本文選題：對(duì)稱變量 + 有序特征值矩陣��； 參考：《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：為簡化布爾函數(shù)中12類對(duì)稱變量的檢測過程,提出了含無關(guān)項(xiàng)布爾函數(shù)基于最小項(xiàng)展開系數(shù)的對(duì)稱變量檢測算法.該算法通過判別布爾函數(shù)有序特征值矩陣的約束條件以實(shí)現(xiàn)對(duì)稱變量的快速檢測.應(yīng)用結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,算法在適用的布爾函數(shù)變量數(shù)、檢測類型、檢測含無關(guān)項(xiàng)布爾函數(shù)和檢測過程的復(fù)雜度方面表現(xiàn)較優(yōu).
[Abstract]:In order to simplify the detection process of 12 classes of symmetric variables in Boolean functions, an algorithm for detecting symmetric variables based on the least expansion coefficients of Boolean functions with independent terms is proposed. The algorithm can quickly detect symmetric variables by judging the constraints of ordered eigenvalue matrices of Boolean functions. The application results show that compared with the existing methods, the algorithm performs better in the number of Boolean function variables, the type of detection, the detection of Boolean functions with irrelevant items and the complexity of the detection process.
【作者單位】： 浙江旅游職業(yè)學(xué)院信息中心;浙江大學(xué)信息中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61471314) 浙江省公益技術(shù)研究社會(huì)發(fā)展項(xiàng)目(2014C33042)
【分類號(hào)】：O174

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本文編號(hào)：1977619