В рассмотренном случае выбор последней точки не вызывает сложности. Для произвольных параметров п, к и произвольных отступов от крайней точки последняя задача не имеет общего решения, но для каждого фиксированного случая её можно решить и построить любую сбалансированную пороговую функцию.

Следующая теорема описывает пороговые сбалансированные функции, соответствующие данному семейству гиперплоскостей, задаваемых системами точек (1).

Теорема 1. Пусть Яп = к — 2г + (п — 2)(к — 1), РП = г + аЯп для некоторых к ^ 2, г ^ 1, п ^ 2; а = 1,... , к — 1. Пороговая функция f (х1,х2,... ,хп), заданная двусторонними неравенствами

f (Х1,Х2, ...,Хп) = а ^ Ьа ^ Х1 + Х2 + ... + ДпХп <&а+1, (2)

где (Ь1, Ь2,... , Ьк-1) = (Рп, Рп,... , Рп-1), при (к — 1)(п — 1) > 3г — 2 является сбалансированной пороговой.

Доказательство. Покажем, что пороговая функция (2) соответствует семейству гиперплоскостей Ьа, отвечающим системам точек (1). Пусть уравнения семейства гиперплоскостей Ьа имеют вид

С1Х1 + С2Х2 + ... + СпХп = Ьа.

Покажем, что значения порогов и коэффициентов линейной формы в условии теоремы равны соответствующим параметрам:

(Ь1,Ь2,... А-1 ) = (РГ,Р2\...,Рп-1), (с1,С2,...,Сп) = (1, 1,..., 1,Рп).

Уравнение (п — 1)-мерной гиперплоскости, проходящей через точки которые не лежат на одной (п — 2)-мерной гиперплоскости, задаётся следующим образом [7]:

х1-¿(2) П £(1) -£(1) х2-¿(2) ¿2 . ¿2 . . Хп— 1 ¿(2) . £п-1 £(1) £п-1 ¿п) хп ¿(2) £(1) \ ¿п1)

,(п-1) П V 4п) — -£(1) -£(1) ¿1 ,(п-1) ¿2 £(п) ¿2 ¿2 . ¿2 . ,(п-1) . £п-1 £(п) . £п-1 -£(1) £п-1 £п-1 ,(п-1) £(п) -¿п1) ¿п ¿п1)

Найдём данный определитель для рассматриваемого случая:

А

х1 г х2 Хз х4 . . Хп— 1 хп

г г 0 0 .0 0

г 0 г 0. .0 0

г 0 0 г. .0 0

г 0 0 0. .г 0

к — 2г к — 1 к — 1 к — 1 . . к 1 1

Добавим к первому столбцу все столбцы, кроме последнего. Столбец с номером п, умноженный на к — 2г + (п — 2)(к — 1), прибавим к первому столбцу; к остальным столбцам добавим его же, умноженным на к — 1. Через * обозначим элементы матрицы, которые не влияют на значение определителя. В результате получим

А

(х\ + Х2 + ... + Хп-1 + (хп — а)(к — 2г + (п — 2)(к — 1)) — г * *

0 г 0

0 0 г

0 0

00 00

**

00 00

г0

0 —1J

= —гп-2 (Х1 + Х2 + ... + хга-1 + (хга — а)(к — 2г + (п — 2)(к — 1)) — г).

Приравняем А = 0 и перенесём свободный член в правую часть:

—гп-2(х1 + Х2 + ... + Хп-1 + (хга — а)(к — 2г + (п — 2)(к — 1)) — г) = 0, Х1 + х2 + ... + х„-1 + (х„ — а)(к — 2г + (п — 2)(к — 1)) — г = 0, х1 + Х2 + ... + Хп-1 + Хп(к — 2г + (п — 2)(к — 1)) = а(к — 2г + (п — 2)(к — 1)) + г,

Х1 + х2 + ... + хп— 1 + хпЯп = Ра.

Последнее равенство доказывает требуемое соответствие.

