Хороший материал для К.Р. и так почитать

ортогональными вектору w, и столбцы, которые соответствуют некоторым компонентам вектора w. Это те компоненты, которые можно использовать для обеспечения ортогональности вектора w данным строкам. Перед выполнением очередного шага, если позволяют условия, текущая ситуация упрощается по следующим правилам редукции.

Правило 1. Из матрицы Т удаляются столбцы, не содержащие ни значений 0, ни значений 1. (Какое бы значение ни приписывалось компонентам вектора w, соответствующим таким столбцам, ни одна из строк матрицы Т не будет ортогональной вектору w по этим компонентам.)

Правило 2. Из матрицы Т удаляются строки, ортогональные вектору w, а затем столбцы, которым соответствуют компоненты вектора w со значением 0 или 1.

Правило 3. Если в матрице Т имеется строка, где лишь одна компонента обладает значением, отличным от «–», то соответствующей компоненте вектора w приписывается инверсное значение. (Только таким образом можно обеспечить в текущей ситуации ортогональность данной строки вектору w.)

Правило 4. Если в матрице Т существует столбец, не содержащий значения 0 (или 1), то это значение приписывается соответствующей компоненте вектора w. (Если в столбце присутствуют как нули, так и единицы, то, приписывая соответствующей компоненте какое-то из этих значений, мы делаем одни строки ортогональными вектору w и теряем возможность использовать данную компоненту для обеспечения ортогональности других строк. Такой потери не происходит, когда выполняется данное правило при указанном условии. Текущая ситуация при этом упрощается.)

Когда редуцирование становится невозможным, производится расщепление текущей ситуации.

Правило расщепления предписывает перебор значений 0 и 1 некоторой компоненты вектора w. При этом рекомендуется выбирать такую компоненту, которая соответствует максимально определенному столбцу матрицы Т, т. е. столбцу, имеющему минимальное число значений «–».

Правило нахождения решения. Если непосредственно после удаления некоторой строки из матрицы Т по правилу 2 матрица становится пустой, текущее значение вектора w представляет искомое решение v.

Правило возврата. Если матрица Т становится пустой непосредственно после удаления некоторого столбца или если она содержит строку без значений 0 и 1, то на данной ветви дерева поиска вектор v найти невозможно и следует продолжить обход дерева поиска, возвратившись к последней из точек ветвления с незавершенным перебором.

Правило прекращения поиска. Если при полном обходе дерева поиска вектор v найти не удалось, то это свидетельствует о вырожденности матрицы U.

Рассмотрим для примера следующую троичную матрицу, столбцы которой для удобства обозначим теми же буквами a, b, c, d, e, f, что и соответствующие им компоненты вектора w = (a, b, c, d, e, f):

81

Начальная ситуация характеризуется матрицей Т, совпадающей с исходной матрицей и вектором w = (– – – – – –). Непосредственное сокращение матрицы Т невозможно, поскольку не выполняются условия применения правил редукции. Поэтому воспользуемся правилом расщепления и образуем точку ветвления процесса поиска вектора v, соответствующую выбору значения компоненты а вектора w. Положим а = 1. Тогда, согласно правилам 2 и 1, определение остальных значений компонент вектора w сведется к поиску вектора, ортогонального матрице

Обратив внимание на строку 1 и применяя правило 3, припишем компоненте f вектора w значение 1, после чего матрица сокращается по правилу 2 до следующего вида:

82

Далее опять применяется правило 3, компонента е получает значение 1, т. е. теперь w = (1 – – – 1 1), и матрица Т сокращается до

Согласно правилу 3 полагаем с = 0 и b = 1, т. е. w = (1 1 0 – 1 1). Далее срабатывает правило возврата, поскольку матрица Т становится пустой после удаления столбцов. Это означает, что, направляясь в дереве поиска по ветви, соответствующей а = 1, не получаем искомого вектора v. При присвоении всех возможных значений оставшимся компонентам строка 5 остается не ортогональной вектору w.

Возвратившись к точке ветвления, полагаем теперь а = 0. Последующее редуцирование приводит к следующему значению переменной матрицы Т:

Поскольку дальнейшее редуцирование невозможно, применяем правило расщепления. Выберем компоненту е и положим е = 1. Матрица Т сокращается до

83

Далее по правилу 3 компонента b получает значение 1 и матрица Т сокращается до

Затем следует выбор значения 0 для компоненты f и получение остатка

d

Т= 0 9 ,

1 10

который оказывается вырожденным: компонента d должна получить одновременно значения 0 и 1, что невозможно. Опять срабатывает правило возврата.

