Таким образом, учёт безразличных наборов в ряде случаев повышает эффективность минимизации

Минимальным.

Вернёмся к нашему примеру и сформируем области из отмеченных клеток. В случае СДНФ учёт безразличного набора позволил расширить первую из областей, что в итоге уменьшит число переменных в соответствующем члене минимальной функции. В случае же СКНФ учёт безразличного набора даст лишнюю область, что увеличит число членов минимальной функции. Поэтому в данном случае безразличный набор учитывать не следует.

Наконец, в соответствии с выделенными областями записывается минимальное выражение в нормальной форме. При этом каждая область определяет отдельный член минимальной функции, который составляется лишь из тех аргументов, которые в данную область входят либо только с инверсией, либо только без инверсии.

Запишем минимальную функцию для нашего примера. В случае СДНФ в первую область первая переменная входит только без инверсии, а остальные - как с инверсией, так и без инверсии. Следовательно, соответствующий член минимальной функции состоит только из переменной х₁. Во вторую область переменная х₀ входит только с инверсией, х₂ - только без инверсии, а х₁ - как с инверсией, так и без неё. Следовательно, второй член минимальной функции состоит из переменных х₀ и х₂. Поскольку исходной является функция в СДНФ, то минимальная функция запишется в ДНФ: у_МДНФ = х₁ Ú х₀х₂.

В случае СКНФ в первую область переменные х₁ и х₂ входят только без инверсии, а х₀ - как с инверсией, так и без неё. Следовательно, х₁ и х₂ и составляют соответствующий член минимальной функции. Во вторую область переменная х₀ входит только с инверсией, х₁ - только без инверсии, а х₂ - как с инверсией, так и без неё. Следовательно, вторая переменная отбрасывается. Поскольку исходной является функция в СКНФ, то минимальная функция запишется в КНФ: у_СКНФ = (х₁ Ú х₂)(х₀ Ú х₁).

Для минимизации функций с числом аргументов более четырёх карты Вейча-Карно практически не используются, поскольку области охвата клеток становятся многомерными (трёх-, четырёхмерными и т.д.). В этих случаях целесообразны алгебраические методы минимизации, из которых наибольшее практическое применение получил метод Квайна.

2. Минимизация ФАЛ методом Квайна.

Минимизация производится в следующей последовательности.

Дата добавления: 2014-01-07