Докажем выполнение условия сбалансированности. Для этого необходимо проверить, что гиперплоскость Ьа не пересекает срез 50,-2. Для выполнения этого условия достаточно, чтобы линейная форма Ь = х1 + ... + хп-1 + хпЯп в точке £ =

(к — 1, к — 1,..., к — 1, а — 2) принимала значение строго меньше Р Ь(£) = (п — 1)(к — 1) + (а — 2)Яп < Р( = г + аЯ

п^ ьп а •

0

Последовательно получаем

г + аЯп > (п - 1)(к - 1) + (а - 2)Я„, г > (п - 1)(к - 1) - 2Дп. г > (к - 1)(п - 1) - 2(к - 2г + (п - 2)(к - 1)), г > -(к - 1)(п - 1) + 4г - 2, (к - 1)(п - 1) > 3г - 2.

Последнее неравенство выполнено по условию. ■

Замечание 1. При добавлении фиктивных переменных у функций, построенных в теореме 1, свойство сбалансированности не нарушается. Теорема 2 описывает сбалансированные функции построенного типа с произвольным количеством фиктивных переменных.

Теорема 2. В обозначениях теоремы 1 при (к-1)(п-т-1) > 3г-2, 0 ^ т ^ п-2 пороговая функция /к (х^х2,... , хп), заданная двусторонними неравенствами

/(Х1, Х2, . . . , Хп) = а ^ Ьа ^ Хт+1 + Хт+2 + ... + ХпКп_т < Ьа+1

(3)

где (Ь1, Ь2,..., Ьк-1) = (РП т, Р2П т,... , Р/П-]™), является сбалансированной пороговой.

Доказательство. Справедливость теоремы 2 следует из замечания 1 и теоремы 1 при замене п на п - т. ■

При т = 0 утверждение теоремы 2 совпадает с утверждением теоремы 1. Приведём пример построения функции для фиксированных параметров с неодинаковыми отступами.

Пример 1. Пусть п = 3, к = 3, отступы от крайней точки равны 2 по первой и 1 по второй переменной. Тогда набор точек, через которые пройдёт соответствующее семейство плоскостей, следующий:

¿(1) = (2, 0, а), ¿(2) = (0,1, а), ¿(3) = (1, 2, а - 1), а е {1, 2}.

Найдём уравнения плоскостей, проходящих через точки ; для этого необхо-

димо найти соответствующий определитель А и приравнять его к нулю:

А

Х1 - 2 Х2 Х3 - а -2 1 0 1 2 1

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

х1 - х3 + а - 2 х2 + 2х3 - 2а х3 - а -2 1 0 0 0 -1

'х1 - х3 + а - 2 + 2(х2 + 2х3 - 2а) х2 + 2х3 - 2а х3 - а^ 0 1 0 0 0 -1

= -(х1 - х3 + а - 2 + 2(х2 + 2х3 - 2а)) = -(х1 + 2х2 + 3х3 - 3а - 2). Приравнивая А = 0, получим уравнения плоскостей для а е {1, 2}:

х1 + 2х2 + 3х3 = 3а + 2.

Вектор порогов данной функции следующий: (Ь1, Ь2) = (5, 8). Прохождение плоскостей через соответствующий куб изображено на рис. 1.

Рис. 1. Функция, построенная в примере 1 на трёхмерном кубе трёхзначной логики; Ь1 и Ь — построенные плоскости

2. Построение подстановок на основе сбалансированных к-значных пороговых функций

Рассмотрим два способа построения подстановок. Система координатных функций задаёт подстановку, если она регулярна. Проверка системы на регулярность является сложной задачей. Существующие критерии, в частности критерий Хаффмана, не позволяют оптимизировать проверку на регулярность, но в некоторых случаях дают возможность сузить множество проверяемых на регулярность систем, отбраковав заведомо ложные.

Определение 3. Координатное отображение Р : ПП ^ ,

Р (Х1,Х2, ... ,Хп) = (fl (х) , /2 (х) , . . . , /п(х)) , (4)

где /г(х) = /г(х1,х2,... , хп) — к-значные функции, называется биективным, а система функций /1(х), /2(х),... , /п(х) —регулярной системой, если Р — взаимно-однозначное отображение.

Первый предлагаемый способ основан на построении треугольных регулярных систем, второй — на построении подстановок, координатные функции которых являются однотипными к-значными функциями, полученными из одной путём действия преобразований перестановки переменных и их инвертирования.

