Современная теория коммутации берет свое начало в работах Шеннона в 1938 году. С тех пор она развивалась очень быстро, и сейчас существует много литературы, касающейся анализа и создания логических схем от простых коммутирующих систем в телефонии до сложных цифровых вычислительных машин.
Примером, иллюстрирующим применение теории коммутации, может послужить разработка переключающей системы для контроля за движением на сортировочной железнодорожной станции. Первый шаг - подготовка «таблицы истинности», исчерпывающего списка всех возможных положений приходящих и уходящих поездов, и списка требуемых управляющих сигналов на выходе системы для каждой ситуации. Следующий шаг - конструирование подходящей булевой функции, затем алгебраическое упрощение и создание логической системы контроля.
В этом примере «таблица истинности» должна быть точной и надежной. Ошибки недопустимы. Разработка арифметического устройства в компьютере также требует точной «таблицы истинности».
Однако существуют ситуации, когда ошибки неизбежны и обходятся дорого, но все-таки не катастрофичны. Для таких ситуаций подходят статистические переключающие схемы, в которых в процессе работы минимизируется число ошибок. Примером может послужить предсказание следующего бита в коррелированной стохастической битовой последовательности. Выход такого предсказателя является логической комбинацией конечного числа предыдущих значений в битовой последовательности. Оптимальная система - последовательная переключающая схема, которая предсказывает с минимальным числом ошибок.
Предположим, что битовая последовательность записана на ленту, которая разрезается на куски, например, по 25 бит в каждом. Поместим все куски, в которых последним битом является 1 в одну пачку, а остальные - в другую. Удалим теперь последний бит в каждом куске. Если бы была найдена статистическая схема, с помощью которой можно классифицировать эти куски, то он привела бы к схеме предсказателя. Очевидно, предсказание есть определенный тип классификации.
Допуская статистическую регулярность, приемлемым способом было бы формирование «таблицы истинности», включающей данные каждого куска ленты. Можно ожидать, что при количестве данных порядка 100 кусков предсказатель будет работать достаточно хорошо. Причем таблица истинности имела бы всего 100 входов вместо 224. Способ заполнения остальной части таблицы зависит от характера статистики и критерия определения ошибки. Заполнение является самой критической и сложной частью решения задачи. Даже если вся таблица заполнена, возникает трудная задача реализации подобной таблицы с помощью логических сетей.
Предлагается другой подход к этой проблеме, не требующий явного использования таблицы истинности. Цель состоит в уменьшении среднего числа ошибок, а не числа используемых логических компонентов. Причем процесс решения носит адаптивный характер с использованием итеративной процедуры поиска. Для создания автоматической системы используется обратная связь. Разработчик обучает систему, подавая на нее входные сигналы и соответствующие им желаемые выходные сигналы. Чем больше система обучается, тем лучше она будет работать.
© digitrode.ru