Neural Models and Algorithms for Digital Testing

Name: Neural Models and Algorithms for Digital Testing
Author: S T Chadradhar
ISBN: 9780792391654

S T Chadradhar

Lingua: inglese

Editore: Springer Us Jun 1991, 1991

0792391659 / 9780792391654

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Neuware - References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 9 QUADRATIC 0-1 PROGRAMMING 8S 9. 1 Energy Minimization 86 9. 2 Notation and Tenninology . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 9. 3 Minimization Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 9. 4 An Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 9. 5 Accelerated Energy Minimization. . . . . . . . . . . . . 94 9. 5. 1 Transitive Oosure . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 9. 5. 2 Additional Pairwise Relationships 96 9. 5. 3 Path Sensitization . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 9. 6 Experimental Results 98 9. 7 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 10 TRANSITIVE CLOSURE AND TESTING 103 10. 1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 10. 2 Transitive Oosure Definition 105 10. 3 Implication Graphs 106 10. 4 A Test Generation Algorithm 107 10. 5 Identifying Necessary Assignments 112 10. 5. 1 Implicit Implication and Justification 113 10. 5. 2 Transitive Oosure Does More Than Implication and Justification 115 10. 5. 3 Implicit Sensitization of Dominators 116 10. 5. 4 Redundancy Identification 117 10. 6 Summary 119 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 11 POLYNOMIAL-TIME TESTABILITY 123 11. 1 Background 124 11. 1. 1 Fujiwara's Result 125 11. 1. 2 Contribution of the Present Work . . . . . . . . . 126 11. 2 Notation and Tenninology 127 11. 3 A Polynomial TlDle Algorithm 128 11. 3. 1 Primary Output Fault 129 11. 3. 2 Arbitrary Single Fault 135 11. 3. 3 Multiple Faults. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 11. 4 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 ix 12 SPECIAL CASES OF HARD PROBLEMS 141 12. 1 Problem Statement 142 12. 2 Logic Simulation 143 12. 3 Logic Circuit Modeling . 146 12. 3. 1 Modelfor a Boolean Gate . . . . . . . . . . . . . 147 12. 3. 2 Circuit Modeling 148 12.…

Codice articolo 9780792391654

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Titolo: Neural Models and Algorithms for Digital Testing
Autore: S T Chadradhar
Editore: Springer Us Jun 1991
Anno di pubblicazione: 1991
Condizione: Neu
Rilegatura: Buch
Lingua: inglese
ISBN 10: 0792391659
ISBN 13: 9780792391654
Peso dell'articolo: 463 grammi
Dimensioni: 234x156x13 mm

References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 9 QUADRATIC 0-1 PROGRAMMING 8S 9. 1 Energy Minimization 86 9. 2 Notation and Tenninology . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 9. 3 Minimization Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 9. 4 An Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 9. 5 Accelerated Energy Minimization. . . . . . . . . . . . . 94 9. 5. 1 Transitive Oosure . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 9. 5. 2 Additional Pairwise Relationships 96 9. 5. 3 Path Sensitization . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 9. 6 Experimental Results 98 9. 7 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 10 TRANSITIVE CLOSURE AND TESTING 103 10. 1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 10. 2 Transitive Oosure Definition 105 10. 3 Implication Graphs 106 10. 4 A Test Generation Algorithm 107 10. 5 Identifying Necessary Assignments 112 10. 5. 1 Implicit Implication and Justification 113 10. 5. 2 Transitive Oosure Does More Than Implication and Justification 115 10. 5. 3 Implicit Sensitization of Dominators 116 10. 5. 4 Redundancy Identification 117 10. 6 Summary 119 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 11 POLYNOMIAL-TIME TESTABILITY 123 11. 1 Background 124 11. 1. 1 Fujiwara's Result 125 11. 1. 2 Contribution of the Present Work . . . . . . . . . 126 11. 2 Notation and Tenninology 127 11. 3 A Polynomial TlDle Algorithm 128 11. 3. 1 Primary Output Fault 129 11. 3. 2 Arbitrary Single Fault 135 11. 3. 3 Multiple Faults. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 11. 4 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 ix 12 SPECIAL CASES OF HARD PROBLEMS 141 12. 1 Problem Statement 142 12. 2 Logic Simulation 143 12. 3 Logic Circuit Modeling . 146 12. 3. 1 Modelfor a Boolean Gate . . . . . . . . . . . . . 147 12. 3. 2 Circuit Modeling 148 12.