2.1. Построение подстановок на основе сбалансированных

k-значных пороговых функций

Определение 4. Система функций /i(x), /2(x),... , /n(x) называется треугольной, если она имеет вид

' fi(x) = PiO*^

/2(ж) = ^2(xi,x2),

, /n(x) = ^n(Xl,X2, . . . ,Жга),

где ^2,... , ^n — произвольные k-значные функции.

Если функция , i = 1,... , n, биективна по переменной Xi, т. е. при каждой фиксации переменных x1,x2,... ,xi-1 функция задаёт подстановочное отображение [8, с. 166], то система (5) задаёт биекцию. Действительно, пусть задано равенство

(^i,^2,...,^n)(xi,X2,...,Xn) = (ai,a2,... ,On), (6)

тогда ^i(xi) = (ai). В силу биективности функции ^i(xi) по переменной Xi существует и единственен элемент bi Е П&, такой, что ^i(bi) = ai. Положим Xi = bi. Ввиду биективности функции по переменной X2 существует и единственен b2 Е П, такой, что ^2(bi,b2) = a2. Положим X2 = b2. Продолжая дальше по индукции, получаем, что существует единственный набор (xi, x2,... , Xn) = (bi, b2,... , bn) Е nn, удовлетворяющий равенству (6).

В качестве треугольной регулярной системы можно предложить систему вида ' ^i(xi) = xi,

^2(xi,x2) = X2 + ^2(xi) mod k, (7)

k <£n(xi ,X2, ...,Xn) = Xn + ^n(xi,X2,... ,Xn-i) mod k.

Данная система регулярна для любых k-значных функций , ,... , , поскольку каждая биективна по крайней переменной независимо от значений функции

Среди систем (7) представляют интерес системы на основе функций (3) из теоремы 2. Пороговые функции (3) будем обозначать следующим образом:

Tm(xi,X2,...,Xn), (8)

где m — количество фиктивных переменных; r — параметр, отвечающий за размер отступа от крайних точек среза, тем самым отвечающий за размер отсекаемой области среза. Систему порогов и максимальный коэффициент линейной формы будем обозначать (bi,b2,... , bk-i) = (Pn-m(r), P2n-m(r),... , Pfcn_T(r)) и Rn-m(r) соответственно.

Для дальнейшего использования доопределим множество функций (8) для случая n =1: Tr0(Xi) = Xi, Ri(r) = 1, Pi(r) = i, i = 1,..., k - 1.

Можно рассмотреть два способа задания функций ... , Первый способ

позволяет параллельно вычислять значения координатных функций, что ускоряет ре-

ализацию подстановки, а именно:

f = т;р(о, о,..., о, xi),

= Trra2-2(0, 0,..., 0,xi ,X2),

^i(xi ,X2, ... ,Xi-i) = Tr"-i+ (0, 0, . . . , 0,Xi,X2, ... ,Xi-i),

. (Х1,Х2, . . . ,Х„_1) = Тг1п_1 (0,Х1,Х2, . . . ,Х„_1).

Второй способ реализует рекуррентное определение значений координатных функций, основанное на последовательном задании функций

Г ^Ы = тп-1 (о, о,..., 0,У1),

^э(У1,У2)= ТГ2(0, 0,..., 0,yi ,У2),

^i(yi,y2,...,yi-i) = 7Г!+1(0, 0,..., 0,yi ,y2,...,yi-i),

, ^n(Уl, У2, . . . , Уп-1) = 1 (0, Уъ У2, . . . , Уп-1)

По)

где

' yi(xi) = ^i(xi) = Xi, У2(xi,X2) = ^2(xi,X2) = X2 + ^2(xi) mod k,

k yn-i(xi,X2,... ,Xn-i) = ^n-i(xi,X2,... ,Xn-i) = xn-i + ^n(xi,X2,..., Xn-2) mod k.

