Yazar
Gören, S., Uğurdağ, Hasan Fatih, Palaz, O.
Basım Tarihi
2011-08
Basım Yeri
-
ACM
Konu
Tasarım, Güvenilirlik, İki parçalı alt grafik izomorfizmi, Nanoteknoloji, Yeniden yapılandırılabilir mimariler
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1550-4832
Kayıt Numarası
3dd829f2-c849-4517-a805-9000e8c7c59f
Lokasyon
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Tarih
2011-08
Notlar
Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin
Nanoçapraz çubuklar (yani nanotel çapraz çubuklar) aşırı mantık yoğunlukları sunar ancak çok yüksek kusur oranlarıyla birlikte gelir; sıkışmış açık/kapalı, kopmuş nanoteller. Makul verim ve kullanıma ulaşmak, çapraz nokta düzeyinde bile kusurların farkında olan mantıksal haritalamayı gerektirir. Bu tür mantıksal haritalama, üretilen her çip başına bir kusur haritasıyla çalışır. Sorun iki parçalı grafiğin eşleştirilmesi olarak ifade edilebilir; biri uygulanacak mantık için, diğeri ise nano çapraz çubuk için. Bu makale, sorunun, sıkışmış-kapalı arızalardan arınmış alt nanoçapraz çubuklar içindeki İki Parçalı Alt Grafik İzomorfizmi (BSGI) sorunu haline geldiğini göstermektedir. Buluşsal yöntemimiz KNS-2DS, yaklaşık O(N2) karmaşıklığına ve ardından bir O(N3) eşleştirme algoritmasına sahip yinelemeli kaba bir kurallaştırıcıdır. Kanonizasyon, grafik düğümlerine kısmi veya tam bir düzen getirir. Normalde normal Grafik İzomorfizmi (GI) problemini çözmek için kullanılırken, biz bunu BSGI'ya uyguluyoruz. KNS, K-Komşu Sıralaması anlamına gelir ve ana katkımız olan 2 Boyutlu Sıralama'yı (2DS) başlatmak için kullanılır. 2DS, iki parçalı bir grafiğin bitişiklik matrisi üzerinde çalışır. Radix-2 2DS, sıkışmış-kapalı arızaların olmadığı durumlarda sorunu çözer. Radix-3'ün ve yeni Radix-2.5 sıralamamızın eklenmesiyle, sıkışmış-kapalı hataların olduğu sorunları da çözüyoruz. Önceki çalışmalara kıyasla çok kısa çalışma süreleri sunuyoruz (kanonizasyon nedeniyle) ve tüm kıyaslamalarda başarı elde ediyoruz. KNS-2DS aynı zamanda BSGI sorunu açısından da yenidir çünkü kanonizasyona dayalıdır ancak geri izlemeli bir arama ağacına dayanmamaktadır.
DOI
10.1145/2000502.2000505
Cilt
7
