Spectral methods constitute a useful tool in the analysis and synthesis of Boolean functions, especially in cases when other methods reduce to brute-force search procedures. There is renewed interest in the application of spectral methods in this area, which extends also to the closely connected concept of the autocorrelation function, for which spectral methods provide fast calculation algorithms. This paper discusses the problem of spectral decomposition of Boolean functions using the Walsh transform and autocorrelation characteristics.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Spectral methods constitute a useful tool in the analysis and synthesis of Boolean functions, especially in cases when other methods reduce to brute-force search procedures. There is renewed interest in the application of spectral methods in this area, which extends also to the closely connected concept of the autocorrelation function, for which spectral methods provide fast calculation algorithms. This paper discusses the problem of spectral decomposition of Boolean functions using the Walsh transform and autocorrelation characteristics.
Ze względu na ważne zastosowania (dystrybucja adresów iP, skanowanie wirusów i wykrywanie niepożądanych danych) metody projektowania funkcji generowania indeksów są ostatnio przedmiotem intensywnych badań naukowych. większość proponowanych algorytmów oparta jest na metodach heurystycznych umożliwiających znalezienie lokalnie optymalnego rozwiązania. W artykule dyskutowane są systematyczne metody rozłącznych oraz nierozłącznych dekompozycji, funkcjonalnej i liniowej, stosowanych w generatorach indeksów. Ich wykorzystanie umożliwia znalezienie globalnie najlepszego rozwiązania. Zastosowanie pojęcia r-przydatności znacznie poprawia efektywność proponowanych algorytmów dekompozycji.
EN
Due to important applications (iP address distribution, virus scanning, and unwanted data detection), index generation function design methods have recently been the subject of intense research. Most of the proposed algorithms are based on heuristic methods allowing to find a locally optimal solution. The article discusses systematic methods of disjoint and nondisjoint functional and linear decomposition used in index generators. Their use makes it possible to find the best global solution. The use of the r-admissibility concept significantly improves the efficiency of the proposed decomposition algorithms.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.