Удобство использования систем (7) с функциями (9) или (10) заключается в том, что для задания подстановки достаточно хранить коэффициенты линейных форм пороговых функций и систему порогов. Матрицы C и P содержат всю информацию о задаваемых подстановках указанного типа:

C=

000 000 000

P

0 0 1 ^0 1 1

Pi(ri) P2 (Г2)

00 01 11

Ri (r i) R2(r2) Дз(гэ)

\

11 11

Rn-2(rn-2)

R„-i(rra-l))

ill)

P2 (r )

P2V2)

P

n-i (r„-i) P2n-l(r„-i)

Pi-i(ri) >\ Pk2-l(r2 )

Pn--i(rn-i)y

Элемент с^- матрицы С задаёт коэффициент линейной формы г-й координатной пороговой функции при переменной х^-. Например, линейная форма г-й пороговой функции имеет вид Ь = х1 + х2 + ... + х^_1 + х^Я^г^) и соответствует линейной форме функции ^¿(х1,х2,. .. ,Хг) систем (9) и (10). В матрице Р строка с номером г задаёт систему порогов г-й пороговой функции.

2.2. Построение подстановок на основе систем однотипных

пороговых функций Второй способ основан на построении подстановок, координатные функции которых являются однотипными к-значными функциями, полученными из одной (стрелки Лукашевича) путём действия преобразований перестановки переменных и их инвертирования. В этом способе представления нашли своё воплощение три идеи, каждая из которых определяет потенциальные преимущества при реализации подстановки.

Во-первых, в предложенном способе заложен принцип компактной реализации, при котором для вычисления координат результирующего вектора используется единая функция с простым сервисным преобразованием, аналогичным преобразованию однотипности в булевом случае.

Во-вторых, по всем координатам функции, задающие отображение, — пороговые, для которых в перспективной элементной базе, например оптической, может быть осуществлена реализация в среде-носителе сигнала с высоким быстродействием.

И наконец, третьим преимуществом является сбалансированность и временная синхронизация выработки значений всех координат выходного вектора.

Остановимся подробно на преобразованиях, используемых при генерации функций по каждому каналу. Группой движения Сга назовем группу, порождённую группами 5га и

С«, = (Sra, ^га) ,

где 5га — группа подстановок на множестве {1,... , п}; N = {-1,1}™ — группа инвертирования переменных. Действие данных групп на множестве П^ определяется следующим образом: для любой точки (а^а2,... , ага) € П^, для любых преобразований 8 € и в =(в1,в2,...,вп) € N

(й1, а2,..., ага)5 = (а«-1(1), а«-1(2),..., а5-1(„)),

в \ аг, если вг = 1,

(Й1,Й2, . . . ,а«)в = («1,«2, . . . ,«п), «г =<,

I к — 1 — аг, если вг = — 1.

Обозначим через (вз) Тгт функцию, полученную из функции Тгт по правилу (вз) Тгт = Тгт(жв5). Системе к-значных пороговых функций

Ргт(в, 5) = (в(1)з(1)) Тгт, (в(2)3(2)) Тгт,..., (в(га)5(га)) Тгт, (12)

где в = (в (1),в (2),...,в(о)) € (Ага)га; 5 = (з(1), 5(2),... , 5(га)) € (5га)га, поставим в соответствие матрицу С = (сг,^)гахга аналогично матрице (11) с учётом действия преобразований из группы Ага. Например, функции (ве)Тт, где е — нейтральный элемент группы в = (в1, в2,... , в™), соответствует строка матрицы (в1, в2,... , вп^п-т(г)). Каждой системе (12) соответствует отображение, задаваемое по правилу

п[Ргт(в,5)](ж1,Ж2,...,Жга) =

= ((в (1)8(1)) 7Г(Х1, Х2,...,ЖП),..., (в (га)^(га)) Тгт(х1,Х2,...,Х„)) . ( )

В случае регулярности системы ^"(в, з) отображение п[^т(в, з)] задаёт подстановку на множестве П^.

Поиск регулярной системы осуществляется алгоритмическим способом, а именно путём перебора функций в(г) 5( ) и проверки факта порождения подстановки. Приведём формулировку критерия Хаффмана и утверждение, позволяющее сократить количество проверяемых систем ^"(в, з) на регулярность для произвольных параметров т и г, удовлетворяющих условиям теоремы 2.