Рассмотрим теперь оставшийся вариант, положив е = 0. Здесь необходимо найти вектор, ортогональный матрице

В соответствии с правилом 3 последовательно выбираются значения f = 0, b = 0, c = 0, после чего становится очевидным, что нельзя сделать вектор w ортогональным строке 13.

Перебор значений вектора w завершен и установлено, что вектора v, ортогонального всем строкам матрицы U, не существует, т. е. матрица U оказывается вырожденной.

84

Дерево поиска, соответствующее описанному процессу, изображено на рис. 12.1, где вершины обозначены символами компонент вектора w, а дуги – их значениями.

а ––1–– f ––1–– e ––1–– c ––0–– b ––1––– остаток вырожден

–0–– e ––1–– b ––1–– f ––0––– остаток вырожден

––0–– f ––0–– b ––0–– c ––0––– остаток вырожден

Рис. 12.1. Дерево поиска ортогонального вектора

85

соответствующими компонентам вектора v, имеющими значение «–». Если этот минор является вырожденной матрицей, т. е. D′ тождественно равна единице, то конъюнкция k избыточна. В противном случае вектор, ортогональный всем строкам полученного минора, представляет набор значений переменных, обращающий D′в нуль.

Рассмотрим следующую троичную матрицу и проверим на избыточность ее первую строку:

Минор, образованный столбцами х3 и х6, где элементы первой строки имеют значение «–», и строками 2, 3, 4 и 5, не ортогональными первой строке, имеет вид

Эта матрица является вырожденной, следовательно, первая строка избыточна. Любой входящий в нее булев вектор принадлежит некоторому интервалу, представляемому какой-либо из строк данной матрицы.

Удалив строку 1, получим матрицу, в которой строка 2 ортогональна всем остальным ее строкам. Это значит, что никакой булев вектор, принадлежащий интервалу, представляемому данной строкой, не принадлежит никакому из других интервалов, представляемых остальными строками. Соответствующий минор является пустой матрицей (с пустым множеством строк). Такая матрица представляет константу 0. Таким образом, строка 2 не является избыточной.

Что касается строки 3, то соответствующий минор является однострочной невырожденной матрицей:

87

Ортогональным вектором для данной строки является (0 –). Подставив 0 во вторую компоненту строки 3, получим вектор, ортогональный всем строкам матрицы. Строка 3 также является неизбыточной для заданной матрицы.

Выполняя подобные построения над остальными строками, убедимся, что они также не являются избыточными.

13.2. Удаление из избыточных литералов

Рассмотрим второй вид избыточности в ДНФ, когда D = хk D′= k D′. Здесь избыточным является литерал х. Правую часть этого равенства можно представить следующим образом:

k D′= k(х х) D′= хk D′ хk = D хk.

Отсюда видно, что литерал х в выражении хk D′ является избыточным, если конъюнкция хk является избыточной в выражении D хk. Следовательно, задача определения избыточности литерала в ДНФ сводится к предыдущей задаче – задаче определения избыточности элементарной конъюнкции.

Удаление литерала из ДНФ в матричном представлении выражается в замене нуля или единицы в троичной матрице на значение «–». На основании предыдущих рассуждений это можно сделать, если вектор, полученный из строки, содержащей данный нуль или единицу, заменой этого значения на противоположное ему значение (т. е. 0 на 1 или 1 на 0), является избыточным для рассматриваемой матрицы.

Таким образом, для того, чтобы решить вопрос о том, можно ли заменить 0 (или 1) в i-й строке и j-м столбце на значение «–», надо построить минор, образованный столбцами, где i-я строка имеет значения «–», и строками, не ортогональными вектору, полученному из i-й строки заменой нуля (или единицы) в j-м столбце на противоположное значение. Если полученный минор оказался вырожденной матрицей, то такая замена возможна.

Рассмотрим матрицу

Чтобы узнать, является ли 0 в строке 1 и столбце х6 избыточным, построим минор, образованный единственным столбцом х5, где строка 1 имеет значение «–», и единственной строкой 3, не ортогональной вектору (0 1 1 0 – 1).

88

Единственный элемент в этом миноре имеет значение 1. Он является невырожденной матрицей. Следовательно, нуль в строке 1 и столбце х6 нельзя заменить на «–».

Рассмотрим теперь единицу в строке 3 и столбце х3. Минор, образованный столбцами х1 и х4 и строками 2 и 4, не ортогональными вектору (– 1 0 – 1 1), имеет вид

Вырожденность этого минора говорит о том, данную единицу можно заменить значением «–». Выполнив такую замену, получим матрицу, эквивалентную исходной матрице:

89