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Contenuti

1 Introduction.- 1.1 What is Test Generation?.- 1.2 Why Worry About Test Generation?.- 1.3 How About Parallel Processing?.- 1.4 Neural Computing.- 1.5 A Novel Solution.- 1.6 Polynomial Time Test Problems.- 1.7 Application to Other NP-complete Problems.- 1.8 Organization of the Book.- References.- 2 Logic Circuits and Testing.- 2.1 Logic Circuit Preliminaries.- 2.2 Test Generation Problem.- 2.2.1 FaultModeling.- 2.2.2 Problem Definition.- 2.2.3 Complexity of Test Generation.- 2.3 Test Generation Techniques.- 2.4 Parallelization.- References.- 3 Parallel Processing Preliminaries.- 3.1 Synchronous Parallel Computing.- 3.1.1 Program Representation.- 3.1.2 Identification of Program Parallelism.- 3.1.3 Partitioning and Scheduling.- 3.1.4 Performance Measures.- 3.1.5 Solving Problems Using Multiprocessors.- 3.2 Parallel Test Generation.- References.- 4 Introduction to Neural Networks.- 4.1 Discrete Model of Neuron.- 4.2 Electrical Neural Networks.- References.- 5 Neural Modeling for Digital Circuits.- 5.1 Logic Circuit Model.- 5.2 Existence of Neural Models.- 5.2.1 Neural Networks in Basis Set are Optimal.- 5.2.2 Parameters of Energy Function.- 5.3 Properties of Neural Models.- 5.4 Three-Valued Model.- 5.5 Summary.- References.- 6 Test Generation Reformulated.- 6.1 ATG Constraint Network.- 6.2 Fault Injection.- 6.3 Test Generation.- 6.4 Summary.- References.- 7 Simulated Neural Networks.- 7.1 Iterative Relaxation.- 7.2 Implementation and Results.- 7.2.1 Test Generation System.- 7.2.2 Experimental Results.- 7.3 Parallel Simulation.- 7.3.1 Synchronous Parallelism..- 7.3.2 Asynchronous Parallelism.- 7.4 Summary.- References.- 8 Neural Computers.- 8.1 Feasibility and Performance.- 8.2 ANZA Neurocomputer.- 8.3 Energy Minimization.- 8.4 Enhanced Formulation.- 8.4.1 Transitive Closure.- 8.4.2 Path Sensitization.- 8.5 ANZA Neurocomputer Results.- 8.6 Summary.- References.- 9 Quadratic 0-1 Programming.- 9.1 Energy Minimization.- 9.2 Notation and Terminology.- 9.3 Minimization Technique.- 9.4 AnExample.- 9.5 Accelerated Eneigy Minimization.- 9.5.1 Transitive Closure.- 9.5.2 Additional Pairwise Relationships.- 9.5.3 Path Sensitization.- 9.6 Experimental Results.- 9.7 Summary.- References.- 10 Transitive Closure and Testing.- 10.1 Background.- 10.2 Transitive Closure Definition.- 10.3 Implication Graphs.- 10.4 A Test Generation Algorithm.- 10.5 Identifying Necessary Assignments.- 10.5.1 Implicit Implication and Justification.- 10.5.2 Transitive Closure Does More Than Implication and Justification.- 10.5.3 Implicit Sensitization of Dominators.- 10.5.4 Redundancy Identification.- 10.6 Summary.- References.- 11 Polynomial-time Testability.- 11.1 Background.- 11.1.1 Fujiwara’s Result.- 11.1.2 Contribution of the Present Work.- 11.2 Notation and Terminology.- 11.3 A Polynomial Time Algorithm.- 11.3.1 Primary Output Fault.- 11.3.2 Arbitrary Single Fault.- 11.3.3 Multiple Faults.- 11.4 Summary.- References.- 12 Special Cases of Hard Problems.- 12.1 Problem Statement.- 12.2 Logic Simulation.- 12.3 Logic Circuit Modeling.- 12.3.1 Model for a Boolean Gate.- 12.3.2 Circuit Modeling.- 12.4 Simulation as a Quadratic 0-1 Program.- 12.5 Quadratic 0-1 Program as Simulation.- 12.5.1 A Linear Time Algorithm.- 12.6 Minimizing Special Cases.- 12.7 Summary.- References.- 13 Solving Graph Problems.- 13.1 Background.- 13.2 Notation and Terminology.- 13.3 Maximum Weighted Independent Sets.- 13.4 Conflict Graphs of Boolean Gates.- 13.5 AnExample.- 13.6 Summary.- References.- 14 Open Problems.- References.- 15 Conclusion.

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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

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