Теорема 3 (критерий Хаффмана). Система к-значных функций /¿(х1,. г = 1,...,п, регулярна тогда и только тогда, когда для любых г Е {1, 1 ^ г1 < г2 < ... < гг ^ п и а1, а2,..., аг € {0,..., к — 1} выполняется

> Хп) ,

, п} ,

П (/гто )

кП

Теорема 4. Пусть для некоторых (в(1), в(2),... , в(п)) € (5п)п и любых в = (в(1), в(2),... , в(п)) Е (^)п при к > 3 в матрице С, отвечающей системе Ргт(в, в), существуют две различные строки вида

в?

02 в2г)

0р_1 в29-_1 вР>)^га_т(г) 0Р+1вР+1

г(0

(0

0пв")

01 в1 0^в2')

0р_1 вр_ 1 вР(1) ^п_т(г) 0р+1вр+1

гСО

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

(1)

0Пв

(1)

— индикаторы фиктивности (существенности) соответствующих переменных; = = п — т +1. Тогда отображение п[^т(в, в)] не является биекцией.

где 0и

Е 0и

«=р и=р

Доказательство. Не ограничивая общности, положим р = п. Пусть / и у — функции, соответствующие строкам г и матрицы С. Зафиксируем а = вПг)(о) и $ = впг?)(к — 1). Тогда справедливы включения Да(/) С 50 и 51, (у) С 5к_2 и 5к_1. Поскольку к > 3, то (50 и 51) П (5к_2 и 5к_1) = 0. Из последних трёх выражений получаем Да(/) П (у) = 0, что противоречит условию критерия Хаффмана. ■

Следствие 1. Теорема 4 позволяет сократить перебор отображений (13), проверяемых на регулярность при фиксированных параметрах г и т, где (к — 1)(п — т — 1) > > 3г — 2, в пп раз

Доказательство. Действительно, тотальный поиск биективных отображений (13) состоит из задания соответствующей матрицы С и проверки на регулярность порождаемого ею преобразования. Выбор матриц С осуществляется за счёт расположения коэффициента Яп_т(г) в каждой строке (пп вариантов), задания у каждой координатной функции фиктивных переменных (Ст 1 вариантов) и определения инвертирования существенных переменных, что потребует рассмотрения 2(п_т)п вариантов, где (п — т)п — количество ненулевых элементов матрицы С. Следовательно, на основе матрицы С проверке подвергаются N = ппСт 12(п_т)п систем.

Из теоремы 4 следует, что в каждом столбце и в каждой строке матрицы, соответствующей отображению (13), должен присутствовать единственный максимальный по модулю коэффициент вРР1)Дп_т(г). Перестановкой строк матрицы С можно расположить коэффициенты вр"^ Дп_т(г) на главной диагонали, поскольку перестановка координатных функций не нарушает биективности. Таким образом, перебор заключается в фиксации фиктивных переменных и расстановке инвертирования существенных переменных, что составляет 12(п_т)п вариантов. ■

Приведём алгоритм поиска биективных отображений (алгоритм 1).

Приведём результаты применения программы, реализующей данный алгоритм на основе матрицы С. Во всех случаях п — размерность пространства, к — значность логики, т — количество фиктивных переменных, г — параметр, отвечающий за размер отсекаемой области, Яп_т(г) определено условием теоремы 2, в(1), в(2),..., в(п) Е N — перебираемые параметры.

Алгоритм 1. Поиск биективных отображений 1: Инициализируем параметры 3 := 0, п, к, т, г, Дга-т(г), РП-т(г), (Р>[1-т(г),... ,

РГГ(г)).

2: Проверяем условие сбалансированности (к — 1)(п — т — 1) > 3г + 2. Если выполнено,

то на шаг 3, иначе сообщение «Функция не сбалансирована», конец алгоритма. 3: Инициализируем матрицу коэффициентов С. На главной диагонали располагаем максимальный коэффициент Дга-т(г), оставшиеся элементы каждой строчки заполняем т нулями и п — т — 1 единицами согласно рассматриваемому случаю. 4: Для каждого из 2п-т способов задаём знаки ненулевых коэффициентов матрицы С, проверяем на биективность получившуюся систему. Если биекция, то 3 := 3 + 1.

Выход: 3 — количество найденных подстановок для проверяемого случая.

Случай 1. Общие параметры т = 0,

С(1)

/в^ад в<2) в21) . в22)^п(г) . в(1) в(2) вП1) вП2)

в(п-1) V в(п) в?-1) . в2п) . . вП--11)Дп(г) в(п) . вп-1 вПп-1)

Для заданных т и С (1) рассмотрим два способа задания размера отступа г.

Первый способ соответствует г = 1 , количество подстановок, полученных за счёт перебора в(1),в (2),...,в(п) Е Ага, представлено в табл. 1.

Таблица 1

к

п 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

2 - 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8

3 192 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64

4 3328 768 768 768 768 768 768

5 76800 12288 12288

Во втором способе для каждого варианта параметров п и к будем задавать максимально возможный размер отступа г = гтах(к,п,т), удовлетворяющий условию сбалансированности теоремы 2. Значения гтах(к,п,т) и количества подстановок, полученных за счёт перебора в (1),в (2),...,в(п) Е Ага, представлены в табл. 2.

Таблица 2

п к

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

3 1; 192 1; 64 2; 0 3; 0 3; 0 4; 0 5; 0 5; 0 6; 0 7; 0 7; 0 8; 0 9; 0

4 1; 3328 2; 0 3; 0 4; 0 5; 0 6; 0 7; 0

5 1; 76800 3; 0 3; 0

По результатам, представленным в табл. 1, можно сделать предположение, что с ростом к количество подстановок на основе матрицы

С(1)

стабилизируется. Из табл. 2

можно предположить, что для значений 1 < г ^ гтах(к,п,т) подстановок указанного вида нет.

Случай 2. Общие параметры т =1,

С(2)

1 Д„-1(г)

в

(2)

(1)

0 в

в22)Яп-1(г) 0

в1

(п—1)

в

(п-1)

V

0

в

(п)

в

(п-1)

в(п)

в(1) в п— 1

вп- 1

в(1) в(2)

\

в(га——11)Дп—1(г) 0

в(п)Дп—1(г)/

в(П) вп- 1

где нули расположены на второй главной диагонали.

Для г =1 нашлись биекции только для случаев к = 2, п = 3, 4, 5.

Для г = гтах(к, п, т) биекции были найдены только при к = 2, п = 3, 4,5, при этом

гтах(к,п,т) = 1.

При г > 1 биекций на основе матрицы

С(2)

не найдено.

Случай 3. Общие параметры т =1, п = 4,

в(1) в(2)Лэ(г)

/в51)Дэ(г)

С(3) =

в(2)

1

в(3) 0

в3" 0

в

0

(4)

0

(2)

43)

\

в

в(3) Л3(г) в4 в(4) в44)Дз(г)У

Для г = 1, к = 1,..., 8 нашлись биекции только для случая к = 2.

Для г = гтах(к, п,т), к = 1,..., 8 результат совпадает со случаем г =1.

Отсюда сделаем вывод, что возможно построение подстановок с однотипными координатными пороговыми функциями из теоремы 2 и предположительно только для размера отступа г = 1 .

Приведём утверждение, использующее блочную структуру и позволяющее итеративно увеличивать размер подстановки, основанной на пороговых функциях.

Теорема 5. Пусть заданы две подстановки п1,п2, основанные на пороговых функциях, такие, что

П1 ^ ^П1, П2 :^П2 ^ ^П2, Щ,п2 ^ 2; матрица с' ) — матрица коэффициентов линейных форм и р(«) =

V ' / п х п „

) —матрица порогов координатных функций подстановки п, V = 1, 2;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

в(1), в(2) — нулевые матрицы размеров п1 х п2 и п2 х п1 соответственно. Тогда матрицы

С7 =

С(1) 0(1)\ е(2) с(2ч ,

р

(р (1Ч

р(2)

задают подстановку п : ^П1

+П2

^ ^П1+П2 .

Доказательство. Достаточно заметить, что первые п1 координатных функций фиктивно зависят от последних п2 переменных и реализуют подстановку п1 на первых п1 переменных. Последние п2 координатных функций реализуют подстановку п2 на последних п2 переменных. Поэтому п представляется следующим образом:

П(Х1, Х2, ... , Хп1 +п2 ) — (п1 (х 1, х2, . . . , Хп1 ), п2 (хп1 + 1, Хп1 +2, . . . , Хп1 +п2 )).

Данное представление задаёт подстановку. ■

ЛИТЕРАТУРА

1. Никонов В. Г., Саранцев А. В. Методы компактной реализации биективных отображений, заданных регулярными системами однотипных булевых функций // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер. Прикладная и компьютерная математика. 2003. Т. 2. №1. С. 94-105.

2. Никонов В. Г., Саранцев А. В. Построение и классификация регулярных систем однотипных функций // Материалы XXXI Междунар. конф. «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе». М., 2004. Т. 5. С. 173-174.

3. Никонов В. Г., Сидоров Е. С. О способе построения взаимно однозначных отображений при помощи квазиадамаровых матриц // Вестник Московского государственного университета леса — Лесной вестник. 2009. №2(65). С. 155-157.

4. Никонов В. Г., Сошин Д. А. Геометрический метод построения сбалансированных k-знач-ных пороговых функций и синтез подстановок на их основе // Образовательные ресурсы и технологии. 2014. №2(5). С. 76-80.

5. Алферов А. П., Зубов А. Ю., Кузьмин А. С., Черемушкин А. В. Основы криптографии. М.: Гелиос АРВ, 2001.

6. Дертоузос М. Пороговая логика. М.: Мир, 1967.

7. Ефимов Н. В., Розендорн Э. Р. Линейная алгебра и многомерная геометрия. М.: Наука, 1970.

8. Глухов М. М., Шишков А. Б. Математическая логика. Дискретные функции. Теория алгоритмов. М.: Лань, 2012.

REFERENCES

1. Nikonov V. G. and Sarantsev A. V. Metody kompaktnoy realizatsii biektivnykh otobrazheniy, zadannykh regulyarnymi sistemami odnotipnykh bulevykh funktsiy [Methods of compact realization of bijective mappings proposed by regular systems of one-type Boolean functions]. Vestnik RUDN. Ser. Prikladnaya i Komp'yuternaya Matematika, 2003, vol. 2, no. 1, pp. 94-105. (in Russian)

2. Nikonov V. G. and Sarantsev A. V. Postroenie i klassifikatsiya regulyarnykh sistem odnotipnykh funktsiy [The construction and classification of the regular systems of one-type functions]. Proc. XXXI Int. rnnf. "Informatsionnye tekhnologii v nauke, obrazovanii, telekommunikatsii i biznese". Moscow, 2004, vol. 5, pp. 173-174. (in Russian)

3. Nikonov V. G. and Sidorov E. S. O sposobe postroeniya vzaimno odnoznachnykh otobrazheniy pri pomoshchi kvaziadamarovykh matrits [About the possibility of one-to-one mappings representation by the quasi-hadamard matrixes]. Vestnik Moskovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Lesa — Lesnoy Vestnik, 2009, no. 2(65), pp. 155-157. (in Russian)

4. Nikonov V. G. and SoshinD.A. Geometricheskiy metod postroeniya sbalansirovannykh k-znachnykh porogovykh funktsiy i sintez podstanovok na ikh osnove [The geometric method for constructing a balanced k-valued threshold functions and construction of substitutions based on them]. Obrazovatel'nye Resursy i Tekhnologii, 2014, no. 2(5), pp. 76-80. (in Russian)

5. AlferovA.P., ZubovA.Yu., Kuz'minA.S., and Cheremushkin A. V. Osnovy kriptografii [Basics of Cryptography]. Moscow, Gelios ARV Publ., 2001. (in Russian)

6. Dertouzos M. Porogovaya logika [Threshold Logic]. Moscow, Mir Publ., 1967. (in Russian)

7. Efimov N. V. and Rozendorn E. R. Lineynaya algebra i mnogomernaya geometriya [Linear Algebra and Multidimensional Geometry]. Moscow, Nauka Publ., 1970. (in Russian)

8. Glukhov M. M. and Shishkov A. B. Matematicheskaya logika. Diskretnye funktsii. Teoriya algoritmov [Mathematical Logic. Discrete Functions. Algorithms Theory]. Moscow, Lan' Publ., 2012.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.